【ITニュース解説】最大の課題は「データの活用不足」──デロイト トーマツ、プライム上場企業の生成AI活用を調査

デロイト トーマツが2025年7月に実施した、プライム上場企業を対象とした生成AI活用に関する意識調査の結果が発表された。この調査は、生成AIの導入状況や課題、今後の展望などを明らかにするもので、多くの企業が生成AIに関心を寄せている現状を示している。

調査結果によると、生成AIを活用する上で最大の課題として多くの企業が「データの活用不足」を挙げている。これは、生成AIがその能力を最大限に発揮するためには、大量の良質なデータが必要不可欠であることを意味する。生成AIは、学習データに基づいて様々なタスクを実行する。例えば、文章の作成、翻訳、要約、質問応答など、多岐にわたる業務を支援できる。しかし、学習データが不十分であったり、質が低い場合には、期待されるような成果を得ることが難しい。

データの活用不足には、いくつかの要因が考えられる。まず、企業内にデータが分散しており、必要なデータを効率的に収集・統合できていないケースがある。異なる部署やシステムで管理されているデータを一元化するには、データの形式や構造を統一する必要があるため、技術的なハードルが高い。また、データ量が十分であっても、その質が低い場合もある。例えば、古いデータや不正確なデータが含まれていると、生成AIの学習に悪影響を及ぼす可能性がある。さらに、個人情報や機密情報など、取り扱いに注意が必要なデータも存在する。これらのデータを安全に活用するためには、適切なセキュリティ対策やプライバシー保護の仕組みを構築する必要がある。

データの活用不足以外にも、生成AIの導入・活用には様々な課題が存在する。例えば、人材の不足が挙げられる。生成AIを効果的に活用するためには、AIに関する専門知識やスキルを持った人材が必要となる。しかし、現状ではAI人材の育成が追いついておらず、多くの企業が人材不足に悩んでいる。また、コストの問題も無視できない。生成AIの導入には、ソフトウェアやハードウェアの購入費用、開発費用、運用費用など、様々なコストが発生する。特に、大規模なデータを扱う場合には、高性能なコンピューティングリソースが必要となるため、コスト負担が大きくなる可能性がある。

さらに、倫理的な問題も考慮する必要がある。生成AIが生成した情報が、偏っていたり、差別的な内容を含んでいたりする可能性がある。また、著作権侵害やプライバシー侵害などのリスクも存在する。これらの問題を回避するためには、生成AIの利用に関するガイドラインやルールを策定し、従業員に対する教育を徹底する必要がある。

システムエンジニアを目指す初心者は、これらの課題を理解した上で、生成AIに関する知識やスキルを習得していくことが重要になる。具体的には、プログラミング、データ分析、機械学習などの基礎をしっかりと身につける必要がある。また、生成AIの具体的な活用事例を学び、実際に手を動かして経験を積むことも大切である。例えば、オープンソースの生成AIモデルを利用して、簡単な文章生成や画像生成を試してみるのも良いだろう。

生成AIの技術は、日々進化している。そのため、常に最新の情報を収集し、学習し続ける姿勢が求められる。技術動向にアンテナを張り、新しいツールやフレームワークを積極的に試していくことで、自身のスキルアップにつなげることができる。また、生成AIを活用した新しいビジネスモデルやサービスを考案することも、システムエンジニアとしてのキャリアを切り開く上で重要な要素となる。

今回の調査結果は、生成AIの可能性と課題を改めて浮き彫りにした。システムエンジニアは、これらの課題を克服し、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出す役割を担うことになる。