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。