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大手収益情報会社が最近実施した調査では、AI プロジェクトの成功の評価に関して CIO と IT 責任者の間で意見が異なることが明らかになりました。英国と米国の 500 人以上が参加したこの調査では、優先順位が分かれていることが明らかになりました。技術リーダーの 53% が生産性の向上に重点を置き、同数の人が収益の増加を重視しています。従業員の満足度も、回答者のほぼ半数にとって重要な考慮事項でした。

調査では、AI 投資の正当性についてさらに詳しく調査し、世界の CIO の 61% が収益の増加を、60% が時間の節約を AI コストの十分な理由として挙げています。ただし、両方の成果を積極的に測定しているのは少数であり、多くの組織内の評価システムにギャップがあることを示しています。調査では、予測 AI への関心も高く、かなりの数の技術リーダーが生成 AI や自動化よりもこれを優先していることも指摘されています。

AI の実装に関しては、テクノロジー リーダーの大多数が既製の大規模言語モデルを活用している一方で、ドメイン固有のソリューションへの傾向が高まっていることが調査で明らかになりました。これらのカスタマイズされた AI ツールは、業界固有のデータに基づいてより正確な結果を提供するように設計されています。セキュリティ上の懸念やデータ統合の問題などの課題があるにもかかわらず、AI の長期的な価値は依然として認識されており、即時のROIが得られないことを理由に AI イニシアチブを放棄する企業はほとんどありません。

調査結果から、米国の中小企業は短期的なROIに重点を置いているのに対し、大企業はAIへの長期的な投資余力があるようだと示唆されています。これは、企業規模によってAIへのアプローチが異なること、そしてビジネス運営のさまざまな側面を強化するAIの可能性を継続的に探究していることを強調しています。