生成AIブームの裏側：高コストとデータ品質が課題

生成AIの熱狂的な盛り上がりが続く中、調査会社Gartnerは、驚くべき予測を発表しました。2025年までに、現在テスト中の生成AIプロジェクトの少なくとも30%が、概念実証段階で中止されるというのです。

高コストが足かせ

Gartnerの調査によると、生成AIの導入には膨大なコストがかかります。カスタムモデルの開発には数百万ドル、シンプルな文書検索機能の導入にも数十万ドルが必要となるケースがあります。このような高額な初期投資と運用コストは、多くの企業にとって大きな負担となっています。

ROIの不透明性

また、生成AIの投資に対するリターン（ROI）が明確でないことも問題視されています。確かに、一部の企業では売上増加やコスト削減などの成果が出ていますが、多くの場合、その効果は短期的に現れるものではなく、長期的な視点が必要となります。

データ品質の重要性

さらに、生成AIの性能は、使用するデータの質に大きく依存します。高品質なデータの確保は、成功のカギとなりますが、そのためのコストや手間も無視できません。

まとめ

Gartnerは、生成AIの導入を検討する企業に対して、慎重な投資判断を求めています。短期的なROIだけでなく、長期的な価値を見極めることが重要であり、その上で投資を拡大していくべきだと提言しています。生成AIは大きな可能性を秘めた技術ですが、その活用には慎重な計画と実行が必要です。高コスト、データ品質、ROIの不透明性といった課題を克服し、ビジネス価値を最大化することが成功のカギとなります。

引用元：https://aibusiness.com/automation/gartner-predicts-30-of-generative-ai-initiatives-will-fail-by-2025