AIプロジェクトの60%が頓挫 - データ活用を成功させる5つのポイント

AIプロジェクトの多くが断念される——データ活用成功の5つの方法 Gartnerによると、組織の約63%がAIに関する適切なデータ管理プラクティスを持っているかどうか自信が持てないという調査結果が公表されました。この準備不足は深刻な影響を与え、2026年までに60%の組織がAIプロジェクトを諦めると予測されています。 新たなツールへの露出 航空業界ではAIはすでに馴染み深いものとなっています。マスターズ氏が率いる組織では、搭乗率の予測や競合他社の強み・弱みの分析、機体の信頼性評価など、過去からAIと機械学習を積極的に活用してきました。「AIによる統計分析の進化は漸進的でしたが、進化の速度は年々加速している」とマスターズ氏は説明します。2022年11月にChatGPTがリリースされ、非分析チームのメンバーでもチャットボットを利用できるようになると、組織内のより多くの人々がAIの可能性に注目し始めました。彼とそのチームは、这些工具如何提高業務效率和运营效果进行了深入研究，「さまざまなツール、特に私たちのデータプラットフォーム上のチャットボットを利用して、洞察を広く提供する」と述べています。 重要なビジネスの質問に回答する AIの有効活用を促すのは一つの課題ですが、より重要的是确保人们有效地使用正确的工具。マスターズ氏は、「ダイナミックプライシングツールや予測整備、燃料予測のような分野では、投資のリターンを明確に計算できます。これらの目標は比較的達成しやすい」と話します。一方、意思決定プロセスの改善といったROI（投資対効果）が明確でない分野では、Databricksデータプラットフォームを中心に、新しいテクノロジーやモデルの導入に備えています。「プラットフォームがあることで、小さな質問にも迅速に対応できます」と述べています。 統一されたアプローチを確立する AIに関連した技術の提案は多岐にわたるため、テクノロジーベンダーからのプレッシャーも高まっています。これにより多くの「ノイズ」が生じますが、マスターズ氏の組織では新しいAIツールの提案を評価するプロセスを確立しました。「各部署が連携できる環境があることで、既存のテクノロジーが利用可能であれば新的なAIモジュールを導入する必要がないと判断できます」と彼は説明します。毎週、アーキテクト、ビジネスアナリスト、中央製品管理部門の専門家で構成されるグループが新しいテクノロジー提案を検討しています。さらに、テクノロジー担当の上級幹部も評価を行う「それが全体としての戦略にどのように寄与するかについて議論することができます」と述べています。 プラットフォームを活用する 航空会社では伝統的に顧客データとオペレーションデータを別々のシステムに保管していました。これは、業務横断的なイニシアチブの推進を難しくしていました。ブランティン航空は、DatabricksのUnity Catalogを活用して企業情報の統合を推進し、洞察生成が容易になりました。「データをさまざまな角度から見ることができ、異なる予測モデルを走らせることができます。この Agility helps the airline respond dynamically during disruptions. 「例えば、一部の乗客が乗り継ぎ便に間に合うかどうかを迅速に判断でき、地上スタッフを動的に調整して乗客のニーズに対応することができます」とマスターズ氏は述べています。 好奇心を持つことを続ける データとAIの探索から得た重要な教訓は、デジタルリーダーが技術をいじくることに時間を費やすのではなく、組織の活動内容を理解することが重要であるとのことです。「データチームはプラットフォームやツールの世界に取り残されがちですが、今では具体的なツールのスペックやデータベースの改善を追求するよりも、組織内で何をするべきかを考えることがもっと重要になっています」と話し、「高度な統合により、テクノロジーの日常的な管理が少なくなっており、重要な優先事項を明確にし、それをチームに伝えることに時間を使えるようになりました」と説明しています。 これらのアプローチは、航空業界におけるデータ管理和AI活用の成功に貢献しています。マスターズ氏のチームの努力と、Databricksを中核とするプラットフォームの活用により、ブランティン航空は効果的なAIプロジェクト実施に向けて着実に進んでいると言えます。航空業界の他のリーダーたちも、同様の統合と効率化を目指して動き出しているとのコメントがあります。ブランティン航空は英国の大手ローワーコスト航空会社で、テクノロジーの導入と革新に積極的な姿勢を見せています。