生成AI導入企業におけるデータ基盤と品質の現状調査結果

クラウドエース株式会社が実施した『AI 活用企業の「データ基盤」と「データ品質」に関する実態調査』の結果が発表されました。この調査は、生成AIを導入している300名以上の企業で働くAI・データ活用担当者111名を対象に行われました。

調査の背景

生成AIは近年、多くの企業で導入が進んでいますが、その実用性や効果には疑問が残るケースも少なくありません。本調査では、企業が生成AIを活用する上で直面している、データの品質や基盤に関する現状を明らかにすることを目的としています。さらなるビジネスの成功を目指すには、データがどれほどの役割を果たしているのか、どのような課題があるのかを把握することが重要です。

回答結果の概要

成果の状況

調査結果によると、"期待した成果が十分に出ている"と回答した企業はわずか36.9%に留まりました。残りの63%が、成果において何らかの課題を抱えているとのことです。具体的には、49.5%が「ある程度は出ているが、まだ物足りない」と感じていることが分かりました。これは、生成AIの導入が進んでいるものの、実際の効果に関しては満足していない企業が多いことを示しています。

データ品質の影響

なんと85.6%の企業が、"データの品質や整備状況"が原因でプロジェクトが難航したと回答しました。これは、AIプロジェクトが成功するためには、モデルの性能だけでなく、その基盤となる「データ」の重要性が強調される結果となりました。特に、生成AIを導入する際に直面する課題の多くは、データの不備や管理の不徹底に由来していることが分かりました。

技術的課題

技術的な課題としては、最も多くの回答を得たのが"PDFや画像からの情報抽出"で、62.1%の企業がこの問題に直面していると報告しています。つまり、非構造化データの整備がAIの導入における大きな壁となっているのです。データを正確に扱うためには、その前処理が不可欠であることが強調されます。さらに、ノイズや重複データが多く、結果としてデータの質が影響されることも問題視されています。

課題解決への道

これらの結果を踏まえると、AI活用を成功に導くためには、データ基盤の整備と品質改善に投資することが不可欠です。単にツールを導入するだけでは不十分で、データの収集・整備・管理を統一的に行う仕組みが求められます。特に、各部門でサイロ化されたデータを効果的に統合することが、AIのパフォーマンスを最大化する鍵となるでしょう。

まとめ

本調査は、企業が生成AI導入に際して直面する現実的な課題を示しました。データの品質や整備が成功の鍵を握る中、企業はこの課題に対して真摯に取り組む必要があります。AIの本来の力を引き出すためには、業界全体でデータ基盤を整える努力が求められています。調査の詳細については、下記リンクよりダウンロード可能です。

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