企業によるAI投資は拡大しているが、実質的なビジネス価値はいまだ見いだしにくい。Gartnerが10月19日にオーランドで開催したIT Symposium/Xpoで発表した調査結果によると、自社がAIによって大きな価値または変革的な価値を実現したと答えたCIOは、わずか13％だった。
CIOとテクノロジー担当幹部2,002人を対象にした調査では、AIパイロットの失敗時に中止するためのルールを設けているのはわずか31％だった。すでに本番環境にある、価値の低い取り組みを終了する基準を設けているのは17％にすぎない。つまり、多くの企業には、AIへの投資を継続してもビジネス上の合理性がなくなるタイミングを判断するための正式な指針がない。
AIの中止ルールを設けているCIOは少数とGartnerが報告
Gartnerの2027年CIO・テクノロジー担当幹部アジェンダ調査は、2026年5月から7月にかけて実施され、高い成果を上げるCIOのグループ「vanguards（先駆者）」を特定した。彼らは、より優れたビジネス成果と、CEOから見たAIの高い価値を報告した。
本番環境に移行する前にパイロットを中止するルールがある企業は、vanguardsに該当する可能性が2.3倍高かった。価値の低い本番環境への導入を終了する基準がある企業では、その可能性が2.6倍高かった。これらの調査結果が示すのは相関関係であり、中止ルールが財務的リターンを独立して改善することの証明ではない。
「こうした基準を設け、順守するのはチームワークです」と、Gartnerのバイスプレジデント・アナリスト、Alicia Mullery氏は述べた。同氏はまた、十分な価値を生み出さない投資を断念する意思のあるビジネスパートナーの必要性も強調した。
13％という数字は、他の企業がAIから何の恩恵も受けていないという意味ではない。AIによって達成されたあらゆる改善ではなく、大きな価値または変革的な価値を報告した企業を測った数字だ。
独立系調査会社BearingPointが経営幹部1,050人を対象に実施した調査では、10月1日に発表された結果として、調査対象となった企業の10社中9社が、期待できるリターンが限られていてもAIへの投資を続けると回答した。BearingPointの調査では、AIを導入している企業のほぼ4分の3が、測定可能な財務上のメリットを報告したことも明らかになった。ただし、この調査で使われた指標はGartnerの調査とは異なる。
AIコストの上昇が投資判断を複雑化
AIの導入拡大に伴い、財務面の圧力も高まっている。Gartnerによると、58％のCIOがAIによるコスト改善の実現をこれまで以上に強く求められている一方、51％はAIによってテクノロジーソリューションの総保有コストが増加すると予想している。
AIの運用コストは利用量に応じて変動するため、従来型のソフトウェア予算編成は複雑になる。GoogleのGemini Enterpriseの従量課金制料金は、このトレードオフを示している。初期コミットメントを低く抑えられる一方で、ワークロードの拡大に伴って変動費が発生する可能性がある。
モデルの推論、クラウドインフラ、監視、人による監督は、いずれも長期的なコストに影響する。導入を更新・拡大する前に、こうした費用をビジネス成果と照らし合わせて評価することが不可欠になる。
可視性も別の課題となる。DataikuのクロスプラットフォームAIエージェント監視プランは、潜在的な制約を示している。ITチームが利用できる情報は、接続された各プラットフォームが公開する情報に左右されるのだ。ITチームが、導入済みシステムへの投資を継続する価値があるかどうかを評価するには、信頼できる運用データが必要になる。
eWeekが分かったこと：本番環境のAI撤退ルールはパイロットの管理に後れを取る
Gartnerの調査結果からは、パイロットの中止基準を報告したCIO（31％）と、本番環境からの撤退ルールを設けているCIO（17％）の間に、14ポイントの差があることが分かる。導入済みのAIプロジェクトを終了するルールを報告したCIOは、パイロットを中止するルールを報告したCIOより少ない。ただし、本番システムの停止には、より多くの運用上の依存関係が伴う可能性がある。
パイロットを終了すれば、さらなる統合コストを防げる可能性がある。一方、本番環境のAIを廃止するには、クラウドサービス、データパイプライン、業務ワークフローの変更が必要になる場合がある。別の企業におけるAIガバナンスの隔たりに関する調査でも、企業がAI導入を拡大する中で、可視性と追跡可能性に不備があることが明らかになった。
Gartnerが発表した調査結果では、本番環境からの撤退ルールが一般的でない理由は説明されておらず、導入を終了する際の財務上の基準も示されていない。また、こうしたルールを導入すれば、それだけでリターンが改善するかどうかも立証できない。
CIOは導入前に、測定可能な成功目標、コストレビューのスケジュール、資金提供を終了する明確な権限を定めるべきだ。撤退計画では、特にAIが重要な業務を支えている場合、システムの依存関係とサービス継続性も考慮する必要がある。
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