Fivetranの調査によると、AIモデルの不調で収益が悪化しているにもかかわらず、企業はAIの導入に強気

データ移動の世界的リーダーであるFivetranは、組織の81％が基本的なデータ非効率を認めつつも、自身のAI/ML出力を信頼していることを示す調査結果を発表しました。組織は、平均的なグローバル年間収益が56億ドル（USD）の回答者を基にした試算で、グローバル年間収益の平均6％、または4億600万ドルを損失しています。これは、不正確または低品質のデータを使用して構築された性能不良のAIモデルにより、誤ったビジネス決定が行われるためです。

独立した市場調査専門家Vanson Bourneによって実施されたこのオンライン調査は、米国、英国、アイルランド、フランス、ドイツの500人以上の従業員を持つ組織からの550人の回答者を対象に行われました。ほぼ9割の組織が自律的な意思決定のためのモデルを構築するためにAI/ML手法を使用しており、97％が次の1〜2年で生成AIへの投資を行っていることがわかりました。同時に、組織はデータの不正確さや幻覚、およびデータガバナンスとセキュリティに関する懸念を表明しています。大規模言語モデル（LLM）を活用する組織は、42％の時間でデータの不正確さやハルシネーションを報告しています。

Fivetranの共同創設者兼COOのテイラー・ブラウンは、次のように述べています。「生成AIの急速な導入は、組織内の広範な楽観主義と信頼を反映していますが、表面下では基本的なデータ問題が依然として存在し、組織がその完全な潜在能力を実現することを妨げています。組織は、より信頼性の高いAI出力を作成し、財務リスクを軽減するために、データ統合とガバナンスの基盤を強化する必要があります。」