試験運用から収益改善に移行：生成AIとエージェント型AIの優れたROI

AIはもはやパイロットモードに囚われず、目に見える収益インパクトをもたらします。組織が実験から実稼働へと移行するにつれて、話題は「何が可能になるか」から「何が得られるか」へと移行しています。

AIは、インパクトと生産性を増幅させる可能性を秘めています。しかし、実際に業務を行う方法にAIを組み込むまでは、その価値を実現することはできません。最大の投資利益率（ROI）は、孤立したパイロットではなく、信頼できるデータ、強力なガバナンス、適切なスキルに支えられたAIのコア業務への統合から生まれます。このような統合こそが、AIによる持続的な効果の促進を可能にします。

私たちの最新の調査は、生成AIとエージェント型AIに戦略的に投資する企業が、大規模に加速して実益を得ていることを裏付けています。

生成AIとエージェント型AIの投資利益率は49%で、これは投資した1ドルあたり1.49ドルです。この数値は昨年と比較して約20%増加したことを示しています。

この数字は、新しいレポート「生成AIの画期的なROI」から引用しています。このグローバルな調査は、Omdiaの研究者がInforma TechTargetによって10か国の2,050人のビジネスリーダーとITリーダーを対象に実施しました。この調査は、企業がAIの実験を大規模な効果測定に転換していることを示しています。Snowflakeでは、お客様との話し合いが実験から実稼働へと着実に進展している様子を目撃してきました。 

過去1年の調査では、パイロットプロジェクトの失敗率（成功の発見にはある程度の失敗率が必要）、実装の障害、価値測定の課題に焦点を当てるなど、生成AIとエージェントの問題にさまざまな方法で取り組んできました。この調査から、次の2つの重要な疑問が生まれました。投資利益率はどの程度か、定量化した場合、その利益率はどの程度かという疑問です。回答者の92%が、AIへの投資を回収できていると回答しています。

こうした組織は、どのように成功を収めているでしょうか。本レポートのデータから生まれるプレイブックには、急速に進化するこのテクノロジーに没頭して実践する意欲が伴います。そのためには、AI実装の成否を左右するデータに注意を払う必要があります。

Snowflakeの哲学はシンプルです。私たちは、AIをデータのある場所に持ち込みます。データをAIのある場所へ移動させるのではありません。企業は、自社の最も価値ある資産であるデータをSnowflakeに託しており、ROI改善への道筋は、ガバナンスの確保された統合基盤の上にAIを直接レイヤー化することから始まります。セキュアな組み込みのロールベースのアクセス制御とオブザーバビリティにより、データがすでに存在する場所でAIを実行することで、実験から実稼働への移行が確実に容易になります。

進化：生成AIから自律型エージェントへ

エージェント型AIは、多くの期待を上回るスピードで実稼働へと移行しています。生成AIがアウトプットを生み出すのに対し、エージェント型AIはアクションを実行します。エージェント型ソリューションの有効性を証明するために、小規模から開始する組織もありますが、エージェントはすでに今日のワークフローに積極的に組み込まれています。この変化は、生産性と意思決定を根本的に変革するものです。エージェントによって多くの定型業務が加速される一方で、人間にはレビューやオーケストレーション、そして少なくとも現時点ではエージェント型ソリューションでは担えない戦略的監督が求められています。

エージェント型AIは、ビジネスとの真の対話の始まりを示します。BIツールは、何が起きたのかを知ることが可能でした。堅牢なデータ基盤を持つエージェント型システムは、この現象が発生した理由の説明と次の対処方法の提案に役立ちます。この受動的なダッシュボードから、能動的でインテリジェントな意思決定へのシフトこそが、永続的な企業価値を解放するものです。

ビジネスリーダーが理解すべきは、この変化のスピードです。エージェント型エンタープライズの衝撃的な影響は、2030年の話ではありません。エージェントの導入が加速するなかで、今まさに課題が感じられるようになっています。Snowflakeの調査によると、アーリーアダプターの32%がすでにエージェント型ソリューションの実稼働を開始しており、さらに25%が今後1年以内に新たに開始する予定です。

決定的なのは、これらのエージェントは、監督なしに動いているわけではありません。エージェントは、人間の作業員の洗練されたパートナーとして、以下の分野を中心に展開されています。

• データドリブンな意思決定の実行（57%）

• 顧客体験の向上（54%）

• 迅速なイノベーション（51%）

ソフトウェア開発においても、エージェントの使用が増加しています。現在、全コードの半数近く（48%）がAIによって生成されており、82%の組織が、エージェントによってコードテストとバグ検知が改善したと報告しています。さらに、80%が全体的なコード品質の向上を挙げています。この結果は、エージェントがいかに迅速に実験からエンタープライズ全体にわたる実質的な成果へと移行していることを示しています。

Snowflakeは、このシフトを直接推進しています。Snowflakeのローカル開発環境向けAIコーディングエージェントであるCortex Codeの新たなイノベーションにより、開発者は任意のデータエンジニアリングシステム内でコンテキスト認識のセキュアなAI支援を直接受けることができます。これにより、チームはデータの存在する場所でシームレスに作業できるようになり、より迅速かつ効率的に実稼働グレードのワークフローを構築、管理、最適化できるようになります。

本レポートの最も顕著なインサイトの一つは、経営幹部が今後3年間、支援し投資するエージェント型イニシアチブの約41%が失敗すると予想していることです。リーダーたちは、放棄されたパイロットは失敗ではなく反復であると認識しています。このエラーマージンを戦略に組み込むことで、前述の平均49%のROIを実現する実稼働グレードのソリューションに到達しています。

企業にとって、これは転機となります。生成AIから自律的なアクションへのシフトは、ビジネス全体の価値の創出方法を再定義しています。生成AIを効果的に運用できるリーダーは、競争優位性の次のフェーズを定義します。

データ準備状況のギャップ：リアリティチェック

しかし、楽観的な見方にもかかわらず、データサイロという重大なボトルネックは解消されていません。この調査では、以下が明らかになっています。

• 「AI-ready」と見なされる非構造化データは、わずか20%である。

• 構造化データの32%のみがAIワークロード用に準備されている。

• 60%の組織が、データストレージとコンピュートのコストがAIプロジェクトの予算超過の原因であると回答している。

さらに、「シャドーAI」が台頭しています。回答者の約57%が、承認されていないAIツールを使用していると認めています。このギャップが最も顕著に表れているのは人事と営業で、IT部門が知らないほど多くの従業員がAIを使用していると主張しています。このことは、セキュリティに影響を与えることなく従業員が切望するツールを提供する、ガバナンスの確保されたエンタープライズグレードのAIプラットフォームが切実に求められていることを裏付けています。

エンタープライズAIは、アクセス制御や機密情報の保護をモデルのみに依存して行うことはできません。ガバナンスはデータレイヤーに存在する必要があります。AIエージェントが既存のロールと許可を自動的に継承する場合、組織は新しいAIワークフローごとにセキュリティを再発明する必要はありません。このアーキテクチャのアプローチは、データリーケージを防ぎ、リスクを軽減し、責任あるAIの大規模な導入を可能にします。

この問題に対処するために、SnowflakeはSemantic View Autopilotを発表しました。Semantic View Autopilotは、セマンティックビューの作成とガバナンスを自動化し、AIエージェントにビジネスメトリクスの共有理解を提供して、一貫性のある信頼できる結果を提供します。統合された基盤を確立することで、ハルシネーションを劇的に軽減し、セマンティックモデルの作成を数日から数分に短縮して、信頼を強化しながら価値実現までの時間を短縮できます。

企業にとって、こうした課題の解決は単に新しいツールを展開するだけではありません。そのためには、データの準備、コスト管理、ガバナンスに関する運用規律が必要です。これらに正面から取り組まなければ、AIイニシアチブは停滞または無秩序に拡大します。データの準備状況を取締役会レベルの優先事項として扱っている組織は、実験を持続可能なエンタープライズ規模のインパクトへと転換します。

すべてはデータ戦略から始まる

Snowflakeでは、データ戦略なくしてAI戦略なしという姿勢を維持してきました。最もリターンが高いと回答したリーダー企業は、データ資産の統合に戦略的投資を行っている企業です。なぜなら、AIの成功は、次に登場するより優れた基盤モデルを待ち続けているだけでは実現しないからです。モデルやパッケージ化されたAIソリューションは誰もが利用できるようになり、多くの場合、警告なしに登場します。1つの企業が制御できるのは、独自のデータ基盤です。最も派手なモデルは、接続、ガバナンス、信頼性が確保されたデータで実行されていなければ、あまり有用ではありません。モデルがコモディティ化され、その組織に固有のエンタープライズデータが差別化要素になります。

また、特に初期の段階では、組織がAIを導入する方法にも違いがあります。生成AIからエージェント型AIへの移行は、仕事の進め方を再定義する大きな機会ですが、モデルだけでは不十分です。真のインパクトを生み出すためには、AIは信頼できるガバナンスの確保されたデータに基盤を置き、日常的なワークフローに組み込む必要があります。 

Snowflake IntelligenceとCortex Codeは、このアプローチに基づいています。Snowflake IntelligenceとCortex Codeは、お客様がAIをデータや開発環境内で直接活用できるようにします。Snowflake Intelligenceは、エンタープライズデータに対する対話型のフロントドアとして機能します。ビジネスユーザーは静的なダッシュボードから、ガバナンスが確保されたコンテキストに基づいた自然言語で複雑な質問をすることができます。Cortex Codeは、SnowflakeネイティブのAIコーディングエージェントと同じ哲学を拡張し、エンタープライズデータを理解し、チームが既存の環境内でAI駆動のアプリケーションを直接構築できるようにします。これらの機能を組み合わせることで、組織はAIをセキュアかつ迅速かつ大規模に運用できるようになります。

AIが企業の運用バックボーンになるにつれて、耐久性のあるリターンは、孤立したツールやモデルアクセス以上のものに依存するようになります。組織は、セマンティックの一貫性、ガバナンス、コスト管理、エージェント実行を、エンタープライズグレードのシングル基盤に統合する必要があります。これによって、実験段階から、測定可能な利益を伴う実稼働グレードの価値へと移行できるようになります。Semantic View AutopilotからCortex Codeまで、Snowflakeの最新イノベーションは、組織が自信を持って試験運用から収益改善に移行できるように設計されています。

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