約7割の企業がAIベンダーを変更できず、AI主権が新たな経営課題に

日本IBMは8月24日、IBM Institute for Business Value(IBM IBV)が実施した最新調査「AI主権の確立に向けて - いかにコントロール、柔軟性、リスクのバランスを取るか」の日本語版を公開した。同調査では、企業がAIを基幹業務へ本格的に組み込む一方で、多くの企業が容易に変更できないAIシステムに依存していることが明らかになった。これらの結果は、事業継続性と業績維持の観点から、AI主権の重要性が一層高まっていることを示しているという。AI活用拡大で高まるAI主権の重要性IBM IBVは、Oxford Economicsと共同で2026年2月～4月にかけて調査を実施。調査では、企業がAIスタック全体にわたってどのようにコントロールを確立しているか、またその選択がレジリエンス、業績、事業運営上の経済性にどのような影響を与えているかを分析している。調査対象は、AI、データ、テクノロジー、または関連する企業機能の責任を担う1000人の経営層で、16カ国・17業界にわたる。さらに、データ、モデル、インフラストラクチャ、アプリケーションに対するコントロールのあり方にもとづいて企業を分類し、それぞれのAIコントロールのプロファイルを特定した。そのうえで、各プロファイルとレジリエンス、業績、事業運営上の経済性との関係について追加分析を行っている。これによると、調査対象者の約7割(世界71%、日本69%)が「主要なAIベンダーやAIモデルを切り替えることは難しい」と回答し、企業が直面する運用上の制約が浮き彫りになっている。また、調査対象者の約7割(世界68%、日本65%)は、各国・地域にまたがるデータレジデンシーやデータ主権の要件への対応を課題として挙げ、AIシステムやデータを異なる環境間で移行・運用する際の複雑化につながっているという。こうした状況が示すのは、AI活用の拡大とコンプライアンス要件の強化が進む中、企業にはAIに対するコントロールの一層の強化が求められていると指摘。AI依存関係の可視化不足が事業継続リスクにAIに対するコントロール強化の必要性が高まる一方で、企業はそれに対応するために必要な可視性を十分に確保できておらず、調査対象者の約9割(世界91%、日本89%)は、自社が利用するAIベンダー、AIモデル、インフラストラクチャにまたがる依存関係を十分に把握できていないと回答している。その結果、リスク評価や障害発生時の対応計画策定が難しくなっているほか、調査対象の経営層は過去2年間でAIに関連する平均6件の障害や混乱を経験したと回答し、その主な要因としてAIベンダーのサービスに起因する問題を挙げている。さらに、約8割(世界81%、日本75%)の回答者はAIベンダーのサービスが7日間停止した場合、自社の業務に深刻または重大な影響が及び、事実上業務が停止する可能性があると考えている。AI主権を確立した企業は利益への影響を55%抑制さらに、調査対象者はAIエコシステムにおける予期せぬ変化として、価格上昇、利用制限、AIモデルの提供終了、性能低下などを挙げている。これらの調査結果は、企業がAIへの依存関係を適切に把握・管理するうえで大きな課題に直面していることを示しているという。調査によると、AI主権の中核的な要素の1つである、状況の変化に応じてデータやモデル、インフラストラクチャを柔軟に適応させることができるAIシステムを構築している企業は、他社を上回る成果を実現しているとのこと。分析の結果、AIに対するコントロール能力が最も高い企業は、AI関連システムの停止や障害の発生が少なく、AIに起因する混乱による営業利益への影響を55%多く抑制していることが判明。一方、AIに対する高度なコントロール能力を備えている企業は、調査対象全体のわずか7%にとどまっており、柔軟で適応力の高いAI基盤を構築している企業と、特定のベンダーや技術への依存によって制約を受けている企業との間で格差が拡大している。また、調査対象の経営層の約7割(世界72%、日本68%)は、戦略的な柔軟性を高められるのであれば、AIベンダーの選択肢や移行可能性を確保するために20%のコスト増加を受け入れると回答している。マルチベンダー化が進む一方、レガシーシステムが足かせに調査対象企業の約7割(世界73%、日本70%)は、自社のAI環境で意図的に複数ベンダーを採用していると回答しているが、複数ベンダーの採用は戦略的な判断というよりも、組織運営上の必要性によって生じるケースが多いことが明らかになっている。回答者は主な要因として「事業部門ごとの独立した意思決定」(世界69%、日本63%)と「地域ごとの要件や事情への対応」(世界69%、日本71%)の2点を挙げている。回答者の約6割(世界57%、日本54%)が「レガシーシステムの複雑性」を課題として挙げている。こうした複雑性は、企業の合併・買収(M&A)や過去の意思決定の積み重ねによって生じるもので、多くの組織に共通して見られる一方、最も大きな要因と見なされるケースは比較的少ないとのことだ。

約7割の企業がAIベンダーを変更できず、AI主権が新たな経営課題に

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