AIは、すべてのビジネスリーダーの2025年の計画の最前線にあります。Economist Impactが1,100人の技術者と28人のCIOを対象に最近実施した調査によると、全体として 70% の企業が、長期的な成功には AI が不可欠であると考えています。これは実際にはどのようなことでしょうか。
技術への関心が冷める兆 しはない一方で、企業はそれに投資し、導入するための戦略的な優先順位を変えています。ここでは、2025年にデータとAIのリーダーが焦点を当てると予測される領域を紹介します。
エンタープライズAI戦略は、ポストトレーニングと特化したAIエージェントに重点を置くことになる
企業は、事前トレーニングや大規模なモデルからポストトレーニングの手法へと焦点を移すにつれて、スケーリングの法則を乗り切る方法を進化させるでしょう。すでに、複数のモデル、手法、ツールが協力して効率と出力を向上させるエージェント型AIエージェントシステムを構築する企業が現れています。
企業は、デバッグや時間とともにリソースとデータを少なくして品質を向上させるなど、特定のタスクのAIシステムを評価するために、推論時にエージェント型のワークフローを活用します。
「AIエージェントへの投資を今すぐ始めることで、組織は技術がより強力になるにつれて、それぞれの市場で指導的なリードを取るのに役立ちます。しかし、適切な構成要素を持っているのはほんの一部です。AIエージェントは、データのサイロとレガシーアーキテクチャから解放された統一された基盤を必要とします」
— Databricks EMEA CTO、Dael Williamson
企業がAIエージェントを構築するために、インフラが最大のAI投資領域となる
Economist Impactが明らかにしたように、現在のアーキテクチャがAIワークロードを修正なしでサポートできると信じている組織はわずか22％です。今年、企業データインフラのこの領域に最も多くのリソースが投資されると予想されます。
エージェント型AIシステムでは、エージェントは独自のIT環境の境界を超えて作業し、多くのデータソース、LLM、その他のコンポーネントと対話して、正確で信頼性のある出力を提供できる必要があります。企業は、AIイニシアチブを本番環境に移行するために必要なガバナンス、規制、トレーニング、評価をサポートするために、エンドツーエンドのデータプラットフォーム（AIデータベース）が必要となります。
「成功したAI戦略は、堅固なインフラから始まります。データ統合とガバナンスといった基本的なコンポーネントを一つの基盤システムで処理することで、組織は実際の世界でユースケースを実現し、ビジネスに価値をもた らすことに注力できます」
— Robin Sutara、Databricks Field CDO
企業は「データの優位性」を活用して市場シェアを獲得するだろう
2024年、エンタープライズAIに関する議論は、従業員の生産性と効率を向上させることができる内部アプリケーションに焦点を当てていました。しかし、企業が顧客向けアプリケーションを本番環境に導入するにつれて、ドメイン固有の知識、つまりデータ インテリジェンスが新たな焦点として浮上します。つまり、企業は、データ面で優位に立てる分野に合わせたユースケースを特定するために競争することになります。
これが、カスタマーサービスが人気の出発点である理由の1つです。企業は自社の顧客に関する大量のデータを保有していることが多く、それを活用してAIシステムを稼働させ、サポートの質を向上させることができます。各個人の過去のやり取りの詳細は、企業との将来の体験をパーソナライズするのに役立ちます。
しかし、組織はさらに深く取り組むことができます。製造業者は、デジタル製造装置から得られるデータ資産を使用して、機械の健全性を最適化できます。ライフサイエンス企業は、創薬における数十年の経験を活用して、将来の治療法をより迅速に発見できるAIモデルのトレーニングに役立てることができます。金融サービス企業は、顧客が深い専門知識を活用 して独自の投資ポートフォリオを改善できるように、特別なモデルを構築できます。
「企業は、基本的なタスクを自動化し、命令に応じてデータインテリジェンスを生成することで、大幅な効率向上を実現できます。しかし、それはほんの始まりに過ぎません。ビジネスリーダーは、AIを活用して新たな成長分野を開拓し、顧客サービスを向上させ、最終的には競合他社に対する競争上の優位性を獲得するでしょう」
— Arsalan Tavakoli、フィールドエンジニアリング担当上級副社長
ガバナンスが経営幹部の会話の中心となる
AIガバナンスに関する会話は、これまでセキュリティと規制に焦点を当ててきました。
経営陣は現在、データガバナンスとAIの精度および信頼性との関係を認識し始めています。ガバナンスの全体的なアプローチは、リスクを軽減し、規制遵守を支援しながら、責任あるAIの開発、展開、使用を確保することを目指しています。
多くの企業はすでに、冗長性を排除し、データの整合性を向上させるため に、データとAI資産のメタデータを一箇所に統一するという初期のステップを踏んでいます。企業がより多くのAIユースケースを展開するにつれて、これは重要な基盤となるでしょう。この二つを一緒に管理することで、AIモデルが高品質のデータセットに基づいて出力を生成し、アクションを実行することが保証されます。これにより、AIシステムの全体的なパフォーマンスが向上すると同時に、システムの構築と維持にかかる運用コストも削減されます。
「より多くのビジネスがデータインテリジェンスを採用するにつれて、リーダーはプライバシー、セキュリティ、コストの問題と広範なアクセスをどのようにバランスさせるかについて深く考える必要があります。適切なエンドツーエンドのガバナンスフレームワークを導入することで、企業はアクセス、使用、リスクをより簡単に監視し、効率を向上させ、コストを削減する方法を見つけ出すことができ、企業はAI戦略にさらに投資する自信を持つことができます」
— 法務担当、Trâm Phi氏
スキルアップはAIの採用を促進することに焦点を当てる
AIプロジェクトへの人間参加型アプローチは、今後何年も必要となるでしょう。過去2年間、AIのスキル向上は、これらのシステムの仕組みを理解し、エンジニアリングを促進する必要があると位置づけられてきました。しかし、私たちは、今日のモデルを適用する方法の表面に触れたに過ぎず、新しいアプリケーションを解き放つための本当のハードルは、人間の行動にあります。そのため、組織は、洗練された採用方法、自社開発の社内AIアプリケーション、より専門的なユースケースのトレーニングを通じて、人間の採用を促進することに目を向けることになります。
「私たちが今活動している世界では、スキルよりも考え方が重要です。テクノロジーは急速に進化しているので、オープンでクリエイティブ、成長志向、そして学びや新しいことへの挑戦への情熱を持った人材を探す必要があります」
— 人事担当最高責任者、Amy Reichanadter
データ+AIの次は何か
2025 年は、AI とそれを取り巻くデータ、インフラストラクチャ、ガバナンスの両方がリーダーにとってさらに重点領域となる極めて重要な年になると予想されています。
2025年の企業データ管理とAI採用の課題と機会について、1,000人以上のデータとAIリーダーからの意見を聞くために、Economist Impactレポート：企業AIの解放をチェックしてください。
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