概要

AI でデータ インサイトを最大限に活用する
データの力を解き放ち、成功への道筋を描く

データは差別化要因
1. イノベーション力を向上させる。
今日のデジタル化した世界で、 私たちは急速な変化と頻繁な混乱にあふれる大海を進んでいます。 その背景には、 インターネットの誕生以来、 最も重要な技術開発の 1 つである生成人工知能（生成 AI）があります。
データは組織の生命線ですが、 容易にアクセス、 処理、 活用できなければ、 何の価値があるでしょうか？データの価値を最大化しようとする意欲と需要にはとどまるところがないかもしれませんが、 多くの組織は苦戦を続けています。 生成 AI の性能はデータ次第であるため、生成 AI を活用したいのであれば、 時間を無駄にすることはできません。 AI ツールを幅広い内部データに接続すれば、 組織は最大の価値を見出すことができます。 これにより、 考えられるあらゆる情報ポイントを考慮したより堅牢なソリューションと、 将来のさらに強力なデータ チェーンが可能になります。
当社は、 より多くの組織がデータ インサイトを最大限に活用できるよう支援するため、Innovation Catalysts という新しい調査を実施しました。 調査は、 40 か国の組織を対象とし、 イノベーションの推進または誘導を担当している 6,600 人のビジネス意思決定者(BDM) および IT 導入決定者 (ITDM) の回答に基づいています。 3 部構成のシリーズで、イノベーション リーダーが成功を収めている主要なエリアを詳しく見ていくとともに、 世界中の組織が苦戦している点を探っています。
このエグゼクティブ ブリーフィングでは、 次の 2 つ目のトピックに焦点を当てます：データ インサイトを最大限に活用する。

AI が普及した世界でリードするために、組織の DNA にイノベーションを組み込むには。
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2. データ インサイトを最大限に活用する。

データがどこにあっても、 データに基づいて行動できる、 スマートで柔軟性と耐久性に優れたインフラストラクチャを設計するには。

3. 人 間 と マ シ ン の 協 調 関 係 を築く。

誰もが成功を収めるイノベーション文化と生産的なワーク エクスペリエンスを創出するには。
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矛盾した現実いずれの組織も絶えず変化する業界を十分に認識しており、 データを効果的に活用してイノベーションを推進することによってのみ、 競合他社に遅れを取らずに進むことが可能になります。 この課題の規模の大きさにもかかわらず、 82% が十分に競争力があると回答し、 成功のための確固たる戦略を策定していると考えています。

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これは、 組織が誤った安心感の下で事業を行っているということでしょうか？おそらくそうでしょう。 ほぼ 2 人に 1 人が業界の近い将来について不安を感じていると回答しているからです。 さらに、 57% が既に、 現在の劇的な変化のペースについていくのに苦労していると回答しています。 このパラドックスを解消するのは容易ではありませんが、 データの価値を最大化し、 影響の大きい機会に対応することで、 組織はチャンスをつかむことができます。

AI でデータ インサイトを最大限に活用する

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データのパラドックス：

セキュリティのパラドックス：

データは通貨です。 業務を通じて流れ、 意思決定プロセスを加速させ、 イノベーションを推進します。 しかし同時に、 ますます複雑化して、 活用に時間を要する可能性もあります。 実際、 データをリアルタイムのインサイトに変換できると回答した組織は 3 分の 1 しかありません。

サイバー攻撃の脅威はますます増大しており、 過去
12 か月間で 83% の組織が影響を受けています。
82% が現実を認識し、 IT エコシステムの攻撃対象領域を狭めるためのソリューションに投資していますが、多くの組織は依然としてサイバーセキュリティの運用が不十分であると感じています。

前向きな材料としては、 組織はデータの価値を認識しており、 81% は従業員がデータに迅速にアクセスしたり共有したりできるよう改善する必要があることに同意しています。 しかし、 実現するのはそれほど簡単ではありません。 ほぼすべての回答者 (95%) が、 データの管理において困難に直面していると回答しています。

回答者の 4 分の 3 は、 成熟したセキュリティ体制の重要性を強調しており、 セキュリティの運用がパッチ管理で構成されていると報告しています。 一方、 約 3
分の 2 は、 従業員が IT セキュリティのガイドラインや実践を回避する理由は、 効率性と生産性を妨げるからであると考えています。
組織は、 脅威から保護するだけでなく、 対応とリカバリーの保護を構築するソリューションを採用する必要があります。ゼロトラスト フレームワークを採用することで、その総合的でインテリジェントなアプローチを活用して、進化するサイバー脅威のランドスケープに対抗できます。

IT インフラストラクチャのパラドックス：
最新の IT インフラストラクチャが不可欠です。 組織はそれを認識しており、拡張性のある最新のテクノロジーへの投資を、 イノベーションの推進に向けた最も重要な改善領域であると捉えています。 それにもかかわらず、 組織は IT インフラストラクチャを支えるために旧式のテクノロジーとクラウド環境を組み合わせて使用し続けており、イノベーションの目標が抑制されています。
組織がイノベーションの必要性を認識しており、 その意欲もあることは明白です。 しかし、 データの効果的な保存、 アクセス、 保護、 およびそれに基づく対処に苦労していることも明らかです。 データの需要が高まるにつれて、 プレッシャーも高まります。 そして、 生成 AIのような技術の進歩はどのような影響を及ぼすのか、という疑問が生じます。

生成 AI の影響
生成 AI は組織のビジネスの進め方に革命をもたらすとされています。
AI と生成 AI が業界を大きく変革していくと思いますかという質問に対しては回答者の 81% が同意しています。 こうしたことから、 これらのテクノロジーを活用してビジネスを変革することが、 2024 年の最も重要なイノベーション目標の 1 つと見なされているのも理解できます。
効果的に実施されれば、 そのメリットは 1 つの事業分野にとどまらず、組織全体で活用できるようになります。 実際に回答者の半数は、 このテクノロジーによって、 生産性、 IT セキュリティ、 プロセスの合理化において、 組織に大幅な向上や変革がもたらされると考えています。
状況が変化し続ける今こそ、 現状に甘んじることなく、 こうした革新的なテクノロジーを取り入れた戦略を実行するときです。 では、 何が組織を躊躇させているのでしょうか？
生成 AI は大きな可能性を秘めているにもかかわらず、 その導入は容易ではなく、 課題がないわけではありません。 既存の環境に新しい機能を導入して統合する際には、 運用とデータの両面でリスクと不確実性が伴います。 データ アクセスや侵害に関するセキュリティが最も一般的な懸念事項と思われ、 10 人中 4 人近くが、 これが生成 AI 採用の妨げになる可能性があると答えています。 しかし、 妨げの要因はそれだけではありません。 データ モデルに対する先入観への懸念、 テクノロジーを構築および活用するためのスキルの欠如、 およびデータ ガバナンスの規制やコンプライアンスなど、 これらすべてが組織の足かせとなる可能性があります。

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セキュリティが組織の最優先事項であるのは、 驚くことではありません。
現代におけるデータ ロスは、 事業運営や財務の安定性から評判に至るまで、 あらゆるものに深刻な影響を与える可能性があります。 そのため、 規制を求める声は大きく、 83% が、 今後何世代にもわたってAI の可能性を最大限引き出すには、 AI の規制を今すぐ行うことが重要であると考えています。
組織がこうした困難を乗り越えることができれば、 生成 AI は進化し続ける脅威に対抗するうえで、 強力な味方になる可能性を秘めています。ほぼすべて (98%) の IT 導入決定者が、このテクノロジーを IT セキュリティに使用して、 セキュリティ体制の最適化や改善を行うことができると考えています。 脅威検出の有効性の向上、 セキュリティ ポリシー策定の支援、 セキュリティ意識向上トレーニングの設計などはいずれも、生成 AI で提供できると IT 導入決定者が考えるユース ケースです。
人工知能は、 分析エンジンや機械学習を通じて、 既にサイバーセキュリティにおいて広く使用されていますが、 次の新たなる領域が近づくにつれ、 生成 AI はさらに強化されることが期待されます。

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サステナビリティ目標の達成
持続可能な慣行と環境責任は人々の心にまず思い浮かぶことであり、ビジネスにおいても例外ではありません。 近年、 組織は責任を持って行動することの重要性と収益とのバランスを取る必要があり、 そこに課題がないわけではありません。 しかし、 63% が引き続き ESG 基準の遵守に苦労することを予想する一方で、 取り組みへの意識とコミットメントの高まりは明らかになっています。
•

サステナブルな製品とソリューションの使用を優先する•

期限付き計画を策定し、 ライフサイクルが終了した IT 機器を適切に廃棄またはリサイクルする•

ライフサイクルが長い（修理可能性、 アップグレード可能性、耐久性）製品に投資する

前向きな材料は、 79% が明確なサステナビリティ ロードマップを持ち、目標を定義済みであると回答していることです。 同様の割合が次の方法でサステナビリティに取り組んでいます。
生成 AI には組織のサステナビリティへのアプローチを変革できる可能性がありますが、 既に困難を伴う取り組みにさらに複雑性をもたらすことにもなります。
実際に、 10 人中 6 人近くが、 人工知能の使用によって環境のサステナビリティへの取り組みが損なわれると考えています。

プレッシャーが高まる中、 組織では外部に支援を求める傾向が強まっており、 73% がサステナビリティ目標を達成するためにサード パーティー パートナーの支援が必要であると回答しています。

データの価値を最大化する
AI は私たちの働き方とイノベーションの方法を変革しています。 数百のユース ケースがある組織は、 それらのすべてに適切なインフラストラクチャと環境を提供する必要があります。 そのためには、 適切なデータと戦略、 スマートで柔軟性と耐障害性に優れた IT インフラストラクチャによって、 概念実証から生産性実証までを行う必要があります。 データの価値を最大化し、 データ主導型のアプローチを採用すれば、 組織のイノベーションの可能性を高め、 将来の成功を後押しすることができます。

しかし、 独力で進める必要はありません。
モダン データ インフラストラクチャへの移行における信頼できるパート
ナーとしてデル ・ テクノロジーズと連携すれば、 イノベーションの障壁を克服し、新たな可能性を見出し、リスクを軽減し、タイムトゥバリューを短縮することができます。 当社は、 お客様と力を合わせて、 デー
タの価値を最大化し、 アイデアからイノベーションまでの期間を短縮します。
デ ー タ の 価 値 を 最 大 化 す る 方 法 の 詳 細 に つ い て は、Dell.com/InnovationCatalyst をご覧ください。 イノベーション力を向上させて従業員を支援することについての次世代のイノベーショ
ン リーダーのベスト プラクティスを知ることができます。

出典：Innovation Catalysts 調査、 デル ・ テクノロジーズ、 2024 年 2 月。
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