ジェネレーティブ AI とデジタル変革を加速する緊急性
今日、インターネット上では、Generative AI に何らかの形で遭遇しない場所は事実上どこにもありません。職場でも、Generative AI がボードから休憩室まで会話の主流を占めているため、ほとんどどこにも行けません。
2023年3月にKPMGが米国の経営幹部を対象に実施した調査によると、ほぼ3分の2（65%）が「生成AIは今後3～5年で自社に大きな影響を与える、または極めて大きな影響を与えるだろう」と考えていることがわかりました。
問題は？ 「生成型 AI をうまく実装するための適切なテクノロジー、人材、ガバナンスを備えていると答えた回答者は半数未満です。」
この発見は、チャットボットに遭遇したり、AI が生成したコンテンツを毎日読んでいる人にとっては驚きかもしれません。 しかし、企業のデジタル変革の過程を追跡し、その過程を成功させるために必要な6 つの技術的能力と照らし合わせてきた私たちにとっては、まったく驚きではありません。
私たちは、これら 6 つの技術的能力に基づいてデジタル エンタープライズの成熟度の現状を詳細に調査した結果、最高レベルの成熟度で運営されている組織はわずか 4% であることがわかりました。 つまり、デジタルビジネスとして完全に運営されつつあるのです。
ほとんどの組織 (65%) がデジタル ビジネスに取り組んでいます。 彼らは成熟の兆しを見せており、IT とその技術分野の近代化に向けた懸命な努力の成果を享受しています。 注目すべきは、これは KPMG が発見した、生成 AI をうまく実装するための適切なテクノロジー、人材、ガバナンスの欠如を嘆く割合とほぼ同じであるということです。
それは偶然ではありません。 AI を活用したビジネスを立ち上げ、運営するために必要な技術的能力の幅広さと深さは、圧倒的なものになる可能性があります。 エンタープライズ アーキテクチャの新しい技術領域 (SRE 運用、可観測性と自動化、アプリケーション配信、セキュリティ) から、データやインフラストラクチャなどの既存の領域の最新化まで、特にインターネット以前から存在する企業にとっては、膨大な作業が必要です。
そのため、業界の視点から組織の成熟度を見ると、最高レベルの成熟度で運営されている金融サービス組織がないことが分かるのも不思議ではありません。 このカテゴリーでは、クラウドプロバイダー、通信会社、テクノロジー企業が主流を占めています。 通信業界を除けば、クラウドプロバイダーやテクノロジー企業は比較的新しい業界であり、従来の業界に比べて技術的負債やアーキテクチャ的負債が非常に少ない。 そうすれば、彼らはより速く前進することがずっと容易になります。
デジタルバンキングの急速な台頭を考えると、デジタル成熟度の最高カテゴリー（実践者）に金融サービス企業が存在しないことは奇妙に思えるかもしれない。 さらに詳しく分析すると、FinServ は意図的に遅い速度で動いていると推測できます。 新しいインターフェース (アプリやデジタル サービス) を追加することは、古い建物に光沢のある外観を施すことに似ています。外観は近代化されたように見えますが、その裏には従来の技術や慣習が数多く残っています。 それは非難ではありません。 結局のところ、一歩間違えればコストのかかるリスクがあり、既存のインフラストラクチャとアプリ ポートフォリオの最新化が必要になるため、かなりの負担がかかります。
これは、トップカテゴリーにヘルスケア企業が少ない理由も説明しています。 膨大なポートフォリオと厳格なガバナンスが金融サービス業界の負担となるのであれば、医療機関にかかる負担を想像してみてください。 他の業界に比べて動きがはるかに遅い傾向があるのは理解できます。 最も規制が厳しく、統制が厳しい業界の一つであり、それは当然のことです。なぜなら、失敗は人命に影響を与えるからです。 デジタル変革は競争ではありません。そのため、慎重かつ戦略的なアプローチで進歩している業界がいくつかあるのは喜ばしいことです。 結局、カメはウサギに勝ちました。
とはいえ、ヘルスケアや金融サービスが他よりも急速に進歩している例がないわけではありません。 私たちが分析したデータ セットは、回答の完全性に基づいて、 State of App Strategy調査への回答から抽出されました。 私たちが両業界で話をした企業は、あらゆる統計に例外があることを実証しました。
特定の要因により、通常はより慎重になりがちな特定の業界では、新しいテクノロジーの導入が早まることになります。
健康管理
たとえば、医療分野では、利用可能な病床数をカバーするために、より多くの集中治療看護師が必要です。 このリソース不足は実存的な脅威ですが、看護師の数が足りないため、業界の制御がまったく及ばない問題です。
この課題に対処するために、特に多数の病院を管理している医療提供者の中には、ケアの質を損なうことなく、看護師 1 人当たりの担当ベッド数を人工知能で増やす方法に注目する者が増えています。 一部の医療提供者は、患者の健康記録の維持に必要な時間を短縮することで看護師の効率を高めるために、大規模言語モデル AI に注目しています。 他のチームは、AI ビジュアル モデリングを使用して、何百もの高解像度ビデオ ストリームを監視し、患者の状態の変化 (呼吸困難、皮膚の蒼白、転倒した患者など) を検出する予定です。 しかし、標準的なケアではほぼリアルタイムの反応が求められるため、この目的のために開発されている最も効果的なアプリケーションは、記録分析とコンピューター ビジョン評価を高度に活用したエッジ アプリケーションであり、かなり古いシステムと標準に基づくヘルスケア アプリケーションとはまったく異なります。
金融サービス
金融サービス企業は一般的に規制が厳しいため、特定のテクノロジーの導入が遅れることがあります。 しかし、銀行家やブローカーは、リスクが大きければ大きいほど、報酬も大きくなることを知っています。 応用技術を使用して競合他社に対する先行者利益を獲得することは、信頼性の高い導入、かなりのリスク、規制の監視などの大きな困難にもかかわらず、金融サービス業界がブロックチェーンを採用する上で中心的な役割を果たします。
量子コンピューティングに関する初期の学術研究は、金融サービス業界が優位性を得るために規制構造をどれだけ超えようとしているかを例証しています。 業界は、この技術から特定の利点が得られると予測しており、金銭の送金や取引の取引処理に関するセキュリティの有効性を大幅に向上させることができる量子鍵配布などの分野で、最も高度な研究の一部に資金を提供しています。
製造業
一般的に人々が驚くのは、「実行者」カテゴリーに製造会社が存在することです。 2022年のSOASでは、IT/OTが最もエキサイティングなテクノロジートレンドであることが判明し、2023年もトップ5に留まり、製造業者が近代化の最前線に立っていることが示されました。
製造業者は常に、効率性の向上につながるあらゆるテクノロジーの導入の先頭に立ってきました。結局のところ、組立ラインを導入して最適化したのは銀行ではなく、デジタル化も例外ではありません。 過去 3 年間の年次石油・ガス自動化カンファレンスでは、天然資源部門が自動化の使用、テレメトリの収集、リモート資産の保護に対するゼロ トラスト アプローチの採用において、ほとんどの企業よりはるかに進んでいることが示されました。
乗るか、取り残されるか
デジタル変革の取り組みがもたらすメリットは否定できません。 デジタル変革のあらゆる段階にある組織はメリットを認識しており、成熟度が高い組織は競争上の優位性、新たな機会、業務運営の効率化などのビジネス上のメリットを挙げる傾向が強いです。
あらゆる業界のあらゆる組織に影響を及ぼすテクノロジートレンドはほとんどありません。 生成 AI は、今後登場する多くの破壊的技術の 1 つに過ぎず、組織がこれらの革新的な技術を活用できない場合は、間違いなく取り残されることになります。 デジタル成熟度は、組織がこれらのテクノロジーを活用できる態勢が整っているかどうかを示します。
デジタルエンタープライズ成熟度指数について詳しく知るには、完全なレポートをダウンロードしてください。 パブリック クラウド、自動化、セキュリティ プラクティスの使用など、実行者のプラクティスと習慣。