最近、生成AI（ジェネレーティブAI）って話題になってるけど、実は企業で試しているプロジェクトの95％がうまくいってないって知ってた？😳
MITのレポートがそう伝えていて、ちょっとびっくりしたんだけど…なんでだろう？って気になって調べてみたよ💭
生成AI導入がなかなか成功しない理由って？
まず、このレポートでは、いろんな会社で「生成AIを使って何かやってみよう！」ってパイロットプロジェクト（試験的な取り組み）が行われてるんだけど、ほとんどが失敗してるって言ってるんだ✨
ざっくり言うと、失敗の理由はこんな感じ👇
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目的がはっきりしてない
→「とりあえずAI使ってみよう」って感じで、何を達成したいのかが曖昧だったりするみたい🧐 -
データの準備が大変すぎる
→AIはめちゃくちゃデータを使うんだけど、きれいで使いやすいデータを用意するのが想像以上に難しいらしい🌪️ -
期待値が高すぎる
→AIに「全部お任せ！」みたいな期待をしちゃって、実際は人の手もいっぱい必要だと気づくパターンが多いみたい💦 -
社内の理解不足
→AIを使う側と開発側のコミュニケーションがうまくいかず、現場で混乱が起きることもあるらしいよ👀
じゃあどうしたらいいの？
読んでて思ったのは、"AIを魔法みたいに使う"じゃなくて、ちゃんと地道に準備することが超大事！ってこと🥺✨
例えば…
- ゴールを具体的に決める
- 小さな成功体験を積み重ねる
- 社内のいろんな人を巻き込む
- データの質をちゃんと整える
こういうのって、なんだか地味だけど、AIをちゃんと使いこなすためには欠かせないんだな〜って思った💡
まとめ：AI導入はまだまだチャレンジの連続かも
正直、AIって便利そうだけど、企業で本気で使いこなすのは簡単じゃないんだな…って実感したよ😮💨
でも、ちゃんと準備してしっかり向き合えば、失敗も減らせるはずだよね💗
なんとなく「AIってすごい！」ってだけじゃなくて、現場のリアルを知ることで、もっと冷静に活用できそう✨
これからもこういう話、ちょこちょこチェックしていきたいなって思ったよ〜🌸
Hatena
Comments
ハンナ
CEOや株主はよく間違うけど、今回はショットガンが空っぽだったのに気づかなかっただけだね。
ジョージ
AIは賢くない、ただ与えられた情報を自信満々に繰り返すだけなんだよ。
ハンナ
企業はスキルのある人を安い人に置き換えようとしてるけど、AIはギャップを埋めるどころかスキル不足を加速させてる。
リリー
MITのレポートによると、AIで儲かってるのはわずか5％、大半は成果が出てないんだって。
ハンナ
ほとんどの企業は自分たちのデータでAIを学習させてないから、普通の社員には役立たないんだよね。
ハンナ
AIで面白いことやってると言う企業の95％は、実態は既製のAIモデルを適当に使ってるだけ。
ワット
飲食店の大半が潰れるのと同じで、AI企業も大部分は失敗するよ。
サラ
95％の社員はAIの正しい使い方を知らない。
クリス
大企業のAI活用は、効率化の小さな改善か、新サービス創出のどちらかに分かれるけど、後者に挑む会社はまだほとんどない。
ジャック
AIはまだ新しい技術で、期待が先行しすぎてる感があるね。
グレース
記事の本質は「AIの導入失敗」で、AIは使われる中で学習・適応できていないのが問題だよ。
ハンナ
大企業のAI導入はイマイチ、中小はもっとひどい。 データもセキュリティもガバガバで混乱している。
ノーラン
実態のないAIツールをインターンが作り、リーダーたちは毎週変わる流行に振り回されてる。
リリー
IT歴数十年だけど、AIの急速な変化はまるで壁に突っ込む車みたいで怖いよ。
ノーラン
MITの意見なんてどうでもいい、ベインやマッキンゼーの意見が聞きたいね。
サム
ベライゾンのAI導入はクソで、最終請求は店舗に行かないと払えなかったよ。 GoogleのAI検索も間違いだらけ。
グレース
もし君がそんな会社に勤めてるなら、早く後任を育てたほうがいいよ。
