最終更新日：2022-05-16

AI内製化が進む理由とは？AIの内製化を進めるポイントも解説

DXの推進や働き方改革などによって導入が進んでいるのがAI（人工知能）です。株式会社ITRの発表によれば、2020年度の国内市場規模は約513億円でしたが、2025年度には約1,200億円に達するといわれています。

そんなAIの活用が進む中で注目を集めているのが「AIの内製化」です。AIを内製化できれば、開発スピードの向上や柔軟なシステム開発はもちろん、継続的なAIモデルの精度向上やAI適用範囲の拡大を行うことが可能となります。

今回は、AIの内製化とは何か、内製化が進む理由やメリット・デメリット、阻害要因、内製化のポイントを解説していきますので、ぜひ参考にしてください。

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AIの内製化とは

AIの内製化とは、自社で使用するAIの開発・運用を外注せずに自社で行うことです。日本企業の多くは社内で使用するシステム開発・運用をすべて外注し、外注先へ丸投げの状態でした。

しかし、近年ではAIをはじめ社内で使用するシステムを外注ではなく内製化して、自社で開発・運用する企業が増えています。

システムの内製化が進む理由

ai 内製化
では、なぜ内製化に舵を切る企業が増えているのでしょうか。ここでは、システムの内製化が進む理由を2つ解説します。

プロジェクト成功率の低さ

システムの開発・運用を外注する従来のやり方だとITプロジェクトの成功率はそこまで高くありません。2018年に行われた「ITプロジェクト実態調査」によれば、対象となったプロジェクト約1,700件のうちほぼ半数にあたる約47％のプロジェクトが失敗に終わっています。

失敗の理由としてはベンダーに任せきりで要件定義を十分にできていない、などが挙げられていますが、AIは従来のシステムよりも不確実性が高く、要件定義も難しいです。

したがって、従来の進め方でAI導入を進めると、プロジェクトの成功率はさらに低くなるかもしれません。内製化を行うことで、自社内で戦略的かつスムーズに開発・導入・運用を行えるだけでなく、データを適切に活用してAIモデルの精度向上を行ったり、AIの適用範囲の拡大を検討することもスピーディーに行えることから、内製化へと舵を切る企業が増えています。

ビジネス環境の変化スピードの加速

もう一つの理由としては、ビジネス環境が変化するスピードが加速していることが挙げられます。現代はビジネス環境の変化が非常に激しく、企業が生き残っていくためには変化にあわせて迅速にシステムの刷新・改修を行わなければなりません。

しかし、開発・運用を外注に任せていると、AIモデルのチューニングや、貯めたデータを活用して再学習する際など、常に外注に依頼せねばならないため、コストがかかったり、開発スピード、精度向上スピードに遅れが生じたりします。これでは、臨機応変にシステムを刷新・改修できず、ビジネス環境の変化に柔軟に対応できません。

また、システム障害が発生した場合、外注先への連絡に時間がかかったり、障害への対応復旧が遅れたりするリスクがあります。特にインフラに関わるシステムなどで障害が起きてしまうと、作業がストップしたり、提供サービスが停止したりと代償が大きく、障害が長引いたり、頻繁に障害が起きたりすると大きな損害に発展しかねません。

外注先によっては、障害が起こったのかどうかの把握や検証を行えないケースも多くあります。このような背景もあって、AIを導入している多くの企業が内製化を進めています。

内製化のメリット

AIを内製化するメリットは主に次の4つが挙げられます。

開発スピードの向上
AIモデルの調整、システム開発を柔軟に行える
AIモデル、システムを把握できる
人材育成・ノウハウの蓄積

内製化を行えば要件定義から開発、そして精度向上を目指す運用までのスケジュールを自社内ですべて調整できるため、プロジェクト全体のスピード向上が期待できます。開発中に仕様変更が起きても柔軟に対応できるほか、自社で開発することでシステムすべて把握することが可能です。

特にAIプロジェクトにおいては、開発したら終わり、ではなく、継続的なアノテーションや再学習、モデルのチューニング等を通して、AIの精度を向上させていく運用が非常に重要となります。

そのため、開発担当と運用担当が連携しながら、柔軟に開発を行っていくシステムの開発手法である「DevOps」に倣って、AIでは機械学習（Machine Learning）の頭文字をとって「MLOps」とも呼ばれるほど、運用の重要性が認知されています。

このMLOpsを実現していくためには、内製化を行うことが望ましいと考えられています。

また、AI開発チームがシステムを熟知しているため、AI人材の育成やノウハウの蓄積にもつなげられます。

内製化のデメリット

AIを内製化するデメリットは主に次の3つが挙げられます。

人材の育成・確保に時間がかかる
担当者の離職リスク
システムの品質が担保されていない

内製化を行う場合は長期的な視点で人材の育成・確保を行い、担当者の離職リスクも考慮しておかなければなりません。また、システム開発の専門企業が開発するわけではないため、品質が担保されにくいのも内製化のデメリットといえるでしょう。

AI内製化の現況について

AIの内製化を進める企業が多いというのは今まで紹介してきたとおりです。では、どれくらい内製化を進めている企業がいるのか、ここではAI内製化の現況についてみていきましょう。

AIの活用について

AI inside 株式会社が2,000人のビジネスパーソンを対象に行った調査によれば、AIを価値創出に活用もしくは業務効率化に利用しているのは全体の約17％でした。

一方、AIを活用していないもしくは不要と感じているのは約68％と圧倒的に多かったようです。

ai 内製化

参照：AI inside 株式会社/PRTIMES

AIの内製化について

AIを導入している企業の6割がAI内製化を行っているもしくは検討しているそうです。

コストの削減をはじめ、上記のメリットが内製化に取り組んだ背景にあったと答えており、AI導入にともなって内製化へシフトチェンジしている企業が多いといえます。

ai 内製化

参照：AI inside 株式会社/PRTIMES

AI人材の育成について

AIを導入している企業の約36％がAIの研修を実施し、人材育成を行っているそうです。

また、研修の予定があるが未着手・検討中と答えた割合は19％で、AIを導入している企業のうち半数以上が人材育成に力を入れている結果となりました。

一方、社内のAI人材を確保できている企業は約10％と非常に低い割合だったことから、内製化を成功させるためには、育成も同時進行で行わないといけないことがわかります。

AI内製化の阻害要因

AI内製化の現況について理解したところで、ここではAI内製化の阻害要因を3つ解説します。

経営層が関与しない

経営陣が関与しないというのがAIの内製化を阻害する1番の要因です。AIの内製化を成功させるためには戦略的な観点を持ち、中長期的に取り組んでいかなければなりません。

すでにシステム開発・運用を外注している場合は契約の解除やシステム切り替えなどが必要な場合もあるでしょう。

したがって、経営陣がAIの導入だけを指示した後は現場に丸投げという状態だと、企業戦略が立案しづらく、スムーズに意思決定を行えないため内製化を進められません。

導入・運用方法が分からない

具体的な導入方法が分からないというのもAIの内製化を阻害する要因の1つです。仮に内製化していくと決めたとしても、やることの範囲が幅広く、運用方法がわからないというケースも少なくありません。

内製化を検討しているものの、こういった課題を解決する方法が見つからず、内製化が進まない企業は多いです。

AI人材不足

前述のとおり、社内のAI人材を確保できる企業はたった10％程度しかありません。したがって、AI人材の不足によって内製化が進まないという企業は多いです。

特に1から育成プロセスを構築するとなると、ノウハウの蓄積からはじめないといけないため、なかなか内製化を進められません。

AIの内製化を進めるポイント

ai 内製化
阻害要因について理解したところで、ここではAIの内製化を進めるポイントを4つ解説します。

AI人材の育成・確保

AIの内製化を進めるためには、人材の育成・内製化が欠かせません。育成体制が整備されていないようであれば早急に整備する必要があります。

また、必要なAI人材は企業規模によって異なるため、何名育成・確保しなければならないのか明確にしておくことが大切です。状況次第では、AI人材を中途採用で確保することも視野に入れておく必要があります。

タイプ別にAI人材を育成する

内製化における運用体制は主に以下2つです。

完全内製型	企画から活用にいたるまですべての工程を自社で行う
企画外注型	企画を外注し、それ以外の工程を行う

どの体制で開発・運用するかによって、育成するAI人材のタイプは違うため、育成計画を立案する際にしっかりと決めておきましょう。

また、人材育成において課題を感じている、どのように進めればよいのかわからないといったお悩みを抱えている企業様は、「おすすめのAI人材育成・人材教育サービスと選定のポイント」の記事をご参照ください。AI人材の育成や教育についてヒントが得られます。