AI導入の本丸は「モデル」ではなくデータ基盤の再構築

取締役会でAIが最重要議題になっている一方で、多くの企業が本格導入の最大の障壁として自社データの状態を挙げている。消費者向けの生成AIは操作性や速度で注目を集めたが、企業が大規模かつ安全にAIを運用するには、華やかさのない基盤作業――データの収集・統合・品質管理やガバナンス、パイプラインの整備といった工程――が不可欠だと指摘されている。

この差異は導入効果の実現に直結する。モデル性能が高くても供給されるデータが不十分・不整合ならば期待する成果は出にくく、誤った判断やコンプライアンス上のリスクも生じうるため、経営判断としてデータ基盤への投資や組織体制の見直しが求められる。

AIをビジネスに落とし込むには、データエンジニアリングやガバナンスの強化、既存システムとの連携といった“地味だが重要”な取り組みが増える見込みだ。これによりデータ基盤を専門とするツールやサービスへの需要が高まり、生成AIの企業活用が次の段階へ進むかどうかが左右されるだろう。