- 2021/05/17 掲載
ジュニパーネットワークス、人工知能に関するグローバル調査レポートを発表
ジュニパーネットワークス（本社:カリフォルニア州サニーベール、NYSE:JNPR）は本日、人工知能（AI）に関するグローバル調査レポート（ https://www.juniper.net/assets/us/en/local/pdf/additional-resources/juniper-ai-research-paper.pdf）を発表しました。本調査では、消費者や企業がAIの利用拡大を考えており、多くの経営者層が2021年の戦略的な最優先課題としてAIのさらなる活用を挙げていることがわかりました。その一方で、導入の実現を妨げている課題も明らかになりました。この調査では、企業のAIや機械学習の計画または導入に直接関与しているグローバルのITの意思決定者700人を対象とし、テクノロジーに対する姿勢、認識、懸念事項について調べています。
本調査では、北米や欧州の回答者よりもアジア太平洋地域（APAC）の回答者の方が、AIに対する信頼度が高く、AIが今後の生活においてますます大きな役割を果たすと考えていることが明らかになりました。主な調査結果として、APACの回答者の約99%が、日常業務、製品、サービスにAIを組み込むことによって自社がメリットを享受できると考えていることがわかりました。実際に、回答者の約42%が、業務上の意思決定の50%以上がAIにより行われている、もしくは今後行われる予定であると答えており、この割合は北米の回答者では23%にとどまっています。
現在AIを最も活用している業務としては、カスタマーサービスが挙げられました。これがAIの幅広い受け入れと信頼度の高さにつながり、AIの導入が加速することにより、AI開発のスキルを有する従業員の需要が高まっています。また、デジタル技術がAPACの企業や個人の活動に具体的なメリットをもたらしており、アジア地域の回答者（71%）は北米の回答者（54%）よりも将来的にAIと協働することを受け入れる傾向にあることがわかりました。
しかし、APACにおけるAIの導入と開発が急拡大している一方で、調査では以下の課題が明らかになりました。
〇AI対応テクノロジースタック：企業全体で使用できるAIモデルとデータセットの開発が、技術関連の課題として上位に挙げられました。半数を超える経営者層（74%）が、ユーザーエクスペリエンスの向上を目指してAIを強化するために、テレメトリデータを収集する可能性があると回答しており、データ、クラウド、ネットワークなどのより強力なインフラと、AIシステムを扱う人材が必要とされていることがわかりました。
〇従業員への取り組み：APACの回答者の48%が、自社がAIシステムを取り入れるために従業員の準備と拡充に苦労していると答えています。従業員がAIスキルを活用できるようにするツールや機会の提供が最優先課題であると同時に、従業員のスキルセットや採用の対象者を増やすための計画と指標の策定も重要であるとしています。その一方で、経営者層の回答者は、ツールを運用するエンドユーザーの教育よりも、AI機能を社内で開発するための人材確保が重要であると答えています。
〇AIガバナンス：APACの回答者の75%が、自社の経営者層が2021年度の戦略的計画の優先課題としてAIを挙げていると答えています。また、経営者層の87%が、自社の製品やサービスにAIを取り入れるためには、部門を超えた経営者層によるサポートと関与が重要であると答えています。多くの回答者が認識しているにもかかわらず、AIの戦略やガバナンスを全社的に統括するAI責任者がいると答えた経営者層はわずか3%でした。
AIには課題もある一方で、ジュニパーネットワークスの調査では、すでにAIを導入し活用している企業は具体的かつ有意義な成果を挙げていることが明らかになっています。また、現在AIを活用している企業では、営業やマーケティングだけでなく財務や経理の分野でも、業務効率の向上やユーザーエクスペリエンスの強化が見られることもわかりました。さらに、企業がAIの機能を拡張し、従業員がそれを活用することで、ユーザーの満足度が着実に向上し、従業員は節約された時間でこれまで取り組めなかった付加価値のあるタスクに専念できるようになることも示されています。
ジュニパーネットワークスのミッションは、AIを活用して業務を簡素化し、企業、サービスプロバイダ、クラウドプロバイダに優れたエクスペリエンスを提供することです。有線／無線アクセス、SD-WAN、キャンパス、データセンター、マルチクラウド環境といったジュニパーネットワークスが推進するAIドリブンエンタープライズのポートフォリオは、シンプルさ、信頼性、セキュリティをエンタープライズネットワークにもたらします。クライアントからクラウドまで、ネットワークの自動化されたモニタリング、管理、トラブルシューティングによって優れたインサイトが提供されるため、通信事業者は高度なタスクに集中でき、エンドユーザーはAIの専門知識を有する外部の人材を雇用する必要もありません。
Juniper Networks、Juniper Networksロゴ、Juniper、Junos、その他こちらに記載されている商標は、米国およびその他の国における Juniper Networks, Inc.またはその関連会社の登録商標です。その他、記載の各名称は、各所有者に所有権があります。
本調査では、北米や欧州の回答者よりもアジア太平洋地域（APAC）の回答者の方が、AIに対する信頼度が高く、AIが今後の生活においてますます大きな役割を果たすと考えていることが明らかになりました。主な調査結果として、APACの回答者の約99%が、日常業務、製品、サービスにAIを組み込むことによって自社がメリットを享受できると考えていることがわかりました。実際に、回答者の約42%が、業務上の意思決定の50%以上がAIにより行われている、もしくは今後行われる予定であると答えており、この割合は北米の回答者では23%にとどまっています。
現在AIを最も活用している業務としては、カスタマーサービスが挙げられました。これがAIの幅広い受け入れと信頼度の高さにつながり、AIの導入が加速することにより、AI開発のスキルを有する従業員の需要が高まっています。また、デジタル技術がAPACの企業や個人の活動に具体的なメリットをもたらしており、アジア地域の回答者（71%）は北米の回答者（54%）よりも将来的にAIと協働することを受け入れる傾向にあることがわかりました。
しかし、APACにおけるAIの導入と開発が急拡大している一方で、調査では以下の課題が明らかになりました。
〇AI対応テクノロジースタック：企業全体で使用できるAIモデルとデータセットの開発が、技術関連の課題として上位に挙げられました。半数を超える経営者層（74%）が、ユーザーエクスペリエンスの向上を目指してAIを強化するために、テレメトリデータを収集する可能性があると回答しており、データ、クラウド、ネットワークなどのより強力なインフラと、AIシステムを扱う人材が必要とされていることがわかりました。
〇従業員への取り組み：APACの回答者の48%が、自社がAIシステムを取り入れるために従業員の準備と拡充に苦労していると答えています。従業員がAIスキルを活用できるようにするツールや機会の提供が最優先課題であると同時に、従業員のスキルセットや採用の対象者を増やすための計画と指標の策定も重要であるとしています。その一方で、経営者層の回答者は、ツールを運用するエンドユーザーの教育よりも、AI機能を社内で開発するための人材確保が重要であると答えています。
〇AIガバナンス：APACの回答者の75%が、自社の経営者層が2021年度の戦略的計画の優先課題としてAIを挙げていると答えています。また、経営者層の87%が、自社の製品やサービスにAIを取り入れるためには、部門を超えた経営者層によるサポートと関与が重要であると答えています。多くの回答者が認識しているにもかかわらず、AIの戦略やガバナンスを全社的に統括するAI責任者がいると答えた経営者層はわずか3%でした。
AIには課題もある一方で、ジュニパーネットワークスの調査では、すでにAIを導入し活用している企業は具体的かつ有意義な成果を挙げていることが明らかになっています。また、現在AIを活用している企業では、営業やマーケティングだけでなく財務や経理の分野でも、業務効率の向上やユーザーエクスペリエンスの強化が見られることもわかりました。さらに、企業がAIの機能を拡張し、従業員がそれを活用することで、ユーザーの満足度が着実に向上し、従業員は節約された時間でこれまで取り組めなかった付加価値のあるタスクに専念できるようになることも示されています。
ジュニパーネットワークスのミッションは、AIを活用して業務を簡素化し、企業、サービスプロバイダ、クラウドプロバイダに優れたエクスペリエンスを提供することです。有線／無線アクセス、SD-WAN、キャンパス、データセンター、マルチクラウド環境といったジュニパーネットワークスが推進するAIドリブンエンタープライズのポートフォリオは、シンプルさ、信頼性、セキュリティをエンタープライズネットワークにもたらします。クライアントからクラウドまで、ネットワークの自動化されたモニタリング、管理、トラブルシューティングによって優れたインサイトが提供されるため、通信事業者は高度なタスクに集中でき、エンドユーザーはAIの専門知識を有する外部の人材を雇用する必要もありません。
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