AIの実際の活用を測る

企業におけるAIの導入は加速していますが、組織内でAIが実際にどのように活用され、ガバナンスが施され、評価されているかについての可視性は依然として限定的です。ライセンス数や表面的な利用統計といった従来の導入指標は、もはや生産性、リスク管理、およびビジネスパフォーマンスに対するAIの真の貢献度を反映していません。AIが業務の現場へと確実に移行する中、測定は、責任あるスケーラブルなエンタープライズAIのための基盤となる能力として浮上しています。

本レポートでは、対照的でありながら相互に補完し合う2つのアプローチを通じて、進化するAI測定の現状を検証します。1つは、測定をより広範なデジタルワークプレイスおよび運用モデルに組み込み、AIによる洞察をエクスペリエンス管理、主体的な運用、成果主導のガバナンスと統合するアプローチです。もう1つは、AI測定を中立的で軽量なレイヤーとして導入し、事前の変革を必要とせずに、承認されたAIツールとシャドーAIツールの双方における実際の利用状況、習熟度、価値を迅速に可視化するアプローチです。

これらのモデルを比較することで、本調査は、組織の成熟度、リスク姿勢、および価値実現までの時間要件に応じて、AI測定が最大の効果を発揮する領域を明らかにします。また、企業が実験段階から測定可能な実行段階へと移行するために、どのようにアプローチの順序付けや組み合わせを進めているかについても探求しています。最終的に、本レポートはAI測定を単なる事後報告機能としてではなく、企業全体におけるガバナンス、エンパワーメント、および投資決定を結びつける「結合組織」として位置づけています。

AI測定が不可欠となった理由

• AIはエッジへ移行しています
• 導入指標の意味が薄れつつある
• ガバナンスは、インタラクションの瞬間に機能しなければなりません

TCS：近代化されたデジタルワークプレイスへの測定機能の組み込み

• エージェント機能の拡張
• ワークプレイスのためのAIOps

Larridin：実際の利用状況、習熟度、価値を中立的に測定するレイヤー

• 軽量なアーキテクチャ
• 基本原則
• 役割に基づく価値

アプローチの比較：変革プロセス内での測定と、独立したレイヤーとしての測定

• 最適なシナリオ

統合的なアプローチ：独立した洞察＋構造化された変革

サマリー

変革的成長ジャーニー

• Growth Pipeline Engine(TM)による提供
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