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日本企業のAI本格利用は9%程度、AIへの理解不足が導入阻む

~日本マイクロソフトがAIの必要性を説く記者会見

 日本マイクロソフト株式会社は3月1日、AIによるビジネスへの影響を主題とした記者会見を都内本社にて開催。同社自体の取り組みだけでなく、アジア企業のAI活用状況などについて説明した。

 まず、米Microsoftのエグゼクティブバイスプレジデント兼プレジデントであり、マイクロソフト グローバルセールス マーケティング&オペレーションを務めるジャンフィリップ・クルトワ氏および、日本マイクロソフト 代表取締役社長の平野拓也氏が登壇し、社会的なAI活用が急速に進むなかで、個々の企業がこの先生き残っていくためには、“テックインテンシティ(Tech Intensity : 技術的強み)”を獲得する必要があることを説く。

米Microsoft エグゼクティブバイスプレジデント兼プレジデント マイクロソフト グローバルセールス マーケティング&オペレーションを務めるジャンフィリップ・クルトワ氏
日本マイクロソフト 代表取締役社長の平野拓也氏
日本マイクロソフトの取り組み

 そして、日本マイクロソフトはAIを活用した取り組みとして、顧客企業に業務最適化をうながすといったソリューションを提供しており、その実例として、オリンパス株式会社がクラウドのAzureを利用し、ICT-AIプラットフォームの構築を進めていることを発表した。

 オリンパスは同社が得意とするイメージング技術を活用し、医療/科学事業などを手がけており、AIを活用した病理診断システムなどを中国などでも展開している。ただし、これまではエッジを介してのAI活用であり、来たるAI社会においてはクラウド化が必須であるとし、バックエンドのサービスにAzureを導入。Microsoftと連携し、各種センサーや非破壊検査用デバイスなどをクラウドへ常時接続するIoTサービスとして、OLYMPUS Scientific Cloudを展開。

 また、Microsoftのオープンソース深層学習フレームワークCNTK(Cognitive Toolkit)を使って、工業用の内視鏡で撮影したジェットエンジンの内部画像から、損傷の有無や損傷箇所を自動検知するといったプロジェクトや、Azureを基盤とした遠隔医療支援ソリューションにも着手しているという。

 オリンパス株式会社の技術統括役員兼技術開発部門長である小川治男氏は、Azureであれば強固なセキュリティとプライバシー制御を担保し得るとしたほか、その基盤を作ってしまえば機能の付加もしやすいことが大きな強みであるとした。

オリンパス 技術統括役員兼技術開発部門長の小川治男氏
AzureをOLYMPUS Scientific Cloudに活用
AIでの病理診断や故障検査
オリンパスのAzureを活用したICT-AI構想

 実際に日本企業でどの程度AIの導入と活用が進んでいるのか、調査会社IDC Japanで、Software & Security/IT Spendingのグループディレクターを務める眞鍋敬氏が調査結果を報告した。

 調査は日本企業のビジネスリーダー(CIO/COO/CEO/本部長/部長レベル)150人と、従業員(管理部門/営業/経理/製造/技術専門職など)152人が対象で、大企業50%、中小企業50%という比率になっており、産業は農業からIT関連まで幅広い。

IDC JapanでSoftware & Security/IT Spendingのグループディレクターを務める眞鍋敬氏
調査対象となった日本企業の構成比

 そのうちの73%の回答者が今後3年間(2021年まで)でAIが企業の競争力を高めてくれると回答しており、3年で2.5倍の競争力を期待しているという。また、従業員の生産性向上についても、アジア地域の1.9倍という期待値に対して、日本では2.3倍と大きく、これは少子化による働き手不足から、日本での期待が高まっているのではと推測されている。

 ただし、AIの導入によって革新的な製品がサービスが自分の組織から生み出されるか、というイノベーションの推進についての調査では、アジア地域全体が現時点で22%、3年後の2021年で42%だったのに対し、日本では同11%、25%と期待値が低いという結果になっている。

AIで競争力が牽引されるか
生産性向上への期待値
イノベーションを起こせることへの期待値

 さらに、日本ではAIを活用している企業は33%に留まっており、そのうちの24%は検証開始段階とのことで、実用できているのは9%足らず。アジア地域全体に比べると遅れを取っているとのことだ。

AI活用企業

 眞鍋氏はその理由として、日本とアジア地域のリーダーの間でAIに対する理解が進んでいないことを指摘。以下の図から、日本のリーダーは戦略、能力、インフラ、文化といったAIに対する評価が低いことが示されている。そうした状況が醸成されてしまう理由として、AIに対するスキル/リソース/学習プログラムが行なわれていないことが原因の1つとし、AIをうまく使っていく人材を育てていかなければ、アジア地域との競争に勝てないと警鐘を鳴らした。

日本とアジア地域のAIに対する評価の比較
AI導入の課題
AIを使えるようにするための教育課題