MIT調査：企業向け生成AIプロジェクトの95%が統合不足で失敗

米国企業は生成AI（GenAI）プロジェクトに推定350億ドルから400億ドルを投じ、これらの高度なモデルの変革の可能性に大きく賭けています。しかし、MITのNANDAイニシアティブの新しい報告書は、厳しい現実を突きつけています。これら企業努力の実に95%が目標を達成できず、ほとんどがパイロット段階にとどまり、目に見える影響は最小限に留まっています。報告によると、急速な収益成長につながっているのはわずか5%の取り組みに過ぎず、大半はほとんど、あるいは全く投資対効果を生み出していません。

MITの研究者によると、根本的な問題は生成AIモデル自体の品質や能力にあるわけではありません。むしろ、広範な失敗は、戦略的統合の決定的な欠如、組織学習の不足、そして既存の企業ワークフローとの根本的な不整合に起因しています。多くの企業は最新の技術フロンティアを活用しようと熱心ですが、GenAIを運用体制に適切に組み込んだり、その真の力を活用するために必要な内部専門知識を開発したりすることなく導入しているようです。

興味深いことに、この報告書は投資の一般的な誤った方向性を指摘しています。多くの企業は当初、営業やマーケティングにおける顧客向けアプリケーションにGenAIを導入することに傾倒していますが、調査は、最も重要なリターンが、地味ながらも同様に重要な分野で実際に実現されていることを示唆しています。バックオフィス業務の自動化と内部プロセスの合理化が価値創造の真のフロンティアとして浮上しており、企業は焦点を外部志向のイノベーションから内部志向の効率性へと再調整する必要があるかもしれないことを示しています。

さらに、研究は成功する実装戦略における明確な違いを指摘しています。GenAIで有意義な成果を上げている企業は、「購入と提携」のアプローチを採用する傾向があり、外部ベンダーから専門ソリューションを調達し、戦略的提携を結んでいます。対照的に、企業がGenAI機能をゼロから構築しようとする内部開発プロジェクトは、失敗率が著しく高いことが示されています。これは、洗練されたAIシステムの開発と統合の複雑さが過小評価されている可能性があり、コストがかかり、実を結ばない社内イニシアチブにつながっていることを示唆しています。

これらの発見は、生成AIの可能性に魅了されている企業にとって重要な警鐘となります。この急速に進化する状況における成功は、単に最先端技術を導入することよりも、深い運用上の連携、継続的な組織学習、そして技術が最も即時的かつ影響力のある価値を提供できる場所を実用的に理解することを優先する、思慮深く統合された戦略にかかっているようです。