導入から統合まで:2025年のAI導入の課題の克服

イントロダクション:AIの成長の痛みと今後の道

2025 年のReveal Survey の結果は、AI がもはや未来ではなく、現在であるという明確な変化を裏付けています。誇大広告は終わりました。AIは運用上の必要性です。導入は広く行われていますが、実行力は依然として最大の課題です。

今日、企業が直面している最大のリスクは何か?AIの実行、セキュリティ、および人員戦略を習得した競合他社に遅れをとっています。まだアプローチを洗練させようと奮闘している人々は、客観的に見て時間がありません。

私たちの調査によると、多くのCTOがAI導入の複雑さを過小評価しています。その結果は?彼らが予想していたものとは違いました...

明確なAI戦略がなければ、企業はAIの導入に失敗したからではなく、AIがもたらす課題に対応できなかったためにリスクにさらされます。

2025年の現実がこれを証明しています:AIの導入だけでは十分ではありません。実行によって成功または失敗が決まります。アーリーアダプターは、戦略なしにAIの統合を急ぎました。その結果は?システムの断片化、非効率性、予測不可能なパフォーマンス。今、CTO は余波を解決しなければ、遅れをとらなければなりません。

概要: このレポートでは、2025 Reveal Surveyから得られた主要なインサイトを示し、2025年にAIの導入が拡大する中でビジネスリーダーが理解しなければならない重要な変化について概説しています。今年の調査結果を2024年と比較することで、AIの優先事項がどのように進化したか、そして企業が競争力を維持するために次に何をすべきかを検証します。

AIの進化:導入から実行の課題まで

2024年はAIが加速した年でした。企業は、ジェネレーティブAIを開発プロセスに統合することに熱心に取り組み、ワークフローの自動化、効率の向上、エラーの削減を望んでいました。

しかし、アーリーアダプターはすぐに、AIが生成するコードに一貫性がなく、人間の監視が必要であり、新たなセキュリティリスクをもたらすことに気づきました。

報告すべき主な調査結果

成長機会:AI主導の成功

2024年と2025年:優先順位の変化

企業のリーダーは、もはやAIを採用するかどうかではなく、AIを大規模に機能させる方法を求めています。

Reveal調査データ:SaaS開発とビジネストレンド(2024年対2025年)

2025年の変化を完全に理解するには、2024年の優先事項と比較する必要があります。この分析を並べて示すと、AI の導入、セキュリティ上の懸念、労働力の傾向、ビジネス上の課題における最も重要な変化が浮き彫りになります。

2024年から2025年への移行は、極めて重要な瞬間です。AIの導入はもはや焦点ではなく、実行、セキュリティ、人材不足が業界の課題を定義しています。

次の表は、主な変更点の概要を示しています。

ビジネス上の課題

会社の成長と拡大

ソフトウェア開発のトレンド

組み込み型分析ツール& BI の成長

組み込み型分析ツール採用における課題

キーテイクアウェイ:

AIゴールドラッシュの後、CTOと企業のリーダーは、セキュリティリスク、非効率性、人材不足の深刻化など、予想外の複雑さに直面しています。2024年には、開発者は限られたリソース(41%)に苦労していましたが、リソースが拡大するにつれて、AIの信頼性(45%)、セキュリティの脅威(51%)、労働力のギャップ(48%)に焦点が移っています。

AI主導の企業は、収益が80%増加し、82%が新しいプロジェクトを引き受け、AIが大きなROIをもたらすことを証明しています。これは、効果的に実行する企業だけです。73%がAIの利用を拡大している一方で、42%が技術リソースに苦労しており、35%が分析ニーズの変化に直面しており、実行に亀裂が生じています。

時計は刻々と過ぎています: AIはもはやリソースのボトルネックではなく、AIが大規模なROIを実現し、誰がこれらの課題を最も早く克服できるかが競争されています。いまだに採用モードにとらわれている人々は時間がなくなっており、この加速するAIの環境では、実行が生死を分けます。

主な調査結果と分析

1. AIの展開:導入から実行までの苦労

概要

2025年の最大の変化は、AIの導入から実行の課題への移行です。2024 年には、企業は AI の統合に注力しましたが、2025 年には、実行の失敗、セキュリティリスク、労働力不足が主な懸念事項として採用を上回りました。

主要な統計

• 55%のテクノロジーリーダーが、AIの導入が最大の課題であると回答しています。
• 45%がAIコードの信頼性に関する問題を報告しています。
• 44%は、AIの導入の複雑さにまだ苦労しています。

理由

多くの企業が自動化と効率の向上を期待してAIを採用しましたが、明確なデータ戦略、ガバナンスフレームワーク、スケーラブルなインフラストラクチャがなければ、実行の失敗が生じました。AIモデルには、継続的な監視、改良、セキュリティプロトコルが必要であり、デプロイのボトルネックにつながります。

解析

AIを持つことはもはや競争力ではなく、効果的かつ安全に機能させることが課題となっています。メンテナンス、セキュリティ、AIの信頼性に関する計画を怠った企業は、現在、高コスト、パフォーマンスの問題、運用上の挫折に対処しています。

 

「大規模な AI デプロイは、技術的なハードルだけでなく、企業全体の課題です。あまりにも多くの組織が、AIをビジネス全体に統合するのではなく、孤立したポケットに実装しています。ガバナンス、実行、持続可能性に関する明確な戦略がなければ、非効率性、コンプライアンスの問題、ROIの喪失などのリスクがあります」

Kurt Petersen、Camunda、カスタマーサクセス担当シニアバイスプレジデント、"AI Deployment Challenges"、MSN、2025年

 

概要

AIは、イノベーションの推進力から運用上の課題へと移行しています。企業は今、AIワークフローの安定化、信頼性の向上、AIアプリケーションの保護に注力しなければなりません。実装を改良できない企業は、最適化を優先する競合他社に遅れをとることになります。

2. セキュリティが主役

概要

セキュリティは、2025 年のソフトウェアにおける最大の懸念事項です。AIがビジネスプロセスに組み込まれるにつれて、自動化されたサイバー脅威、AIが生成する脆弱性、規制リスクがエスカレートしています。攻撃者は、セキュリティチームが適応できるよりも速く進化しているため、プロアクティブなAIセキュリティ戦略が必要になっています。

主要な統計

• 51%の組織が、セキュリティを最大の懸念事項として挙げています。
• 41%が、データプライバシーが増大する課題として挙げています。

理由

AIが生成したコードには、セキュリティ検証が組み込まれていないことが多く、企業はデータ侵害、不正アクセス、自動化されたサイバー攻撃にさらされています。さらに、ディープフェイク詐欺、フィッシング自動化、合成詐欺など、AIによるサイバー脅威はますます巧妙化しており、従来のセキュリティ防御は効果を発揮しなくなっています。

解析

セキュリティはもはや後回しにするのではなく、最初からAI開発に統合する必要があります。企業は、進化する脅威に先手を打つために、リアルタイムの脅威検出、AI監査、コンプライアンス主導のセキュリティ対策を必要としています。

概要

AI主導のセキュリティリスクにより、サイバーセキュリティはITの問題からビジネス上の必須事項へと変化しました。セキュリティファーストのAIプラクティスを採用できない組織は、重大な違反、規制違反、運用上の失敗のリスクがあります。

3. テック人材の危機が深刻化

概要

2024年にいくらか改善したAI人材不足は、2025年には特にAIとサイバーセキュリティの役割で悪化しています。AIを急速に導入した企業では、AI主導のインフラストラクチャのスケーリング、改良、保護に必要な専門人材が不足しています。

主要な統計

• 48%のテクノロジーリーダーが、AIとサイバーセキュリティの人材の採用が大きな課題であると回答しています。
• 63%が、AIの専門知識が最も重要な採用ニーズであると回答しています。
• 55%の企業がAI関連の役割を新たに作成しました。

理由

AIの急速な拡大は、労働力の準備を上回っています。多くの企業は、ジェネラリストの開発者がAIを扱えると思い込んでいましたが、今ではAIエンジニア、データサイエンティスト、サイバーセキュリティの専門家といった専門的な専門知識が不可欠であることを認識しています。AIやセキュリティの専門家に対する需要は、供給をはるかに上回っています。

解析

人材不足は、今やAIの実行に対する直接的な障害となっています。AIのガバナンス、セキュリティ、最適化を管理するための熟練した専門家がいなければ、企業はイノベーションの停滞、リスクの増大、運用の非効率性に直面しています。

概要

これは採用だけの問題ではなく、業界全体の危機です。企業は、AIの長期的な成功を維持するために、AIトレーニングへの投資、既存の従業員のスキルアップ、専門的な採用の優先順位付けを行う必要があります。

4. 予想を上回る事業成長

概要

AIの導入に苦戦しているにもかかわらず、AIを戦略的に実装した企業は、大幅な収益成長とプロジェクトの機会の増加を実感しています。構造化されたセキュリティファーストのアプローチを採用した企業は、最高の効率と収益性の向上を経験しました。

主要な統計

• 80%の企業が収益成長を遂げました。
• 82%が2024年に新規プロジェクトを引き受けました。

理由

急いでAIを導入することを避け、スケーラブルなAI統合、自動化、分析主導の意思決定に注力した組織は、最も大きな財務的メリットを享受しました。

解析

AIの導入だけでは十分ではなく、実行、セキュリティ、ワークフォーストレーニングを最適化する企業は、期待を上回っています。これらの分野に対処できなかった企業は、非効率性と機会損失に直面しています。

概要

AI主導の成長は可能ですが、それは実行、セキュリティ、および労働力の準備に重点を置く企業にとってのみです。AI戦略を洗練させ、スケーラブルで安全なAIアプリケーションに投資する企業は、引き続き財務上の利益を得ることができます。

5.組み込み型分析ツールは必需品になる

概要

データドリブンな意思決定は、もはやオプションではなく、競争上必要なものとなっています。AIを活用したインサイト、予測分析、リアルタイムモニタリングを活用できない企業は、遅れをとるリスクがあります。

主要な統計

• 81%の企業が現在、組み込み型アナリティクスを使用しています。
• 42%が実装の課題に苦労している。

理由

組み込み型アナリティクスの採用が進む一方で、企業にはAI主導のインサイトを統合、拡張、自動化するための専門知識とインフラストラクチャが不足しています。データサイロ化、不十分な分析ワークフロー、限られた技術リソースが、企業が分析を十分に活用するのを妨げています。

解析

シームレスな分析統合、AIを活用した意思決定、リアルタイムのデータアクセスに投資する組織は、競争力を持つことができます。アナリティクス導入の障壁を克服できない企業は、競争力を維持するのに苦労するでしょう。

概要

組み込み型アナリティクスは、もはや「あれば便利」な機能ではなく、ビジネスの基本的な要件となっています。分析の最適化に失敗する組織は、AIの潜在能力を十分に発揮できなくなるリスクがあります。

Reveal AIが会話型分析で業界のギャップを埋める方法

従来の分析におけるアクセシビリティの課題

従来の分析における最大のギャップの 1 つはアクセシビリティであり、ほとんどの BI ツールには専門知識、SQL クエリ、または手動のレポート作成が必要であり、技術者以外のユーザーが意味のあるインサイトを抽出することは困難です。

分析が組み込まれていても、ユーザーは結論を出す前に、ダッシュボードをナビゲートし、フィルターを適用し、データを分析する必要があります。歴史的に、このプロセスは遅く、技術的で、人為的エラーが発生しやすい可能性があります。

会話型分析: 新しいアプローチ

会話型分析は、このパラダイムを変えます。ユーザーは、手動でデータを並べ替えたり、フィルターを適用したり、レポートを生成したりする代わりに、自然言語で直接質問するだけで、AIを活用した洞察をすぐに受け取ることができます。

Reveal AIは、この変革の最前線に立ち、企業が次のことを実現できるようにしています。

• インサイトに即座にアクセス:会話型クエリが静的なダッシュボードに取って代わり、ユーザーは複雑なインターフェイスを操作せずに回答を得ることができます。
• 手動分析の排除:AIがトレンド、異常、主要な洞察を自動的に明らかにするため、ユーザーが手動でデータを分析する必要がなくなります。
• リアルタイムのAI主導の意思決定支援:自動化された分析により、パターン、トレンド、機会が積極的に特定され、ビジネスに競争力をもたらします。

仕組み

会話型分析は、AIを搭載したアシスタントのように機能し、ChatGPTスタイルのプロンプトメニューと考えてください。ただし、特定のクエリに基づいてデータから直接、正確でリアルタイムの洞察を生成するように設計されています。ユーザーは、複雑なダッシュボードを操作する代わりに、プロンプトに特定の質問を入力すると、手動でレポートをフィルタリングしたり、生データを分析したりすることなく、即座に正確な回答を受け取ることができます。

例えば：

• ユーザーは、複数のレポートを検索して月次収益の傾向を見つける代わりに、「前四半期に最もパフォーマンスが高かった製品は何か」と尋ねるだけで済みます。
• ユーザーは、手動でフィルターを適用するのではなく、「過去 6 か月間の地域別の売上成長率を表示してください」と依頼できます。

Reveal AIを使用すると、ユーザーは重要な洞察を見つけるために技術的な専門知識が不要になり、ユーザーが尋ねるとシステムが答えを提供します。これにより、従来の分析の複雑さが解消され、すべてのデータ チームは、データ チームや BI スペシャリストに頼ることなく、AI 主導のリアルタイムのインサイトにアクセスできるようになります。

ビジネスインテリジェンスの新基準

Reveal AIにより、従来のBIの複雑さが解消され、データへのアクセス性、実行可能性、即時性が向上します。専門的なトレーニングの必要性がなくなるため、データアナリストだけでなく、誰もが分析に取り組み、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

この変化は、ビジネスの運営方法の根本的な変化を表しています。AIを活用した分析をワークフローに直接組み込むことで、組織はより迅速に適応し、より効率的に拡張し、継続的なイノベーションを推進することができます。

トレンドを先取りし、Reveal AIへの早期アクセスをリクエストしてください。

最終的な考え:これが企業や企業のリーダーにとって何を意味するのか

2025 Reveal Developer Surveyは、AIの採用だけではもはや成功が保証されないという厳しい現実を裏付けています。AIの拡張性、保護、効果的な実行に失敗した企業は、あっという間に後れを取ることになります。

この競争は、誰がAIを持っているかではなく、非効率性、セキュリティリスク、人材不足が犠牲になる前に、誰がAIを制御できるかが重要です。

CTO(最高執行責任者)は今すぐ行動を起こさなければなりません。躊躇は、市場が無意味であることを意味します。

テックリーダー向けの重要なポイント:

• AI実行の危機: 55% AIの導入に苦労しています。迅速に拡張するか、遅れをとるか。
• セキュリティリスクが急増: 51%がAIセキュリティを最大の懸念事項として挙げています。防御力が弱い=違反、罰金、損失。
• AI人材不足は危機的状況: 48%がAI/セキュリティの専門家を見つけられない。それらがなければ、失敗とリスクは爆発的に膨らみます。
• AI主導の企業が支配的: 80%が収益増加、82%が拡大しました。リーダーは実行し、遅れをとった人は消えていきます。
• 組み込み型分析ツール勝者の定義: 81%がそれを使用し、42%が苦労しています。リアルタイムのインサイトは、新たな競争力です。

これからの年

2025年は実行の年です。AIを拡張し、保護し、適切な人材を採用する企業が優位に立つでしょう。そうでないものは生き残れません。時計は刻々と過ぎています。誰が処刑し、誰が取り残されるのか?