ジェンペクトとHFSリサーチのレポート：AIの準備不十分さが企業価値18兆ドルを妨げている

人工知能（AI）は、企業戦略の中心となり、世界中の組織がAIイニシアチブ、エージェントシステム、デジタル変換プログラムに数十億ドルを投資しています。しかし、ジェンペクトとHFSリサーチのレポート「The $18 Trillion Opportunity: Four Enterprise Debts Will Make or Break Your AI Future」によると、ほとんどの企業は、AI投資を測定可能なビジネス価値に変えるのに苦労しています。レポートによると、AIテクノロジーの欠如ではなく、プロセス債務、データ債務、テクノロジー債務、人材債務の4つの相互に関連する企業債務が、企業を妨げています。これらの隠れた負債は、推定17.9兆ドルの企業価値を封じ込めています。

AIの野心は高くあるが、企業の準備度は低い

レポートは、16業種、14のビジネス機能の2,002人の企業幹部を対象に実施された調査に基づいています。調査結果は、AIの野心と組織の準備度の間にある驚くべき断絶を明らかにしています。グローバル2000社の最高経営責任者（CEO）の92％は、エージェントAIが仕事のやり方を根本的に変えるだろうと考えているのに対し、13％のみが、エージェントAIをすでに事業に統合していることを報告しています。

このギャップは、企業が実験から展開に移行するにつれて、ますます重要になっています。ジェンペクトのCEO、バルクリシャン「BK」カルラによると、企業は、人間によって処理および検証される仕事から、人間の監視のあるマシン処理されたワークフローによって推進される世界へと移行しています。しかし、既存のシステムの上にAIを単純に重ねるだけでは不十分です。企業は、AIが成功するか失敗するかを決定する基盤を最初に解決する必要があります。

レポートは、この課題を「AI速度ギャップ」と呼びます。これは、従業員がAIを使用して個別に達成できることと、企業全体が構造化された展開を通じて達成できることの違いです。

変革を妨げる4つの企業債務

調査では、企業がAIの価値を実現することを妨げる4つの債務カテゴリが特定されています。

テクノロジー債務は、最も身近な課題です。幹部の過半数が、テクノロジー債務を深刻であると分类しています。これは、古いコアシステム、統合の複雑さ、ベンダーの集中、インフラストラクチャーの負担によって推進されています。平均的な企業コアシステムは約10歳で、開発チームは、新しい機能を構築するのではなく、既存のテクノロジーを維持するのに40％以上の時間を費やしています。

データ債務は、AIの最大の障害として浮上しました。企業データの過半数は品質が低く、33％のみがAIに適しているとみなされ、従業員はデータを調整、修正、または準備するのに最大40％の時間を費やしています。レポートによると、データ品質の失敗は、42％の分析およびAIイニシアチブが遅延、成果不振、または完全に失敗する原因となっています。

プロセス債務は、多くの組織が依然として手動、断片化、そして不十分に管理されたワークフローに依存している現実を反映しています。企業プロセスのほぼ半分はまだ手動介入を必要とし、半分以下が正式に文書化および管理されています。非効率的なプロセスは、従業員の労働時間の約40％を消費し、自動化およびAIの展開に対する重大な障害を生み出しています。

人材債務は、最も目立たないかもしれないが、最も重大な結果をもたらす可能性があります。労働力の32％のみがAIに適しているとみなされ、知識労働者の半数は、運用上の非効率性によって引き起こされる挫折感および離職意欲を報告しています。人材不足、スキルギャップ、AIの準備度の低さは、他の債務カテゴリを悪化させ、採用を遅らせ、組織の機動性を制限しています。

企業債務は企業に予想以上のコストを課している

企業幹部の約90％は、企業債務がすでにビジネスパフォーマンスに影響を与えていることを認めています。影響は、IT部門を超えて広がっています。

レポートによると、企業債務は、運用コストを平均34％増加させ、製品の発売を約8ヶ月遅らせ、約34％の変革イニシアチブが予想される成果を達成できず、調査対象企業の85％でAIの価値実現が制限されるなど、広範な影響を及ぼしています。

重要なのは、これらの債務が独立して機能しないことです。テクノロジー債務はデータ品質を低下させる可能性があります。ガバナンスの弱さは、プロセス非効率性と人材課題を同時に生み出す可能性があります。手動ワークフローは、同時にプロセス債務とデータ債務を生み出すことがよくあります。レポートは、企業が1つのカテゴリを個別に解決しようとすることが多く、企業債務をシステム全体の問題として扱わないことが、失敗の理由であると主張しています。

18兆ドルの機会を数値化する

レポートの最も注目すべき発見の1つは、企業債務を解決することで、グローバル2000社で約17.9兆ドルの価値が解放される可能性があるということです。最大の機会は、プロセス債務とデータ債務から生じ、各約7.7兆ドルの回復可能な価値を表します。テクノロジー債務は1.5兆ドル、人材債務は約1兆ドルを占めます。

研究者は、これらの数字を、幹部が推定した潜在的な収益増加と債務解決によるコスト削減に基づいて計算しました。調査対象者の回答に基づいて、企業債務を解決することで、約8％の収益増加と約16％のコスト削減が可能になる可能性があります。

おそらく最も注目すべきことは、レポートがコスト削減のみで物語は終わらないと結論付けていることです。債務解決は、製品の発売の迅速化、販売サイクルの短縮、意思決定の改善、顧客体験の向上、AIの展開の有効性の向上など、効率と成長の両方をもたらす機会を生み出します。

AIイニシアチブが失速する理由

投資が増加するにもかかわらず、多くのAIイニシアチブは、パイロットプログラムを超えて進まないでいる。

調査によると、データ債務がAIの価値を実現できない理由として最も頻繁に挙げられ、33％の回答者によって引用されています。テクノロジー債務は28％、プロセス債務は23％、人材債務は16％で続きます。

債務の種類によって結果が異なります。データ債務は、AIイニシアチブを概念実証の段階に留めます。テクノロジー債務は、展開コストを増加させ、拡大を複雑にします。プロセス債務は、AIエージェントが一貫性のないワークフロー内で動作する場合、信頼性のない結果を生み出します。人材債務は、採用を遅らせ、成功したエージェントシステムに必要な人間の監視を制限します。

レポートは、AIが壊れた基盤を永久に補うことはできないことを繰り返し強調しています。企業が、壊れたプロセスを自動化したり、低品質のデータの上にAIを展開したりすることを試みると、非効率性を拡大することになり、問題を解決することにはなりません。

業界によっては、機会が大きい

債務解決の機会は、業界によって均等に分布していません。

製造業がリストのトップで、収益増加とコスト削減を組み合わせた約4.8兆ドルの機会があります。ヘルスケアとライフサイエンスが約3.3兆ドルで続き、小売と消費者向け製品が約2.7兆ドルを占めます。エネルギー、テクノロジー、銀行、運輸、保険も大きな機会を表します。

債務の性質は、業界によって異なります。金融サービス企業は、合併、買収、規制要件の歴史により、データ債務に苦労しています。製造業、 小売、ヘルスケアは、長い、多くの当事者を伴うワークフローにより、プロセス債務を経験しています。ライフサイエンスとテクノロジーハードウェア企業は、組み込みソフトウェアシステムと規制上の制約により、テクノロジー債務が高くなります。

機能レベルでは、エンジニアリング、製品開発、ITチームが最も大きな価値創出の機会を提供します。これらのエリアは、企業のAIが拡大できるかどうかを決定するテクノロジースタック、インフラストラクチャ、ワークフローに最も近いです。

債務を解決した6％

レポートの最も啓発的な発見の1つは、企業のわずか6％が「確立された債務解決者」とみなされるということです。これらの組織は、債務解決プログラムを確立、実行、測定しています。さらに43％の企業が債務解決に取り組んでいますが、51％の企業は、計画がない、承認されていない、または開始していない状態です。

研究によると、成功した組織は、いくつかの特徴を共有しています。債務解決を、ITイニシアチブではなく、CEOレベルの指令として扱います。長期的な基盤作りと近期的な運用改善のバランスをとる、二重速度戦略を追求します。人材開発、ガバナンス、AIの準備度、データプラットフォームなどの能力に多く投資しています。また、プロセスマイニング、ワークフローアナリシス、データ品質の改善、ワークフォーストレーニングを通じて、債務削減を加速させるために、AI自体を使用しています。

おそらく最も重要なことは、これらの組織が計画するのではなく、行動することです。レポートは、成功した企業と失敗した企業の間のギャップは、主に技術的なものではなく、実行の違いであると結論付けています。

AIの課題は、実際にはAIではない

レポートを通じて強調される最も強いテーマの1つは、企業債務は、技術的な課題ではなく、リーダーシップの課題であるということです。企業がAIへの支出を増やしている間、多くの企業は、AI投資が価値を生み出すことを決定する運用上の、文化的、構造的な問題に対処していない。

「The $18 Trillion Opportunity: Four Enterprise Debts Will Make or Break Your AI Future」というレポートは、AIの変革と債務解決は、もう一つの観点から見ると、同じプログラムであると強調しています。企業が、プロセス、データ、テクノロジー、人材の債務を同時に解決することで、顕著な成長と効率の改善を実現する可能性があります。企業が不安定な基盤の上にAIを構築し続ける場合、より多くを費やして、より少ないことを達成することになります。

企業幹部にとって、レポートの中心的なメッセージは、債務の位置を知り、債務が企業に何を費やしているかを理解し、競合他社がギャップを拡大する前に債務を解決し始めることです。AI時代を勝ち取る企業は、最も多くAIに投資している企業ではないかもしれませんが、AIが成功するために必要な運用基盤を最初に構築した企業であるかもしれません。