ストーリー

エンタープライズAI市場の現状

グローバルの動向

2024年以降、エンタープライズAI市場は急速に拡大しています。特に生成AI（Generative AI）の登場が企業のAI活用を一変させました。

「AIを導入した」と「AIで成果を出した」の間には大きな溝がある。この溝を埋めるのがアーキテクトの仕事だ。 — 田中VPoE

日本企業のAI導入状況

AIの種類と使い分け

エンタープライズAIは大きく「予測AI」と「生成AI」に分類されます。

エンタープライズAIの分類:

予測AI（Predictive）
├── 教師あり学習
│   ├── 分類（スパム判定、感情分析）
│   └── 回帰（売上予測、需要予測）
├── 教師なし学習
│   ├── クラスタリング（顧客セグメンテーション）
│   └── 異常検知（不正アクセス検出）
└── 強化学習
    └── 最適化（レコメンデーション、在庫最適化）

生成AI（Generative）
├── テキスト生成
│   ├── 文書作成支援
│   ├── チャットボット・FAQ対応
│   └── コード生成・レビュー
├── 画像・動画生成
│   └── マーケティング素材作成
└── マルチモーダル
    └── 複数モダリティの統合処理

エンタープライズAI導入の典型的な課題

5つの主要課題

課題の相関関係

データ品質 ──→ モデル精度低下 ──→ ROI悪化 ──→ 投資縮小
     ↑                                          │
     └────── 人材不足で改善できない ←──────────────┘

セキュリティ懸念 ──→ 導入制限 ──→ 活用範囲の限定
                              ↑
ガバナンス不在 ──→ リスク顕在化 ─┘

技術的な課題より、組織的な課題の方が深刻なことが多い。AIは技術だけでは動かない。

Month 3 のロードマップ

「SRE組織で信頼性を守る体制ができた。次はその基盤の上にAIを乗せる。信頼性のないAIは、ただの高コストなおもちゃだ」 — 田中VPoE

まとめ

チェックリスト

• エンタープライズAI市場の現状を理解した
• 予測AIと生成AIの違いを理解した
• AI導入の5つの主要課題を理解した
• Month 3のロードマップを把握した

次のステップへ

次は「AI成熟度モデル」を学びます。組織のAI活用レベルを客観的に評価するフレームワークを身につけましょう。

推定読了時間: 15分