米エヌビディア日本代表の大崎真孝氏が、ＡＩ導入の４つの課題 を論じているのが、参考になると思う。
ＡＩを導入して成功している企業でよく見るのが、現場でＡＩに気づき始めているごく少数の技術者がいて、同時に経営層はＡＩの潮流に危機感を持ち始めている事例で、そこで経営層はそのごく少数の技術者の意見をきっかけに決断するケースというのは、的を射ていると思う。
（1）製品やサービスの開発
ＡＩの導入を加速させる要因は、これまで解決できていなかった自社の課題点や、うっすらと見えている未来の製品・サービスである。それらをＡＩで解決・実現できないかと検討することが最良だと考える。それらが従来の技術で解決できるのであればＡＩの導入はまだ必要ないことになる。
（2）開発人材
ＡＩの技術はオープンプラットフォームであり、日進月歩の市場の状況をつぶさに理解するためにも、大学を含めた外部との連携を強化する必要がある。
（3）組織構造
初期は試作品の開発に特化するかもしれないが、その次の段階として、その他の多くの製品に応用できるような横串の組織構造を考慮していく必要がある。これを英語ではスケーラビリティーという。これができなければＡＩの技術の恩恵を十分に得ることなく、自社の取り組みが終わりを迎える可能性が高くなる。
（4）これら全てについての決断や指揮命令系統
一言で、その企業のトップが決断し、導入時における全社の指揮命令系統を押さえるべきであると考える。日本の企業は往々にして現場力が高く、ボトムアップで改善と改良を重ねてきた。その成功体験の中で作られてきた組織構造でＡＩ技術に対応するには多くの課題がある。
ＩＴ起業研究所ITInvC代表 小松仁