わずか2%、言葉だけ先行しAI活用が進んでいない実態浮き彫り
米アクセンチュアの調査で見えてきたこと
米アクセンチュアの調査によると、多くの産業で人工知能(AI)を活用して製品の改善に着手し始める一方、なかなか進まないAI活用の実態も浮き彫りとなった。AI活用で全体ビジョンを定めている企業の割合は16%。AIが組み込まれた製品に開発資源を投入しているのは5%、AIソリューションを大規模に活用しているのはわずか2%だった。
アクセンチュアの調査は日本、中国、フランス、ドイツ、イタリア、米国の5カ国で実施した。自動車、部品、電機、重機、耐久消費財など主要6業界で年商5億ドル以上のメーカー500社の上級役職者が対象。
AI活用を試みる際に企業が直面する課題は多く、「データ品質」(51%)、「データセキュリティーとサイバーセキュリティー」(45%)、「AI組み込み型ソリューションを“買うか作るか”の判断」(45%)、「データ共有と知的財産の保護」(40%)といった課題が浮かび上がった。
調査ではAI活用状況を段階別に評価した。具体的には、AIがもたらす力に確信を持つ「信念の表明」に始まり、既存製品にAIを組み込むための「ビジョンの構築」「経営資源の投入」「大規模な実行」に至る4段階で業界ごとに評価した。
これによると、自動車メーカーはAI構想を積極的に実行している企業の割合が高く、9%が経営資源の投入(第3段階)に達しており、大規模な実行(第4段階)まで進んでいる企業も5%存在した。
一方、耐久消費財メーカーと産業機器・重機メーカーは経営資源の投入(第3段階)に達している企業はそれぞれ7%と3%で、大規模な実行(第4段階)の企業はいずれも1%にとどまった。
また全体でみると、AI構想に多くの経営資源を投入している企業の割合が5%、大規模な実行(第4段階)に達している企業の割合も2%だった。
第4段階に達している企業に今後の計画を聞いたところ、主なAIソリューションの中での活用予定は、73%が画像や映像の認識技術、64%が深層学習、64%がロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)と回答した。
調査からは、業界によって取り組み方に違いがあることが確認された。例えば自動車業界では65%の企業が「収益源の転換」を最優先事項に挙げた一方、産業機器業界はメーカーの分野によって最優先事項に違いがあった。重機メーカーは「製品ライフサイクルを踏まえた販売・マーケティング戦略」(57%)を挙げたのに対し、産業機器・電気機器メーカーは「AI活用によるイノベーション構造の変化への対応」(42%)を挙げた。
アクセンチュアの調査は日本、中国、フランス、ドイツ、イタリア、米国の5カ国で実施した。自動車、部品、電機、重機、耐久消費財など主要6業界で年商5億ドル以上のメーカー500社の上級役職者が対象。
AI活用を試みる際に企業が直面する課題は多く、「データ品質」(51%)、「データセキュリティーとサイバーセキュリティー」(45%)、「AI組み込み型ソリューションを“買うか作るか”の判断」(45%)、「データ共有と知的財産の保護」(40%)といった課題が浮かび上がった。
調査ではAI活用状況を段階別に評価した。具体的には、AIがもたらす力に確信を持つ「信念の表明」に始まり、既存製品にAIを組み込むための「ビジョンの構築」「経営資源の投入」「大規模な実行」に至る4段階で業界ごとに評価した。
これによると、自動車メーカーはAI構想を積極的に実行している企業の割合が高く、9%が経営資源の投入(第3段階)に達しており、大規模な実行(第4段階)まで進んでいる企業も5%存在した。
一方、耐久消費財メーカーと産業機器・重機メーカーは経営資源の投入(第3段階)に達している企業はそれぞれ7%と3%で、大規模な実行(第4段階)の企業はいずれも1%にとどまった。
また全体でみると、AI構想に多くの経営資源を投入している企業の割合が5%、大規模な実行(第4段階)に達している企業の割合も2%だった。
第4段階に達している企業に今後の計画を聞いたところ、主なAIソリューションの中での活用予定は、73%が画像や映像の認識技術、64%が深層学習、64%がロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)と回答した。
調査からは、業界によって取り組み方に違いがあることが確認された。例えば自動車業界では65%の企業が「収益源の転換」を最優先事項に挙げた一方、産業機器業界はメーカーの分野によって最優先事項に違いがあった。重機メーカーは「製品ライフサイクルを踏まえた販売・マーケティング戦略」(57%)を挙げたのに対し、産業機器・電気機器メーカーは「AI活用によるイノベーション構造の変化への対応」(42%)を挙げた。
日刊工業新聞社2018年5月28日