企業のAI活用が進む日本、米国は逆に鈍化――PwC Japanが「2022年AI予測調査」を発表：AI活用にも内製化とアジャイル開発が重要なわけ

　AI活用における内製化度合いに関する質問ではAI導入準備中企業より、AI導入済みの企業の方が全てのフェーズ（テーマの創出・企画、PoC、業務組み込み・本番実装、運用改善《MLOps》）において高いことが分かった。AI活用が進む企業は、AI導入の内製化も進んでいるといえる。

（提供：PwC Japanグループ）

　AI活用における内製化の重要性について、PwCコンサルティング パートナーの藤川琢哉氏は次のように分析している。

PwCコンサルティングの藤川琢哉氏

　「AI活用は大量のユースケースから成功事例を見つける。そして、1つのユースケースの中でもトライ＆エラーを繰り返して軌道修正をしながら成功事例に結び付けることが不可欠。旧来のシステム開発で用いられる請負契約では柔軟な軌道修正が難しいため、内製化の状況を作ってAI活用を続けることが重要になる」

　加えて、トライ＆エラーを繰り返すためには内製化だけでなく、アジャイル開発も重要になるという考えを示した。「AIはリリース時点で開発が終わるわけではなく、リリース後もデータの質に合わせてAIモデルを小まめにアップデートし続けることが重要になる」（藤川氏）とし、それを実現するためにもアジャイル開発が必要になるという。

　リリース後のAIモデルのアップデートなど、AI活用に重要な役割を持つAI運用改善（MLOps）だが、調査によるとこのフェーズに対して内製化に取り組みたいと回答した企業の割合が23％と、テーマの創出・企画（47％）やPoC（45％）、業務組み込み・本番実装（45％）といった他のフェーズと比べて低いことが分かった。

（提供：PwC Japanグループ）

　「AIの効果を最大化するフェーズは運用改善といえる。この部分の内製化が実は一番重要で、運用改善への注目度の低さは一つの問題点だと考えている」（藤川氏）