Gartner によると、2025 年の世界の人工知能（AI）支出は 6,440 億ドルに達し、2024 年から 76.4％ 増加すると予測されています。このことから、組織が AI を必要不可欠なものと見なしていることは明らかです。しかし、企業が AI に投資する際に、具体的にどのようなことを考えているのでしょうか？
これを解明するため、Forrester と協力して調査を行いました。AI と企業クラウド戦略を担当する 400 名の上級意思決定者を対象に、二重盲検で調査を実施しました。回答者には、テクノロジー、金融サービス、メディア、小売、製造、医療の各業界のディレクター、バイスプレジデント、C レベルの幹部が含まれます。
この調査の目的は、特に期待値が最も高い顧客向けアプリケーションにおいて、AI ワークフローや AI ツールに短期的および長期的にアプローチしている企業の状況を明らかにすることです。エンタープライズ AI の現状：経験の蓄積とリスク管理（Forrester OSNAP レポート）によると、AI は現在、業界や地域全体で戦略的に必要不可欠であることが明らかになりました。
これらの結果が重要である理由を理解するために、その要因、AI の導入が現在の評価を受ける理由、そして、組織と開発チームが先手を打つために次に取るべき行動について解説していきます。
AI が競争を定義している
Forrester のデータによると、企業の 76% が顧客体験（CX）の向上のために AI ソリューションとアプリを導入しており、71% が顧客維持率の向上、76% が運用効率の向上を目的としています。これらは、収益の拡大と競争上の優位性をもたらす主な要因です。
AI を成功裏に導入した組織は、以下のような優位性を得ることができます。
- 顧客体験の差別化
- 市場シェアの獲得と保護
- イノベーションサイクルの加速
- 運用レバレッジの活用を実現
- 将来的な障害への対応
顧客体験の差別化
パーソナライズされたサービスや推奨事項、自動化による迅速なサービス提供、およびインテリジェントなサービスソリューションは、顧客体験（CX）を直接改善します。Forrester はこれを AI への投資を促進する第一の要因として位置づけています。競争の激しい市場では、顧客とのやり取りの質がロイヤルティと定着率の決め手となります。
市場シェアの獲得と保護
生成 AI やその他の AI 機能をカスタマージャーニーに組み込むことで、企業は競合他社が再現するのが困難な、より顧客に寄り添った体験を生み出すことができます。これにより、純維持率が向上するだけでなく、顧客のスイッチングコストも増加します。
イノベーションサイクルの加速
AI を使用している企業は、特に手続き型コンテンツの作成、ビジュアル検索、予測分析などの高度な機能を組み込むことで、新しい製品やサービスを迅速に市場に投入できます。市場投入のスピードが株価の上昇と相関する業界では、これは決定的な優位性です。
運用レバレッジの活用を実現
プロセスの自動化やスタッフのスキル強化など、AI を活用した効率化は、コストの削減、拡張の迅速化、より価値の高い作業へのリソースの再割り当てにつながります。
将来的な障害への対応
Forrester によると、企業は効率性だけでなく、長期的な収益と顧客の生涯価値への影響によって AI の成功を測定しています。リスクを考慮してためらっている企業は、基盤となる能力として AI を統合している競合企業に後れを取っています。
開発者の視点から見ると、この変化は、ビジネス成果の重要な道筋に AI が組み込まれていることを意味します。AI を駆動するコードは、顧客の生涯価値や純維持率などの指標に直接影響を与えます。これにより、AI 設計における信頼性、スケーラビリティ、倫理性がこれまで以上に重要になります。
実証済みのユースケースとイノベーションの次の波
Forrester は、最も広く採用されている AI ユースケースは、パーソナライズ（53%）、顧客サービス解決の自動化（53%）、および顧客からの質問への回答（52%）という顧客とのタッチポイントに直接影響するものであることを強調しています。これらのユースケースは、測定可能で短期的な結果を生み出すことで、優位性を獲得しています。
リーダーにとって、コンバージョン率を向上させる推奨エンジンやチャーンを減少させるチャットボットは、投資収益率（ROI）が不明確な抽象的な AI イニシアチブよりもはるかに正当化しやすいものです。企業とその開発チームにとって、このことは、スケーリング、リアルタイムデータの処理、顧客とのやり取りにおけるレイテンシーの最小化を可能にするシステムに対する継続的な需要につながります。
テクノロジーの選択が、AI レースの勝者と敗者を決定する
企業は、失敗することなくこの強力な AI の波に乗ろうとしています。AI の落とし穴と障害については多くの事例があります。そのため、成功例の 1 つになるには、思慮深く慎重なアプローチが必要です。
AI チャットボットのような、確実なユースケースから始めて早期に結果を得ることで、AI 戦略への信頼を構築し、AI の流暢性を構築するのに役立つことがよくあります。
その結果、この信頼性が、ビジネスに合わせてカスタマイズされた、より複雑な、またはニッチな AI 実装への扉を開きます。その内容は、業界によって異なる傾向があります。例：
小売および旅行業界では、パーソナライズとビジュアル検索に重点を置き、顧客体験を向上させています。
金融サービス業界では、自動化と不正検知の重要性が高まっています。
ヘルスケアおよび生命科学業界では、イノベーションとコンプライアンス、リスクのバランスを慎重に取りながら AI を導入しています。
このような確立されたユースケースを超えて、実験的な取り組みが増加しています。ほぼ半数の組織（46%）が手続き型のコンテンツ作成を試験的に実施しています。また、40% の組織がビジュアル検索をテストしており、37% が顔認識を検証していると回答しています。
これらの実験は、今日の「サイドプロジェクト」が将来の競争力の基準になる可能性があるため重要です。ホテル業におけるモバイルチェックインが、目新しい機能からなくてはならない必須の機能へとどのように変化したかを考えてみてください。開発チームに新たなテクノロジーの試験導入を促す企業は、AI 搭載のツールとソリューションの爆発的な増加に備える可能性が高くなります。
リスク、セキュリティ、評判：AI の隠れたコスト
この調査では、いくつかの厳しい現実が明らかになっています。63% の回答者が、セキュリティに関する懸念を最大の障壁として挙げています。55% がコンプライアンスを懸念しています。また、AI が期待に応えることができなかった場合、ほぼ半数（45%）が評判への悪影響を懸念しています。
技術的な観点からすると、これらの数字は、ガバナンスフレームワークが以下を満たす必要性を明確に示しています。
- データ漏えいを防ぐセキュリティの確保されたデータパイプライン
- ドリフトまたはバイアスを検知するモデルモニタリング
- 本番環境を反映したテストプロトコル
しかし、これらのリスクを緩和するためには、技術的な安全策だけでは不十分です。
企業は、リスク管理について総合的に考えることでメリットを得ることができます。セキュリティには、インフラを強化するだけでなく、明確なデータ処理ポリシーや定期的な監査が不可欠であり、攻撃を受ける前に脆弱性を見つけることが求められます。また、コンプライアンスには、開発チーム、法務チーム、規制の専門家の間での連携が求められ、AI モデルが進化する業界や地域の基準を確実に満たすことを保証します。また、評判リスクは透明性と説明責任が求められます。
AI システムがどのように意思決定を下し、公正性を示すかを説明できる企業は、問題が発生した際の反発に直面する可能性がはるかに低くなります。つまり、企業は単なるモデルを作成するのではなく、組織の整合性を反映したビジネスクリティカルなシステムを導入しています。
リスクを緩和するということは、エンジニアリングの規律と組織の説明責任を組み合わせることで、イノベーションの追求がセキュリティ、コンプライアンス、または信頼の犠牲にならないようにすることです。
統合のハードルを克服する
企業は複数のテクノロジーアプローチに投資を分散しています。Forrester は、クラウド・ネイティブ・テクノロジー（81%）、オープンソース AI（72%）、マネージド AI サービス（77%）の採用率が高いと報告しています。しかし、55% の組織が依然として、テクノロジーとプラットフォームのギャップを最大の課題として特定しています。
この二重性は、開発者がよく知っている現実を反映しています。ツールは存在しますが、統合は困難だということです。独自の API、断片化されたエコシステム、そして不均一なコンプライアンス要件はすべて、進歩を遅らせます。オープンソースのイノベーション、スケーリングのためのマネージドサービス、低レイテンシーの体験を提供するためのエッジ導入を活用した柔軟なハイブリッドアーキテクチャを構築している組織は、こうした問題をより頻繁に克服しています。
AI を近い将来にグローバルに展開することを目指している企業は、クラウドインフラ以上のものを必要とします。つまり、そのような企業は、規制区域全体で運用し、ローカルデータの長期保存をサポートし、一貫したパフォーマンスを提供できるパートナーが必要ということです。
Forrester のデータによると、優先パートナーとして最も高い評価を得ているのが、専門性の高い AI プロバイダーです。これは、実務で目にしている傾向と一致します。組織は、グローバルな展開力と高度な技術的専門知識を兼ね備えたベンダーを求めています。
企業が今すぐ実行できる 5 つのステップ
Forrester の調査では、次のことを明確にしています。AI は今後も存在し続けるものであり、成功は企業が機会とリスクの両方をどのように乗り切るかにかかっています。調査結果に基づき、すぐに実行できる 5 つの実践的なステップを以下に示します。
- 顧客価値に AI を固定する。すべての導入は、CX、顧客維持率、および収益の測定可能な向上に直接結び付いている必要があります。
- スピードとガバナンスのバランスを取る。迅速に移行しながら、コンプライアンス、テスト、モニタリングを最初から開発サイクルに組み込みます。
- 柔軟なアーキテクチャに投資する。オープンソース、クラウドネイティブ、およびマネージド AI サービスを戦略的に組み合わせることで、ロックインを回避します。
- パートナーを賢く選ぶ。グローバルな規模で展開し、地域のコンプライアンスに関する専門知識を持ち、実績のある信頼性を提供するベンダーを探します。
実験を研究開発として扱い、パイロット段階をサイロ化しないでください。学習内容を長期的な AI ロードマップに統合してください。
次世代 AI の定義
Forrester の調査では、多くの人がすでに認識している次の内容を示しています。AI は企業戦略の中心となっています。しかし、この数字は約束とリスクの間の緊張関係も浮き彫りにしています。
開発者、アーキテクト、ビジネスリーダーは、今日の AI 構築が単なるアプリケーションの開発ではなく、将来の顧客体験やブランドの評判を形成することを認識する必要があります。AI を顧客価値に固定し、柔軟なテクノロジー戦略を採用し、拡張を進めるためにパートナーとして協力する企業は、この AI 時代において競争力を維持するだけでなく、AI を定義するための支援も行います。
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