生成AI導入で「CIOが懸念するデータ課題」トップ3は？ レノボ調査結果：日本はAI要件をクラウドインフラで満たす

レノボはレポート「Smarter Data Management Playbook 2024」を発表した。それによると日本企業の28％が「データ管理の複雑さ」を主要な課題と捉えている。

[＠IT]

　レノボ・エンタープライズ・ソリューションズは2024年8月19日、「Smarter Data Management Playbook 2024」を発表した。同レポートは、アジア太平洋地域のCIO（最高情報責任者）とITの意思決定者を対象に実施したAI（人工知能）とデータ管理に関する調査結果をまとめたもの。

プレスリリース

「CIOが懸念するデータ課題」トップ3は？

　調査結果によると日本企業は、アジア太平洋地域の他の国や地域と比べてクラウドベンダーへの依存度が高く、AIの要求を満たすためにクラウドベースのインフラストラクチャを特に重視している。調査結果では、日本企業の27％がAI向けに新しいハイブリッドクラウド環境を構築していることが分かった。

　レノボ・エンタープライズ・ソリューションズの多田直哉氏（代表取締役社長）は、「2024年は企業にとってデータ管理を進める上で重要な年になる。アジア太平洋地域の企業の50％が『自社への生成AIの導入を成功させる上で、データ管理とガバナンスがデジタルインフラストラクチャの最大の課題である』と考えている」と述べている。

　自社のデータ管理に関する課題について聞くと「データ管理の複雑さ」を挙げたアジア太平洋地域の企業の割合は29％、日本に限っても28％を占めていた。アジア太平洋地域のCIOの優先事項では「データセキュリティ」「AIプロジェクト用のデータの準備」「データアーキテクチャ」がトップ3になっていた。日本に限ると「クラウドへのデータ移行」「分析用データストア」「データセキュリティ」が上位に並んでいる。

　生成AIを使用する際のデータ品質の懸念について日本では「未知（または未検知）の偽情報や誤った情報を用いたAIトレーニング」「不正確な（または欠落している）コードドキュメント」「タグのないデータ／出どころが不明なデータ」などを挙げるCIOが多かった。なお、これはアジア太平洋地域でも同様の傾向がある。

　生成AIを含むAIの使用制限につながる要因としては「精度または潜在的悪影響に関する懸念」「ビジネスニーズに沿った明確なユースケースの欠如」「効果的な費用管理およびユースケースのROI（投資利益率）手法の欠如」など挙がった。