SAS Institute Inc.は、最新調査「Data and AI Impact Report The Trust Imperative」を発表し、日本企業のAI成熟度が世界平均を上回っていると示しました。調査は、導入状況、信頼性、ガバナンス、データ基盤、人材育成までを横断的に分析しています。日本はアジア太平洋地域におけるリーダーの一国とされ、特に「信頼できるAI」への投資姿勢が強い点が特徴です。DX推進では、技術導入だけでなく、説明可能性やガバナンスを含む総合設計が成果を左右すると読み取れます。実務面では、AI戦略と経営目標の連動、モデルの透明性担保、データ品質管理の体系化が要諦です。短期のPoC量よりも、ガバナンス遵守と信頼性指標をKPIに組み込む運用が効果的です。
調査の要点とグローバルトレンド
本調査は、銀行や製造、公共など多業種の意思決定者を対象に実施され、AI導入は世界的に加速していると報告されています。 一方で、企業がAIを活用したい意欲と、技術への信頼の間にはギャップが残ります。 特に生成AIでは、説明可能性や透明性の確保が課題とされ、ガバナンス体制の整備が不可欠です。 経営は、導入率や件数ではなく、モデルリスク管理や監査可能性といったKPIに重点を移すべきです。 ITと業務の両部門で運用可能なリスク評価とモニタリングのプロセスを標準化することが、拡張に耐える仕組みづくりにつながります。 信頼を高めるためには、モデル開発の初期から説明可能性とバイアス管理を織り込む設計が求められます。
日本企業の成熟度とデータ基盤強化
日本では、生成AIや従来型AI、エージェント活用の広がりを背景に、機能統合とデータ基盤整備が進んでいます。高度なデータアーキテクチャーを整える企業が多く、アジア太平洋地域の中でも積極的です。結果として、事業変革や業務効率化、リスク軽減にAIを戦略的に適用する傾向が強まっています。クラウド活用では、要件に応じたハイブリッド設計が一般化し、レジリエンスとガバナンスの両立に寄与しています。実務では、モデルとデータのカタログ化、アクセス制御、監査証跡を一体で運用する統合設計が重要です。あわせて、データ品質のSLA化とAIプラットフォーム標準化を進め、各部門で再利用可能なコンポーネント化を図ると効果が高まります。
信頼できるAIへの投資とガバナンス
日本企業は「信頼できるAI」に積極投資し、ガバナンスやセキュリティを重視する姿勢が強いと示されています。センター・オブ・エクセレンスを設け、AI戦略を経営目標と連動させる取り組みも目立ちます。導入目的では、リスク軽減、効率化、利益増のバランスを取りつつ、信頼性と透明性を軸に据えることが有効です。具体的には、モデルリスク管理委員会の設置、AI倫理指針の明文化、継続的モニタリングの標準化が出発点となります。クラウドとオンプレミスを跨ぐデータガバナンスの整合性を確保し、再学習や監査のプロセスを全社で統一することが重要です。現場主導の実験から本番展開まで、ゲート付きの運用プロセスを整えると、スケールと品質を両立できます。
詳しくは「SAS Institute Inc.」の公式ページまで。
