投資額と成果は
比例しない

スポーツの世界で考えてみましょう。たとえば、莫大な資金を投じて最高級のトレーニング設備やコーチ陣を揃えたとしても、それだけで金メダリストが生まれるわけではありません。本人のメンタルや取り組み姿勢、資質だけでなく、ライバル選手の実力や体調など、さまざまな要素が影響するからです。

ビジネスも同じくライバル企業が存在します。その中で企業の個性のうち、どこを強みとして伸ばすのか戦略的に考えなければいけません。

また、社内のメンバーの積極的な取り組み姿勢をいかに引き出すか、といった組織づくりのノウハウも必要です。

AIはあくまでビジネスのツールですから、そのような知恵を出して開発していくことが成功のカギだと言えます。

コストをかけても
失敗するケース

次に紹介するのは、生成AI開発における失敗事例に共通する、おもな原因です。

1. 目的と手段を取り違える
AIの導入自体が目的化してしまうケースがよく見られます。経営課題や顧客ニーズを見失わないことが重要です。

2. 技術と経営の両面を理解していない
AI開発企業の中には、技術ばかりで経営の視点が欠如しているケースがあります。特に長期的な影響を見据えて、両者のバランスを取れるパートナーを選ぶことが重要です。

3. 社内の協力体制や信頼関係の不備
どんなに優れたAIでも、作っただけでは意味がありません。社内の人々を巻き込んで協力を得て、信頼関係の中で実装していきましょう。

4. 独自データを活用しない
汎用的なAIより、自社の強みを活かした独自のAIの方が競争力につながります。データサイエンティストの知見が役立ちます。

このように、多額の開発費を投じたからと行って、必ずしも生成AI開発・導入プロジェクトが成功するわけではありません。生成AI導入の成功はコストの大きさでは決まらないのです。むしろ、AIへの過剰な投資は回収を難しくします。

ビジネスがわかる
パートナーを

マーレでは、段階的なプロセスによって、本当にその開発に意味があるのか？ほかにもっと優れたアプローチはないか？ということを検討しながら開発を進めます。

もちろん、上記の例のような失敗しやすいポイントを踏まえて、とことん突き詰めて成果につなげていきます。

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AIの導入を本気で考え始めたい企業の皆さんは、ぜひお問い合わせください。