消費財メーカーが直面するAI活用の現実と課題

近年、消費財業界においてAIの導入が飛躍的に進展している。しかし、実際にその効果を享受できているかという点においては、依然として課題が残る。Centric Softwareが実施した「消費財メーカーの商品データ基盤とAI活用実態調査」では、315名の担当者が対象となり、AI活用の現況と期待される成果について明らかにされている。

AI導入は74.6%に達するも

調査結果によると、商品開発の現場でAIを活用、または試験的に導入している企業は74.6%に上り、その内訳は「全社で活用している」が19.0%、「一部業務で活用している」が35.6%、「試験的導入」が20.0%と報告された。それに対し、「導入を検討中」は8.3%、また「活用予定はない」は12.7%と、AI導入は消費財メーカーにとって今や常識となっているようだ。

成果には期待ギャップが存在

しかしながら、AIを活用している企業の中でも「期待どおりの成果が出ている」と答えたのは32.8%にとどまった。56.6%が「一部の成果は出ているが期待には届いていない」とし、8.9%は「成果が出ていない」とのこと。これにより、AIの導入自体は進んでいるものの、その活用に際しては「期待した成果を生み出せていない」という現実が浮かび上がる。

最大の課題は「情報の品質」

期待した成果が得られない理由の中で最も多かったのは、商品情報の「品質・正確性にばらつきがある」という点で、これに対する回答は48.1%を占めた。また、部門間で情報の連携が不十分であるとの回答は29.9%、商品情報のマスターが決まっていないとの回答は26.0%という結果も出ている。このように、商品開発における情報の一元管理が重要であることが示唆されている。

情報の分断がもたらす問題

AIを活用するにあたり、多くの情報を必要とする商品開発では、このデータの分断が問題となる。その結果、業務上で「どの情報が最新かわからない」といった状況に直面する割合は71.1%を超える。また、情報の確認に週に1時間以上を費やしている回答者も67.6%に達し、時間の無駄やトラブルが発生する要因となっていることも分かった。

AIの活用は進む中での懸念

さらに、将来的にAIエージェントを商品開発の一部を担わせることを考えた場合の不安の多くは「部門ごとのデータ分散」が挙げられ、31.7%がこの点を懸念している。AIが果たして必要な情報を取得し、正確に判断できるのかという疑問も浮かぶ。また、サプライヤーや取引先を含む情報がうまく扱えないことが懸念され、これに対する不安が26.3%となっている。

まとめ：信頼できるデータ基盤が必要

今回の調査は、消費財メーカーがAIを単なる効率化ツールとして使うのではなく、より良い商品開発のための信頼できるデータ基盤を整備する必要性があることを示している。データの整備や情報の一元化が進むことで、AIは商品開発のプロセスにおいて真の力を発揮することができると考えられる。

AIが価値を発揮するのは、単独のツールとしてではなく、商品データと業務プロセスに組み込まれたときであり、そのためには今後の整備が不可欠であるといえるだろう。