30代からの再勉強日記(ビジネス系/IT系の一般論の理屈を考えてみる)

徐々に、新たなタスクを起こし任せる側になりました。将来検討のためにも、一般論やセオリーを勉強・考察し外部へ共有する事で学びを深めたいと思います。皆さんにも役立つ所があれば幸いです。※最近ミッション変更となり、更新頻度落が落ちます。

【経営】 中小企業のAI予算感、初期費用は50万?(マッキンゼーレポートから)

 最近の技術進化のおかけでいよいよ実用化レベルになってきた部分もあるAI。どの会社でも来年度予算考える上で、AIソリューションの投入の項目はあるのではないでしょうか。私も調べていたら、コンサルの雄であるマッキンゼーのレーポートが公開されていたので、まとめてみました。

 

【元ネタ】

 「戦略的基盤技術高度化・連携支援事業(中小企業のAI活用促進に関する調査事業)」

https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2019FY/000825.pdf

 

概要

 中小企業のAI導入を考えるにあたり、中小企業のAI導入のハードルとなっているものや実情についてレポートとしたもの。

 2025年までに中小企業で490万人の人手不足が予測されるが、AI導入で約40%をカバーできる想定。

 

ヒヤリング対象

 中小企業:45社、AIベンダ17社、団体12、他メール等の調査2000社

 

効果が高い(と思われてる)事業領域
導入を阻む・しない4つのハードル

 未回答やその他、重複回答もあるため総合100%ではないものの、

経営層の関心のなさと投資資金(費用対効果がわからないから)がAI導入しない決めての模様。

  • 経営層の関心がない(約35%)
  • 投資資金がない(約35%)
  • AI適用するデータがない(約10%)
  • 運用する人がいない(約19%)

 

投資資金と開発コストの差(50万VS数千万)

 中小企業の多くが出せる投資資金は50万

 AIベンダ側のソリューション開発は数千万

※ただし、開発費は個別の人件費が多くかかっているため、ソフト化やパッケージ化が進めば価格も安くなる可能性あり

 

データの扱い

 AI導入後からでもデータ取り始めても改善の成果は出せる模様。

※正確にはデータ取る事で改善しやすくなるのでAIのおかげかは微妙ですが。。。

というのも、定量でも定性でもデータをしっかり残してPDCA回すようにすれば改善できる気がします。

 データが外部共有しても問題ないと考えるのが25%

 (逆にいうと75%は問題と考えるといい、データの扱いで揉めそうですね)

 

まとめ

 レポートの要旨とP25(中小企業の投資可能金額)だけでも時間ある方見られると勉強になるんじゃないかなと思います。

 あとは、マッキンゼー資料なので資料作成観点で見てもいいかもしれませんね。ただ私がたいした資料作れない中でおこがましいですが、文章量が多くなっていて、本屋とかにあるわかりやすいマッキンゼー資料とは違うのかなと思わされますね。。。プレゼンと報告書の違いだと思いますが、常にわかりやすい資料デザインだけでもないんだなとも思いました。