【ITニュース解説】Why AI Projects Fail to Deliver ROI (and How We Can Fix It)

多くの企業がAI（人工知能）に多額の投資を行っているが、その多くが期待される投資対効果（ROI）を達成できていないのが現状だ。AIプロジェクトが頓挫する原因と、それを克服するための方法を解説する。

AIプロジェクトが失敗する根本的な原因は大きく分けて3つある。

1つ目は、明確な戦略の欠如だ。多くの企業は、解決すべき具体的なビジネス上の問題を定義しないままAI導入に乗り出す。「AIのためのAI」のようなプロジェクトは、デモンストレーションでは素晴らしい成果を見せるものの、実際のビジネスにはほとんど貢献しない。

2つ目は、水平型と垂直型のミスマッチだ。汎用的なAIツール（チャットボットやコパイロットなど）は便利だが、ROIは曖昧になりがちだ。特定の業界やビジネスプロセスに特化したAIの方が、より具体的な価値を生み出す。

3つ目は、スケーリングの障壁だ。試験的なプロジェクトが有望な結果を示しても、それを実用化することが難しい。技術的な負債、統合の不足、ガバナンスの欠如などが原因で、多くのプロジェクトは本番環境に移行できない。

AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネス価値につなげるためには、以下の3つの方法が重要となる。

まず、AIの活用事例を発見することだ。インパクトが大きく、ビジネス目標に合致したAIの活用事例を特定するためのフレームワークやツールが不可欠となる。流行を追うのではなく、AIを最も重要な場所に適用することで、確実に成果を上げられる。

次に、実現可能性とROIの分析を行うことだ。すべてのAIプロジェクトは、構造化された実現可能性調査を経るべきだ。技術的に実現可能か、実際に測定可能な価値を生み出すか、ROIはコストやリスクに見合うかなどを評価する必要がある。

最後に、ROIに焦点を当てたオーケストレーションを行うことだ。AIの導入をポートフォリオのように捉え、ROIを追跡し、実績のあるプロジェクトを拡大し、失敗したプロジェクトを早期に打ち切ることで、持続可能なAI価値の創出サイクルを構築できる。

これらの内容は、システムエンジニアを目指す初心者にとっても重要な意味を持つ。

エンジニアや技術チームは、ビジネス成果に焦点を当てた、小規模で垂直型のAIソリューションを構築する必要がある。コードを書き始める前に、明確な問題定義を求めることが重要となる。また、MLOps（機械学習運用）、ガバナンス、統合を早期に導入することで、スケーリングの問題を回避できる。

AIプロジェクトが失敗するのは、技術が未熟だからではない。適切な問題、戦略、ROIフレームワークと連携していないことが原因だ。

AIで成功する企業は、単に導入が早い企業ではなく、戦略的に導入する企業だ。