[インタビュー]

2025年11月13日(木)鈴木 恭子（ITジャーナリスト）

リスト

なぜ、AI投資の95％は失敗するのか

　生成AIへの投資が加速する一方、実際にROI（投資利益率）を実感できている企業はわずか5％──。2025年8月、米マサチューセッツ工科大学（MIT）が公開したレポート「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025（広がる生成AI格差：2025年ビジネスAI現状調査）」は、AI導入を急ぐ世界中の企業に現実を突きつけている。

　米インフォア（Infor）のCEO、ケビン・サミュエルソン（Kevin Samuelson）氏（写真1）は「私もAI投資の厳しい現実を肌で感じているので、このレポート結果に驚きはない」と話す。ではなぜ、多くのAIプロジェクトはその効果を得られないのか。サミュエルソン氏はこう指摘する。

写真1：米インフォアのCEO、ケビン・サミュエルソン氏

　「AIがどれほど精緻なモデルを備えていても、業界固有のプロセスや商慣習、例外処理を知らなければ、実務には適用できない。それにもかかわらず、多くの企業がその前提を見落としたまま業務適用を急いでいる」

　同氏が力説する「業界固有の業務プロセス理解」は、インフォアの差別化要素である。同社は製造、流通、医療、食品、アパレルなど8つの主要業界に特化したクラウドERPを提供しており、マイクロバーティカル（細分化業種）単位での最適化を全面に打ち出している。

　例えば、同じ食品業界でも乳製品メーカーと飲料メーカーでは業務プロセスがまったく異なる。自動車業界でも、自動車メーカーとティア1～3のサプライヤーでは受発注や在庫管理の仕組みが大きく変わってくる。インフォアはこうした細分化業種ごとに専用のデータモデルと「プロセスカタログ」を用意している。これによりユーザー企業は、導入時から業界標準の業務フローに沿ってビジネスを実行できる（図1）。

図1：自動車、食品・飲料、ファッションなど業界ごとに業務プロセスは異なる。インフォアはこうした特性を踏まえ、各業界に最適化されたデータモデルとAI自動化で、実務に即した効率化を訴求している（出典：米インフォア）
拡大画像表示

　サミュエルソン氏は「多くのERPベンダーは、銀行、小売、自動車といった異なる業種を、同じ水平型の製品で扱おうとしている。しかし、その状態でAI機能を組み込むと、業界ごとの要件の違いが障壁となり、期待した結果が得られない」と指摘する。

●Next：「既存のものとは設計思想の異なる、一線を画したAIエージェント」とは？