英国経済のデジタル未来：人工知能が経済的に不可欠なものとなるとき

英国の AI の驚異には、1 つの難点がある。それを実行できる人材が (依然として) 不足しているのだ。

英国経済は根本的な変革期を迎えており、その全容は今後数年間で明らかになるでしょう。企業は数十年にわたり、データインフラを事後対応型のメンテナンスベースで運用してきましたが、人工知能（AI）の急速な発展は、あらゆるセクターに影響を及ぼすパラダイムシフトを迫っています。データチームが問題発生時に対応するという従来のアプローチは、学習、適応、そしてプロアクティブに行動するインテリジェントシステムへと急速に取って代わられつつあります。この進化はもはや革新的な先駆者たちのための技術的な仕掛けではなく、グローバル市場で競争力を維持したいあらゆる企業にとって、経済的に不可欠なものとなっています。

英国のAIを活用したデータ管理市場は、最も楽観的な予測さえも上回る驚異的な成長を遂げています。数字がそれを物語り、この発展の勢いを実証しています。英国のAIデータ管理市場は、2023年の14億4,000万米ドルから2030年には62億米ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は23.2%です。英国は欧州で主導的な役割を果たし、この発展を牽引しています。2023年には世界市場の5.6%のシェアを獲得し、英国経済は世界のAI分野における主要プレーヤーとしての地位を確立しています。

国際的なテクノロジー大手企業の投資意欲は、英国市場への信頼を裏付けています。マイクロソフトは前例のない220億ポンドの投資を発表しました。これは同社にとって米国以外では最大の投資となります。グーグルはこれに続き、AI研究インフラに50億ポンドを拠出すると表明しました。一方、NVIDIAはパートナー企業と共に、英国のAIインフラに最大110億ポンドを投資する計画です。これらの投資総額は、英国と米国間のいわゆる「テック繁栄協定」に基づくもので、310億ポンドを超えます。企業が投資しているのは、テクノロジーへの熱意からではなく、経済的なメリットが魅力的だからです。

革新と必要性の間で

経済の現実は、経済のあらゆる分野に影響を与える技術革命と衝突しています。AIを活用したデータ管理プラットフォームは、効率性の向上だけでなく、企業が最も貴重なリソースを管理する方法の根本的な再構築を約束します。反復的なタスクを自動化し、問題になる前に異常を検知し、静的なルールシステムを動的な学習型インフラストラクチャへと変革します。2024年には、英国経済においてAI企業への投資額が29億ポンドに達し、平均取引額は590万ポンドに達しました。この投資は既に目に見える経済効果を生み出しています。英国のAI企業は現在、英国経済に118億ポンドの貢献をしており、これは2023年の2倍に相当します。AI分野の雇用者数はすでに8万6000人を超えています。

導入率は経済セクターによって大きく異なり、デジタル化のレベルや投資能力の違いを反映しています。2023年には英国企業全体の約15%が少なくとも1つのAI技術を導入していましたが、この数字は2025年には39%に増加しました。この傾向は導入の加速を示していますが、同時に、大多数の企業が依然としてAI導入の初期段階にあることも浮き彫りにしています。導入率は企業規模と強い相関関係にあります。大企業の68%がAI技術を活用しているのに対し、中規模企業では34%、小規模企業ではわずか15%です。この乖離は、小規模組織におけるAI技術へのアクセス拡大と理解促進の必要性を浮き彫りにしています。

しかし、その期待は大きいものの、英国企業はこれらの技術を既存システムに統合し、厳格なコンプライアンス要件を満たし、自社のデータ管理を維持するという複雑な課題に直面しています。課題は多岐にわたり、技術的な統合問題や人材不足から、データ品質やガバナンスへの懸念まで多岐にわたります。英国では、データ品質の低さに起因するコストは年間2,000億ポンドと推定されており、企業は不十分なデータのために年間平均1,000万ポンドから1,500万ポンドの損失を被っています。こうした経済的な現実から、インテリジェントなデータ管理システムは選択肢ではなく、必須の要素となっています。

変革の先駆者としての金融業界

AIを活用したデータ管理の影響は、伝統的に最もデータ集約的なセクターの一つである英国の金融業界で特に顕著です。この変革は印象的な数字に反映されています。イングランド銀行と金融行動監視機構（FCA）の共同調査によると、金融機関の75%が既にAIを活用しており、さらに10%が今後3年以内に導入を計画しています。これは、2022年にはAI活用率がわずか58%だったことを考えると、劇的な増加です。基盤モデルは現在、AIユースケースの17%を占めており、業界全体におけるアプリケーションの標準化と拡張において、基盤モデルの重要性が高まっていることを浮き彫りにしています。

金融機関は毎日数十億件もの取引を処理し、複雑なコンプライアンス要件を満たすと同時に、不正行為をリアルタイムで検知する必要があります。AIを活用したデータ管理システムは、取引データの検証を自動化し、規制遵守を継続的に監視し、不正行為を示唆する可能性のある異常を特定します。AI導入において、自動意思決定は重要な役割を果たしており、ユースケースの55%が自動意思決定を含んでいます。しかし、完全に自律的な意思決定はわずか2%と依然として少なく、これは金融機関の慎重なアプローチと、重要なプロセスにおける人間による監視の維持を優先する姿勢を反映しています。

生産性の向上は目に見える形で顕著です。ロイズ・バンキング・グループが英国の金融機関の幹部100人以上を対象に実施した調査では、AI導入による生産性向上を報告した金融機関は59%に上り、前年のわずか32%から大幅に増加しました。3分の1の金融機関は顧客体験の向上に取り組んでおり、さらに3分の1の金融機関は顧客に関するより深いインサイトを獲得しています。AIがビジネス成長の直接的な推進力となっていると回答した金融機関は21%で、2024年にはわずか8%にまで減少しています。この勢いは企業意識の変化を促し、AIを脅威ではなく機会と捉える金融機関は2024年の80%から91%に増加しています。

投資意欲もそれに応じて高まっています。半数以上の機関が今後12ヶ月でAI投資を増やす予定であり、22%は現在の支出レベルを維持すると回答しています。機関はAIを戦略的な手段と捉えており、54%が競争優位性を期待し、53%がコスト削減を見込んでおり、52%が事業成長の促進につながると回答し、50%がAIが技術力の高い人材の育成に役立つと回答しています。これを支えるため、ほぼ半数の機関が専任のAIチームを設置し、20%は外部のAIプロバイダーと連携してAI導入を加速させています。

金融機関にとってコンプライアンスの側面は特に重要であり、AI活用システムへの投資を促進する重要な要素となっています。データ関連リスクが現状の主流を占めており、データのプライバシー、品質、セキュリティ、バイアスに関する懸念が上位5つのリスクに挙げられています。これは、AIシステムを支えるために、金融機関が正確かつ安全なデータに大きく依存していることを反映しています。サードパーティのAIモデルへの依存やAIアプリケーションの複雑化といった新たなリスクは今後増加すると予想され、透明性と管理体制への疑問が生じています。サイバーセキュリティは引き続き最も認識されているシステミックリスクであり、今後3年間も重要な課題であり続けるでしょう。しかしながら、重要なサードパーティへの依存はシステミックリスクの最大の増加要因となることが予想され、外部AIプロバイダーに対する監督強化の必要性が浮き彫りになっています。

伝統と最先端技術が融合した製造業

英国の製造業は、AIを活用したデータ管理を通じて生産性のルネサンスを迎えており、国際競争力を根本的に強化する可能性を秘めています。英国の製造業の53%が既に製造現場で機械学習またはAIを導入しており、これは欧州平均の30%を大きく上回っています。このリーダーシップは、単なる導入率にとどまらず、洗練された導入戦略と測定可能なビジネス成果にも表れています。製造業の98%が既に生成型AIを活用しているか、導入を計画しているという驚異的な数字は、この技術が製造業にもたらす変革の可能性を浮き彫りにしています。

業界によって導入率は大きく異なり、デジタル化の成熟度と投資能力の差を反映しています。自動車業界は導入率が60%、成熟度は5段階評価でトップで、これに電子機器・ハイテク企業が55%で続きます。航空宇宙・防衛セクターは導入率が50%、製薬・バイオテクノロジー企業は導入率が40%です。ジャガー・ランドローバーのような企業は、128の拠点でAIを活用した分析技術を活用し、生産異常をリアルタイムで検知しています。これは、AIの広範な導入がもたらす実用的なメリットを実証しています。

アメリカとイギリスの製造業者は、これらのシステムを活用して機械データをリアルタイムで分析し、予知保全を実現し、品質管理を自動化しています。AIを活用した予知保全を導入することで、メンテナンスコストを最大30%削減し、機器の故障を45%削減できます。こうした生産性の向上は、競争優位性に直接つながります。食品業界の事例は、その経済効果を示すものです。フリトレーの工場では、計画外のダウンタイムを大幅に削減し、生産能力を4,000時間増加させることができました。このような効率性の向上は、収益性と市場ポジションに直接的な影響を与えます。

投資意欲も高く、英国の製造業者の75%が来年AI投資を増やす予定です。これらの投資は、エネルギー管理や廃棄物削減からプロセス最適化や品質管理まで、様々な分野に焦点を当てています。しかしながら、AIの潜在能力について十分な知識を持っていると考える企業はわずか16%と、大きな知識ギャップが存在しています。その結果、製造業務においてAIを具体的に活用している企業は3分の1にとどまります。世界的な自動化の機会があるにもかかわらず、ロボットの導入は依然として低調です。これは、導入は増加しているものの、英国は自動化へのアプローチを転換する必要があることを示唆しており、そうでなければ、変革的な生産性向上の機会を逃すリスクがあります。

デジタル改革における小売業

英国の小売業界は、インテリジェントなデータ管理によって根本的な変革を遂げつつあり、AIシステムがパーソナライゼーションと在庫管理に革命をもたらしています。AIの導入は目覚ましく、英国の小売業界の意思決定者の99%が組織内に何らかのAIの専門知識があると回答し、88%がAIが地元の小売業者に世界的な小売大手に対する競争優位性を与えていると考えています。かつてはテクノロジーを重視する企業にのみメリットをもたらしていたものが、今や小売業界全体に大きな平等をもたらすものとなっています。AIは、地元の小売業者が動的な価格設定、パーソナライズされたマーケティング、そしてサプライチェーンの可視性向上を実現することを可能にします。これらは、顧客の期待に応え、変化に迅速に適応するために不可欠です。

AIは英国の小売業界で主流となり、ほぼすべての回答者が意思決定におけるAI活用を確認しています。半数以上が組織内にAIリーダーシップの役割とチームを設置しています。小売業者はAIシステムを活用し、様々なタッチポイントにおける顧客データを統合し、購買行動を予測し、在庫を最適化しています。課題は、データストリームの複雑さにあります。ある大手小売業者は、POSシステム、eコマースプラットフォーム、ポイントカード、ソーシャルメディア、サプライチェーンシステムからのデータを処理しています。AIを活用したデータガバナンスは、これらのデータが規制に準拠して管理されることを保証すると同時に、パーソナライズされた顧客インタラクションをサポートするリアルタイム分析を可能にします。

AIエージェントに関する議論は往々にして未来を見据えたものですが、英国の小売業界では、これらのシステムが既に主要な機能に影響を与え、効果を上げています。英国の消費者の38%は既に小売業でAIを利用しており、60%はリアルタイム追跡などのAIを活用した配送状況の更新を望んでいます。57%はAIが注文処理の効率性を向上させると考えています。しかし、これらのメリットがあるにもかかわらず、調査では信頼とデータ活用に関して懐疑的な見方が広がっていることが示されています。英国の消費者のうち、AIが自分の買い物履歴に基づいて商品を推奨してくれると信頼しているのはわずか46%で、調査対象者の半数はAIがプライバシーを侵害することなく買い物を改善できるかどうかについて意見が分かれています。重要なのは、94%という過半数が、AIツールの運用とデータの取り扱いの両方において透明性が確保されることが不可欠だと考えていることです。

AI導入のメリットは紛れもないものです。小売業者は、効率性の向上によるコスト削減、顧客インサイトの向上とパーソナライズされた体験による収益増加、予測分析による意思決定の強化、そして優れたカスタマーエクスペリエンスによる競争優位性の獲得といった成果を報告しています。成功しているチームは、AIを活用して既存システムを補完し、摩擦を軽減し、業務負荷を軽減しています。次のステップは明確です。英国の小売業者が生き残るだけでなく、繁栄するには、ビジネスデータと顧客データを実用的なインテリジェンスに変換することが不可欠です。強固なデータ基盤を構築し、完全に制御されたAIエージェントを導入することは、長期的な商業的および業務上の成功に不可欠です。

5G、AI、エネルギー：英国のデジタルインフラロードマップ – 画像：Xpert.Digital

イノベーションとシステム過負荷の間のヘルスケア

英国の医療制度、特に国民保健サービス（NHS）は、限られた資源で増大する需要に応えるという前例のない課題に直面しています。NHSがこの需要に応えるためにはAIが不可欠と見られています。政府は、NHSにとって3つの根本的な転換、「病院からコミュニティへ」、「アナログからデジタルへ」、「疾病から予防へ」という3つの転換を概説した10カ年医療計画を発表しました。この変革の中核を成すのは、AIをケアパスウェイに統合し、NHSアプリを患者にとって単一のデジタルゲートウェイとして機能させるという野心です。NHSは、世界で最もAIを活用した医療システムにすることを目標としています。

3万人以上のNHSスタッフが参加した、世界最大のヘルスケアAIトライアルでは、新しいテクノロジがNHSスタッフの時間を大幅に節約し、患者ケアの向上につながることが実証されました。90のNHS組織で実施された画期的なMicrosoft 365 Copilotパイロットでは、AIを活用した管理サポートによって、NHSスタッフは1人1日平均43分以上、年間1人あたり5週間を節約できることがわかりました。トライアルの結果、全面展開によりスタッフの月間最大40万時間、年間で数百万時間を節約でき、スタッフがより効果的に最前線のケアに集中できるようになることが示されました。NHSは、このテクノロジによって10万人のユーザーを想定して毎月数百万ポンドを節約でき、年間数億ポンドのコスト削減につながる可能性があると見積もっています。

近い将来は、NHSイングランドの新体制によるAI転写アシスタントなどの実績ある技術の展開、NICE早期価値評価を通じた診断AI導入の加速、そしてMHRAの監督下でのAIエアロックサンドボックスにおける医療機器としての最新AIの試験などに焦点が当てられます。AI搭載システムは、臨床データのコーディングを96%の精度で自動化し、非構造化臨床記録から構造化情報を抽出し、匿名化のために保護対象医療情報を自動的に識別します。英国のヘルスケア分野における人工知能市場は、2024年には132億6000万米ドルから36.76%の年平均成長率（CAGR）という驚異的な成長率を達成すると予測されています。

しかし、重大な懸念も存在します。英国医師会（BMA）の特別会議に出席した医師や医学生たちは、政府の10カ年計画におけるデジタル化とテクノロジーへの取り組みについて深刻な懸念を表明しました。医師たちは、既に時代遅れのITインフラに苦しんでいる医療サービス全体にわたるデジタル化の急速な拡大と、十分に理解されていないAI技術の推進がもたらす潜在的なリスクについて警告しました。ある一般開業医は、この計画は医療従事者を深刻なIT関連リスクにさらし、医療従事者はもちろんのこと、開発者自身も十分に理解していない技術の、意図せぬモルモットに国民がなってしまう危険性があると警告しました。政府は、物事を迅速に進めては壊すというシリコンバレー的な考え方を採用しているように見えますが、これは複雑な医療制度の抜本的な改革には不適切です。

デジタルインフラのバックボーンとしての通信

通信業界は、ネットワークデータの管理という特有の課題に直面しながら、同時にAI変革全体の推進役として重要な役割を果たしています。5Gネットワ​​ークの拡大とIoTデバイスの増加に伴い、データ量は爆発的に増加しています。英国最大のモバイルネットワークを子会社EEを通じて運営するBTグループは、英国人口の75%以上に5Gアクセスを展開することに成功しました。これは、英国のモバイル環境における大きな成果です。英国15都市での5Gスタンドアロンサービスの開始は、この技術が10年以上にわたり期待されてきた5Gの約束をついに実現できるという転換点となりました。

AIアプリケーションの利用が急増していることは、5Gサービスの収益成長を促進する鍵となるようです。BTとAssembly Researchは、自動化、接続性、そしてエネルギーグリッドの近代化により、5G SAカバ​​レッジの向上が2035年までに英国経済に最大2,300億ポンドの貢献をもたらす可能性があると推定しています。BTは、5G SAによって実現される人工知能や機械学習などの技術の産業利用だけでも、880億ポンド以上の経済価値を生み出す可能性があると推定しています。農村地域の拡大や自律走行車、ドローンやメディアなど、周波数帯や計画の障壁が解消されれば、ネットワークの改善は複数の分野で数十億ポンドの収益を生み出す可能性があります。

通信会社は、ネットワークパフォーマンスの最適化、障害発生前の予測、そしてリソースの動的な割り当てのために、AIを活用したシステムを導入しています。通信会社の65%が2025年にAIインフラ予算の増額を計画しており、ネットワーク計画と運用への投資優先度は37%と最も高くなっています。Vodafone UKとEricssonは、ロンドンの一部拠点において、5G無線ユニットの1日あたりの電力消費量を最大33%削減することに成功しました。これは、Ericssonの高度なAIと機械学習ベースのソフトウェアソリューションを活用したテストの結果です。Ericsson Service Continuity AIアプリスイートは、インテリジェントなエネルギー効率を実現し、需要に応じてネットワークの電力消費量を動的に調整することで、パフォーマンスを損なうことなく運用コストと二酸化炭素排出量を削減します。

このインフラ変革におけるエネルギー面は、経済と政治の両面で重大な問題になりつつある。英国政府は、AIとデータセンターの増大するエネルギー需要に対応しつつ、同時にクリーンエネルギーの目標を達成するため、AIエネルギー評議会を立ち上げた。同評議会は、AIの拡大を、クリーンエネルギーの世界的リーダーになるという英国の大望とどのように整合させるかを導くことを目指している。4月8日に行われた初会合では、英国がAIインフラとデータセンターのエネルギー効率と持続可能性を向上させる方法を検討した。政府は今後5年間で英国の公共コンピューティング能力を20倍に増やすという野心的な目標を掲げており、エネルギーへの影響は大きく、セクター間の協調的な計画が必要となる。その答えの一つとして、少なくとも500MWの電力容量（およそ200万世帯への電力供給に相当）をサポートできる地域にAI成長ゾーンを創設することが挙げられます。

変遷する物流とサプライチェーン

英国の物流・サプライチェーン業界は、AIと自動化を先頭に、抜本的な変革期を迎えています。AIと自動化は、企業の業務効率化、意思決定の改善、そしてサプライチェーン全体のパフォーマンス向上を可能にしています。もし最近の配送がより迅速、正確、そして持続可能になったと感じているなら、それは水面下で静かな革命が起こっていることを目の当たりにしているのです。2025年までに、スマートテクノロジーはもはや未来のものではなく、都心部の自動運転配送車両から小売業者のボトルネック回避を支援する予測システムまで、日々の業務に完全に組み込まれるでしょう。

AIは現在、配送の計画と実行において中心的な役割を果たしています。ルート計画から交通量予測まで、インテリジェントシステムは物流業者がより迅速かつ情報に基づいた意思決定を行うのを支援します。配送は迅速化されるだけでなく、遅延が減り、車両と燃料の有効活用が可能になり、信頼性も向上します。自動運転配送車両と自動化システムは、特に短距離配送やラストマイル配送において、英国の一部の地域で既に運用されています。これらの自律技術は、手作業への依存を減らし、コストを削減するだけでなく、アクセスが困難な地域への新たな配送方法も提供します。

倉庫や配送センターもデジタル変革を遂げています。仕分け、梱包、在庫確認といった手作業はロボットに代替されるケースが増え、AIソフトウェアが在庫をリアルタイムで監視・管理するようになりました。デジタルツインと呼ばれるデジタルシミュレーションにより、物流管理者は需要の急増やサプライチェーンの混乱といった様々なシナリオを、業務に影響を与えることなくテストできます。これにより、予期せぬ事態への備えや新たな効率化策の特定が容易になります。Simarcoのような企業は、SnapFulfil WMSなどの高度なツールを活用し、社内および顧客と直接システムを連携させることで、在庫と注文の受領から配送までのリアルタイムの可視性と管理を実現しています。

しかし、新たな調査によると、英国のサプライチェーンおよび輸送のリーダーたちは、自律的なAIの未来を期待しているものの、スキルとデータ統合の面で大きな障壁に直面していることが明らかになりました。調査対象となった組織のほぼ半数では、輸送ルートを積極的に調整するための十分なデータ可視性が欠如しています。45%は、出荷が遅延または中断される前に是正措置を講じることができないと述べています。この技術的な願望と運用上の現実とのギャップは、重大な社内課題によってさらに深刻化しています。回答者の42%は組織内のスキル不足を指摘し、39%はプラットフォームやソリューション間での断片化されたデータが深刻な障害であると述べています。これらの現在のハードルにもかかわらず、AI主導の未来に対する強い信頼があり、組織の63%が今後5年以内に完全に自律的なエージェントAIを導入するか、人間による監視を最小限に抑えると予想しています。

イノベーションの最前線にある医薬品とライフサイエンス

英国の製薬・ライフサイエンス業界はAIイノベーションの最前線に立っており、製薬企業やバイオテクノロジー企業では、分子相互作用の予測、臨床試験設計の最適化、開発プロセスの早期段階での潜在的な安全性懸念の特定などを通じて、創薬を加速させるためにAI駆動型モデルの利用がますます増加しています。この加速は、アンメットメディカルニーズへの対応や複雑な疾患の治療法開発において特に有望です。生成AIは、ゲノムデータや治療候補物質の迅速なインシリコ解析など、創薬分野において様々な用途に活用されています。

英国政府はこの分野におけるイノベーションを積極的に支援しており、最近、PharosAIやBind Researchなどの英国のプロジェクトに8,200万ポンドの支援を約束しました。これらのプロジェクトは、AIを用いてアルツハイマー病やがんなどの疾患に対する新たな治療モデルや治療法を開発するものです。2億2,500万ポンドを投じた画期的なスーパーコンピュータ「Isambard-AI」は、AIを活用して新薬やワクチンの開発を支援することで、医療分野に革命をもたらすと期待されています。ブリストルに位置するこの最先端の施設は、今夏に本格稼働すると、英国で最も強力なスーパーコンピュータとなります。Isambard-AIシステムの一部はすでに稼働しており、アルツハイマー病、心臓病、様々ながんなどの疾患に対する新たな治療法を探求するプロジェクトが進行中です。

英国のOpenBindコンソーシアムは、実験的な技術を用いて、薬物が体の構成要素であるタンパク質とどのように相互作用するかに関する世界最大規模のデータコレクションを生成します。これは過去50年間に収集されたものの20倍の規模となり、AI主導の創薬における世界的なハブとしての英国の地位を確固たるものにします。これは、有望な新薬を特定できる新たなAIモデルのトレーニングを支援し、研究者に疾患との闘いにおける前例のない新たなフロンティアを開拓する能力を提供します。開発コストは最大1,000億ポンド削減され、政府の変革計画を支えるイノベーションと経済成長が促進されます。

デジタル技術がイノベーションを推進する中、英国のバイオ医薬品業界は競争力維持のため、AIとデータスキルを持つ人材の獲得をますます重視しています。製薬業界は革新的な医薬品の発見と開発を支援するため、人工知能（AI）やビッグデータ分析といった新たなデジタルツールの導入を進めていますが、多くの企業は熟練した人材の確保に苦労しています。英国政府はAI規制においてイノベーションを重視するアプローチを採用し、監督の必要性とAI主導型産業の継続的な成長促進のバランスをとっています。英国は、患者の転帰改善と医療サービス提供の効率化を目的としたプログラムにおいて、AI技術の倫理的かつ効果的な導入を積極的に模索しています。

マネージドAIプラットフォーム - 画像: Xpert.Digital

ここでは、企業がカスタマイズされた AI ソリューションを迅速かつ安全に、高い参入障壁なしに実装する方法を学びます。

マネージドAIプラットフォームは、人工知能（AI）のための包括的な安心パッケージです。複雑なテクノロジー、高価なインフラストラクチャ、長期にわたる開発プロセスに煩わされることなく、専門パートナーからお客様のニーズに合わせたターンキーソリューションを、多くの場合数日以内にご提供いたします。

主なメリットを一目で:

⚡ 迅速な実装：アイデアから運用開始まで、数ヶ月ではなく数日で完了します。私たちは、すぐに価値を生み出す実用的なソリューションを提供します。

🔒 最大限のデータセキュリティ：お客様の機密データはお客様のもとで厳重に管理されます。当社は、第三者とデータを共有することなく、安全かつコンプライアンスに準拠した処理を保証します。

💸 金銭的なリスクなし：成果に対してのみお支払いいただきます。ハードウェア、ソフトウェア、人員への高額な初期投資は一切不要です。

🎯 コアビジネスに集中：得意分野に集中できます。AIソリューションの技術的な実装、運用、保守はすべて当社が担当します。

📈 将来性＆拡張性：AIはお客様と共に成長します。継続的な最適化と拡張性を確保し、モデルを新たな要件に柔軟に適応させます。

詳細については、こちらをご覧ください:

• マネージドAIプラットフォーム

迅速に行動：AIを活用したデータ管理のメリット – 画像：Xpert.Digital

データ品質とガバナンスの課題

あらゆる技術進歩にもかかわらず、データ品質はAI導入の成功に根本的な影響を与える根強い課題であり続けています。データ品質は、組織におけるデータ整合性に対する最大の課題であり、その影響はさらに深刻化しています。2024年には、回答者の64%がデータ品質がデータ整合性における最大の課題であると回答しましたが、2023年には50%に減少しました。これはデータへの信頼の欠如につながり、回答者の67%が意思決定に使用するデータを完全に信頼していないと回答しており、前年の55%から大幅に増加しています。データ品質の問題は目新しいものではありませんが、これらの問題がビジネス成果に与える影響はかつてないほど大きくなっています。

これは、高度な分析、ビジネス インテリジェンス、人工知能が急速に進歩しているためです。質の低いデータでは、健全でデータに基づいた意思決定を行うことはできません。また、そのデータが分析や AI モデルを強化すると、悪影響が迅速かつ深刻になる可能性があります。組織のデータ品質評価は今年、11 パーセント ポイント低下しました。昨年は、回答者の 66 パーセントがデータ品質を平均以下と評価しました。今年は、77 パーセントがデータ品質はせいぜい平均だと回答しています。回答者によると、高品質のデータを実現する上で最大の障害となっているのは、データ品質プロセスを自動化するためのツールが不十分であること (49 パーセント) です。一貫性のないデータ定義と形式は、引き続き組織を悩ませています (45 パーセント)。当然のことながら、データ量が課題として増加し、最大の懸念事項として挙げた回答者は 43 パーセントで、2023 年には 35 パーセントに増加しました。

英国企業は、効果的なデータガバナンスが現代経済において果たす重要な役割を認識しているものの、その実践には固有の障害があると指摘しています。調査結果によると、英国企業の10社中8社が、データガバナンスはもはや後回しにされるべきではなく、戦略的優位性をもたらす可能性があると認識しています。さらに86%が、今後5年間でデータガバナンスの重要性が増すと回答しています。AIが企業の運営方法を変革し、重要な差別化要因として認識される中、ほぼ4分の3の企業が、データガバナンスはAIの進化の基盤となると回答しています。しかしながら、統合と拡張性の難しさ、そしてデータ品質の低さは、企業がデータのライフサイクル全体を通して効果的かつ責任ある管理を行う上で、主要な課題となっています。

優れたデータガバナンスを阻害する最も一般的な3つの要因は、既存の業務プロセスや業務手順へのデータガバナンスの組み込み（72%）、データ品質と拡張性の向上（71%）、既存のテクノロジーやビジネスモデルとの整合性確保（71%）です。調査対象となったほぼすべての企業が、今後2年間でデータガバナンスへの投資を計画しています。これには、高品質なテクノロジーとツールへの投資、社内のデータリテラシーとスキルの向上が含まれます。81%の企業は分散データ（複数のシステムや場所に分散しているデータ）が課題となっており、77%は現在のツールでは処理可能なデータ量に対応できないと回答しています。4分の3以上の企業がデータ関連法規制や業界規制を主要な課題として挙げ、75%は有能なアナリストの不足を指摘しています。

重大なボトルネックとしてのスキルギャップ

データとAIにおけるスキルギャップは、インテリジェントシステムの導入を成功させる上で最大の障害の一つとして浮上しています。AIの導入は、イノベーションと職場の生産性向上を通じて、2030年までに英国経済を最大4,000億ポンド押し上げると推定されています。しかし、新たな報告書は、様々なセクターにおけるスキルアップの深刻な課題を明らかにしています。AIは経済全体の雇用を変革していますが、雇用主はAIの進化に追いつき、その力を活用することに苦慮しています。政府は、より広範かつ責任あるAI導入を支援するため、AIスキルフレームワーク、導入パスウェイ、そして雇用主向けチェックリストという3つの新たなツールを導入しました。

AI関連職種の需要は、資格を持つ専門家の供給をはるかに上回っています。ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス・アンド・ポリティカル・サイエンスによると、現在の英国のテクノロジー関連職種は、AI関連職種に大きく依存しています。中でも、AIおよび機械学習エンジニアは、最も需要の高い職種のトップを占めています。AIや自動化の急速な発展以前から需要が高かったクラウドアーキテクトは、現在、その不足が2倍に深刻化しています。これは、AIや自動化などの技術を導入する企業にとって、クラウドインフラがこれまで以上に重要になっているためです。データ専門家の不足は、AI導入における最大の障壁の一つとして認識されており、世界中で約290万件のデータ関連求人があります。

AI投資の費用対効果分析は、このスキルギャップによってさらに複雑化しています。英国の最高データ責任者（CDO）の年収は17万5000ポンドから35万ポンド、データガバナンス・マネージャーは12万ポンドから18万ポンド、専門のデータ・スチュワードは8万5000ポンドから13万ポンドです。これらの高額な人件費は、AI導入の総コストの40～50%を占めるのが一般的です。調査によると、AI関連のインシデントを経験した組織の97%は適切なAIアクセス制御を欠いており、63%はAIガバナンスポリシーを欠いています。これらのガバナンスギャップは単なる理論上のリスクではなく、具体的な経済的損失や規制上の罰則につながります。

業界パートナーシップが支援を目指しています。NVIDIA、Google、IBM、Microsoftとの業界パートナーシップを通じて、2030年までに750万人の英国労働者が必須のAIスキルを習得すると予想されています。Skills Englandは、この新しいレポートを活用して研修教材を開発しています。英国企業の3分の2は既にAIによる生産性の大幅な向上を報告していますが、従業員研修を実施しているのはわずか45%にとどまっており、目覚ましい成果にもかかわらず、スキルギャップが浮き彫りになっています。AIの導入が進むにつれて、英国はAIと自動化の活用をシフトさせる必要があります。そうでなければ、変革的な生産性向上の機会を逃し、国際競争で後れを取るリスクがあります。

イノベーションと監督の間の規制環境

英国はAI規制においてイノベーションを重視するアプローチを採用し、監督の必要性とAI主導型産業の持続的成長促進のバランスをとっています。金融行動監視機構（FCA）は、結果重視の規制・監督アプローチがAIにも同様に適用されることを確認しています。これは、FCAが既存の規制および法定枠組みを活用することで、英国の金融サービスおよび市場におけるAIの活用に伴う多くのリスクを軽減することを意味します。FCAはこれをイノベーションを促進する規制と捉えています。厳格な規則ではなく結果に焦点を当てることで、FCAは企業がAIなどの新技術を導入する際に一定の柔軟性を認めつつ、顧客の公正な対応と強靭な事業運営に対する責任を負わせています。

2025年9月9日、FCAは「AIとFCA：私たちのアプローチ」と題した新しいウェブサイトを開設し、英国金融市場におけるAIの安全かつ責任ある導入に関するFCAの立場を明確化しました。また、FCAはAIラボの新たな取り組みとして、AIライブテスティングを発表しました。これは、企業が規制当局と直接連携し、英国金融市場でAIシステムを開発、評価、そして実際に導入するためのカスタマイズされたサポートを受けられるものです。フィードバックは非常に好意的で、AIライブテスティングは透明性の向上、理論と実践のギャップの解消、そしてAIプロジェクトの停滞につながる規制上の不確実性の軽減につながると評価されています。

2025年9月、英国下院財務委員会は、大手テクノロジー企業6社に対し、英国金融セクターへのAIサービス提供における各社の役割について説明を求める書簡を送付しました。この書簡は、AIが銀行、年金、市場に与える影響に関する継続的な調査の一環です。質問は、各社のAI戦略、透明性対策、バイアス緩和、緊急時対応計画、FCA（金融行動監視機構）およびイングランド銀行との連携など、多岐にわたります。特に、委員会は、これらの企業が重要な第三者に指定された場合、どのように対応するかを尋ねています。重要な第三者に指定された場合、規制上の義務とレジリエンス要件が強化される可能性があります。

2025年のデータ漏洩の平均コストは440万ドルと予測されており、5,000万件を超えるレコードに影響を及ぼす大規模なデータ漏洩の場合、平均3億7,500万ドルのコストがかかると見込まれています。GDPRの罰金は2025年3月までに56億5,000万ユーロに達し、UberやMetaなどの企業に対する個別の罰金は2億5,000万ユーロから3億4,500万ユーロに及ぶと予想されています。中規模企業のGDPRコンプライアンスにかかる平均コストは140万ドルです。AIを活用したデータ管理システムは、継続的なコンプライアンス監視、自動アクセス制御、包括的な監査証跡を通じて、これらのリスクを軽減します。IT意思決定者の64%は、データコンプライアンス違反による潜在的な罰金を懸念しており、80%はコンプライアンス遵守データの維持が競争力の獲得に不可欠であると認識しています。

機会と課題の間の前進の道

今後数年間は、英国経済にとって、そしてAIを活用したデータ管理の可能性を最大限に引き出す能力にとって極めて重要な時期となるでしょう。AIを活用したデータ管理を成功裏に導入した企業や組織は、イノベーションの加速、意思決定の改善、そして業務効率の向上を通じて、大きな競争優位性を獲得するでしょう。OECDは、AIによって生産性が年間最大1.3%向上すると推定しており、これは1,400億ポンドに相当する額です。2030年までに、AIの導入は英国経済を最大4,000億ポンド押し上げる可能性があります。これらの数字は、AIがもたらす莫大な経済的可能性を浮き彫りにしています。

しかし、依然として大きな課題が残っています。AIを活用したデータ管理を成功させるには、技術的な専門知識だけでは不十分です。組織の優先事項とプロセスを根本的に見直す必要があります。組織は、データガバナンスに関して、防御的な姿勢から支援的な姿勢へと転換する必要があります。文化の変革は、技術の変革と同様に重要です。データチームは、事後対応的な問題解決者から、手作業によるプロセスを実行するのではなく、インテリジェントなシステムを構築する戦略的な設計者へと進化する必要があります。あらゆる技術の進歩にもかかわらず、データ品質は依然として根深い課題であり、67%の組織が意思決定に使用するデータを完全に信頼していません。

AIを活用したデータ管理への投資決定には、複雑な経済計算が伴います。企業は、通常年間5万ポンドから50万ポンドに及ぶプラットフォームのライセンス費用だけでなく、ソフトウェア費用を上回ることも多い実装費用や、必要な人員投資も考慮する必要があります。こうした多額の先行投資と、何もしないことで生じるコストを比較検討する必要があります。データ品質の低さは、英国企業に年間2,000億ポンドの損失をもたらしていると推定されています。こうした抽象的な数字は、具体的な事業損失、非効率的なマーケティング予算、そして戦略的な意思決定の失敗へと繋がります。

もはや問題は、AIを活用したデータ管理が導入されるかどうかではなく、組織がこの変革をいかに迅速かつ効果的に管理できるかです。経済的インセンティブは明確であり、技術的ソリューションは成熟しつつあり、競争圧力は高まっています。欧州における主導的な地位、国際的なテクノロジー企業からの多額の投資、そして革新を後押しする規制姿勢を背景に、英国は強力なスタート地点に立っています。イノベーションと責任ある実装、経済成長とデータプライバシー、そして技術革新と人間による監視のバランスをうまく取ることができるかどうかが、英国がAI主導型経済におけるグローバルリーダーになるという目標を達成できるかどうかを左右します。こうした状況において、今後数年間に行われる戦略的決定は、今後10年間の英国経済の競争環境を形作り、ひいては業界全体の成否を左右することになるかもしれません。

Konrad Wolfenstein

あなたの個人的なアドバイザーとして喜んでお手伝いさせていただきます。

wolfenstein∂xpert.digitalの下で私に連絡でき

+49 89 674 804 （ミュンヘン）の下で私に電話してください

リンクトイン