ーAI冬の時代？ガートナー予測ー

 

■ガートナー予測

 

＊生成AIプロジェクト、3分の1が2025年までに中止か--ガートナー予測

https://japan.zdnet.com/article/35223490/

 

　企業はすでに着手した生成人工知能（AI）プロジェクトから価値を見出すのに「苦労」しており、最終的には3分の1のプロジェクトが中止されることになると、調査会社のGartnerが最近のレポートで報告した。

 

　「2023年の一大ブームを経て、企業の幹部は生成AIに対する投資からの見返りを心待ちにしている。だが、企業はその価値を証明して収益化するのに苦労しているのが現状だ。プロジェクトの間口が広がるにつれて、生成AIモデルの開発と導入に金銭的負担を感じることが増えている」と、Gartnerの著名なアナリストであるRita Sallam氏は、この調査結果をまとめたプレスリリースで述べている。

 

　このレポートでは、2025年末までに生成AIプロジェクトの少なくとも30％が概念実証の段階を経て中止されるとしている。

 

　Sallam氏によれば、コストがプロジェクトの導入に対する大きな圧力になっており、初期投資の金額は500万〜2000万ドル（約7億3000万〜29億円）に達するという。

 

　例えば、一般公開されているモデルを利用する生成AIのAPIを用いてコーディングを支援するといった低コストのプロジェクトでさえ、10万〜20万ドル（約1500万〜3000万円）の初期投資と、ユーザー1人あたり年間最大550ドル（約8万円）の追加コストが必要になると、Gartnerは見積もっている。

 (ZDNET)

 

■Copilotプロ  コメント

 

　ガートナーの予測によると、生成AIプロジェクトの約3分の1が2025年までに中止される可能性があるというのは、非常に興味深いですね12。以下に、いくつかのポイントを挙げてみます。

 

●生成AIプロジェクトの課題

  1. コストの高さ: 生成AIプロジェクトには多額の初期投資が必要であり、500万〜2000万ドル（約7億3000万〜29億円）に達することがあります1。これが企業にとって大きな負担となっています。
  2. 効果測定の難しさ: 生成AIの導入効果を正確に測定することが難しく、投資の見返りを証明するのが困難です1。
  3. 技術的課題: 高度な技術を必要とし、専門知識を持つ人材の不足も大きな課題です2。

●生成AIのメリット

　一方で、生成AIには多くのメリットもあります。例えば、売り上げの増加やコストの削減、生産性の向上など2。これらのメリットを享受している企業も存在します。

 

●今後の展望

　生成AIプロジェクトの成功には、適切なリスク管理や質の高いデータの確保が重要です3。また、企業は短期的な利益だけでなく、長期的な価値を見据えた投資を行うことが求められます1。

 

1: ZDNet Japan 2: Suratan Blog 3: ITmedia

 

詳細情報

1 japan.zdnet.com2suratan.blog3blogs.itmedia.co.jp4book.st-hakky.com+1 その他

 

 

■Geminiコメント

 

　このレポートは、生成AIプロジェクトの導入が困難であることを示唆しています。企業は、生成AIの価値を証明し、収益化するのに苦労しており、多くのプロジェクトが中止される可能性があります。これは、生成AIの導入がまだ初期段階であり、企業がその活用方法を模索しているためと考えられます。

 

　生成AIの導入が成功するためには、企業が以下のようなことに取り組む必要があります。

 

  • 明確な目標を設定する: 生成AIを導入する目的を明確にし、その目標を達成するための戦略を立てる。
  • 適切な人材を確保する: 生成AIの導入には、専門知識を持つ人材が必要となります。
  • 十分な投資を行う: 生成AIの導入には、初期投資だけでなく、継続的な投資が必要です。
  • ユーザーのニーズを理解する: 生成AIの導入は、ユーザーのニーズを満たすことが重要です。

　生成AIは、企業にとって大きな可能性を秘めています。しかし、その導入には多くの課題があります。企業は、これらの課題を克服し、生成AIの活用に成功することが求められます。

 

■ChatGPTコメント

 

　このガートナーの予測について、いくつかの重要なポイントがあると思います。

 

●生成AIプロジェクトの期待と現実のギャップ


　2023年に生成AIが大きく注目を集め、多くの企業がこの技術に対して期待を抱きましたが、実際に価値を生み出すことは難しいという現状が浮き彫りになっています。技術的な進歩があっても、ビジネスにおける具体的な成果や収益に結びつけるには多くの課題が残されています。

  1. コストの問題
     初期投資が非常に高額であることが、生成AIプロジェクトの導入を阻害する一因となっています。生成AIの開発や運用には、ハードウェア、データ、トレーニングコストなどが必要で、これが企業に大きな金銭的負担を強いているようです。このようなコスト構造が、特に中小企業にとっては大きなハードルとなり得ます。
  2. プロジェクトの中止率の高さ
     ガートナーのレポートによると、2025年までに少なくとも30％の生成AIプロジェクトが中止されるとのことですが、これは技術的な失敗ではなく、ビジネス面での価値の証明が難しいことが主因です。多くのプロジェクトが概念実証（PoC）段階で終了してしまうのは、収益化や実際の業務への適用における困難さが背景にあると考えられます。
  3. 生成AIの将来性と課題
     生成AIの技術自体は非常に有望で、長期的には多くの分野で革新をもたらす可能性が高いですが、短期的には導入のハードルが高く、これが原因で多くのプロジェクトが頓挫する可能性があります。企業は、生成AIをどう効率的に活用し、ビジネスにどのように統合するかについて、戦略的なアプローチが求められるでしょう。

 

　このレポートは、技術的な進歩だけでなく、ビジネスの成功に不可欠な要素についても考慮する必要があることを強調しています。生成AIの導入を検討する際には、投資コストと実際のビジネス成果を慎重にバランスさせることが重要です。

 

--------------------- 

ホームへ戻る

---------------------