概要
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC144FO0U6A110C2000000/
詳細内容
## 製品へのAI導入、4割超がメリット見いだせず コンサル会社が調査
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC144FO0U6A110C2000000/
報告する、多くの国内企業が自社製品へのAI導入における具体的価値を定義できておらず、その背景にデータ基盤の未整備と外部連携の不足がある現状を。
**Content Type**: 📊 Industry Report
**Language**: ja
**Scores**: Signal:3/5 | Depth:2/5 | Unique:3/5 | Practical:2/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 72/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 56/100
**Topics**: [[AI導入, データ基盤, 国内企業動向, DX調査, 開発体制]]
DXコンサルティングを手掛けるラーゲイトの調査により、国内企業の事業責任者の多くが自社製品へのAI導入に対して具体的なメリットを見いだせていない実態が明らかになった。調査対象となった550人のうち、41.3%が期待する価値について「特になし・わからない」と回答しており、生成AIブームの裏側で、ビジネス実務への落とし込みが停滞している現状が示されている。
筆者（調査主体）はこの要因として、第一に「データ基盤の未整備」を挙げている。回答者の約6割がデータ整備に課題を感じており、「データの蓄積自体が不十分」あるいは「蓄積はしているがAI活用に適した形になっていない」といった状況が、価値創出の大きな障壁となっている。第二の要因は「外部連携の不足」だ。約4割の企業が外部との協業を検討せず自社単独での開発を予定しており、専門知識の欠如が導入の方向性を不透明にさせている可能性が示唆されている。
エンジニアの視点で見れば、この結果はAI実装における「上流工程の機能不全」を象徴している。ビジネス側が価値を定義できない最大の理由がデータ基盤の不備にある以上、開発現場としては単なるモデルの選定や実装以上に、AIが機能するためのデータパイプライン構築と、それに基づいた具体的なユースケースの提示が求められている。また、自社完結にこだわる組織文化がスピードと技術的リアリティを損なっている側面もあり、開発体制の再考も重要な示唆となる。