企業のAI活用が進む日本、米国は逆に鈍化――PwC Japanが「2022年AI予測調査」を発表：AI活用にも内製化とアジャイル開発が重要なわけ

PwC Japanグループは2022年5月19日、日米企業のAI活用状況を調査したレポート「2022年AI予測調査（日本版）」を発表した。

[＠IT]

　PwC Japanグループは2022年5月19日、「2022年AI予測調査（日本版）」を発表した。AI導入済みもしくは導入を検討中の日米企業の部長職以上を対象に、自社のAI活用について質問した調査で、2022年1月にWebアンケートを実施し、日米合わせて1500人が回答した。

日本のAI活用度合いが米国に追い付いてきている

　AI技術を業務へ導入しているかという質問に対し、「AIを導入している」と回答した企業の割合は日本が53％、米国が55％だった。2021年に実施した同様の調査で「導入している」と回答した割合は、日本が43％、米国が58％だったことをみると、日米企業の間でAI活用に取り組む企業の割合の差がなくなりつつあることが分かる。

（提供：PwC Japanグループ）

　この結果に対し、PwCコンサルティング パートナーの中山裕之氏は米国のAI投資状況について「米国といえども全ての企業がアドバンスド（先進的）なわけではなく、約6割の企業がAIを導入するというのが一つの天井といえるのではないか。また、いずれ明らかになることだが、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）や、昨今の国際情勢の影響でAIへの投資が一時的に止まっているという可能性も考えられる」と分析した。

　また、日本企業のAI活用が米国と比べ鈍化していない要因について、「他の企業がある程度動き出すとそれに追随して一斉に動き出すという企業文化」「データやAI活用のトレンド化」の2つを挙げ、今後も日本企業におけるAI活用は広がりを見せていくのではないかと予想した。

AI活用に必要なのは内製化とアジャイル開発

　AI活用における内製化度合いに関する質問ではAI導入準備中企業より、AI導入済みの企業の方が全てのフェーズ（テーマの創出・企画、PoC、業務組み込み・本番実装、運用改善《MLOps》）において高いことが分かった。AI活用が進む企業は、AI導入の内製化も進んでいるといえる。

（提供：PwC Japanグループ）

　AI活用における内製化の重要性について、PwCコンサルティング パートナーの藤川琢哉氏は次のように分析している。

PwCコンサルティングの藤川琢哉氏

　「AI活用は大量のユースケースから成功事例を見つける。そして、1つのユースケースの中でもトライ＆エラーを繰り返して軌道修正をしながら成功事例に結び付けることが不可欠。旧来のシステム開発で用いられる請負契約では柔軟な軌道修正が難しいため、内製化の状況を作ってAI活用を続けることが重要になる」

　加えて、トライ＆エラーを繰り返すためには内製化だけでなく、アジャイル開発も重要になるという考えを示した。「AIはリリース時点で開発が終わるわけではなく、リリース後もデータの質に合わせてAIモデルを小まめにアップデートし続けることが重要になる」（藤川氏）とし、それを実現するためにもアジャイル開発が必要になるという。

　リリース後のAIモデルのアップデートなど、AI活用に重要な役割を持つAI運用改善（MLOps）だが、調査によるとこのフェーズに対して内製化に取り組みたいと回答した企業の割合が23％と、テーマの創出・企画（47％）やPoC（45％）、業務組み込み・本番実装（45％）といった他のフェーズと比べて低いことが分かった。

（提供：PwC Japanグループ）

　「AIの効果を最大化するフェーズは運用改善といえる。この部分の内製化が実は一番重要で、運用改善への注目度の低さは一つの問題点だと考えている」（藤川氏）