IDC Japanは、国内企業および団体の経営層、事業部門長、部課長を対象として2019年2月にアンケート調査を実施し、900の組織から得られた回答をもとに「2019年 国内企業のエンタープライズインフラのシステムタイプ別トレンド分析」を発表した。

この調査によると、AI（Artificial Intelligence）を活用している組織では、AIによる推論用の主要ITリソース（サーバーやストレージなど）として、オンプレミスを採用している比率が5割強、クラウドの同比率が3割強であった（参考資料）。ITリソースの選定理由を見ると、オンプレミスを採用している組織では「データの保護が重要であったため」との回答率が突出して高く5割程度を占めている。一方で、クラウドを採用している組織では「データの保護が重要であった」と「インフラを保有したくなかったため」が共に2割で上位を占めた。

＜参考資料＞AIによる推論用の主要ITリソース

Q. 解析処理（AIによる推論）用のITリソース（サーバーやストレージなど）をどのように調達していますか？

Q. そのITリソースを選定した理由は何ですか？

n=900

Note: 活用フェーズが「本番環境で導入している（用途拡大期）」「本番環境で導入している（導入初期～定着期）」「試験的に導入している」の情報システム部門（IT部門）に対して質問した

Source: IDC Japan, 3/2019

AIによる推論用のITリソースとして、オンプレミスあるいはクラウドのどちらを選択するにしても、選定基準としてデータ保護の重要度が高いという結果は、とても興味深いとIDCでは捉えている。データを保護するためには、組織内にデータを保持して解析処理を行う方が安全だとの認識を裏付ける回答が多い一方で、同目的のためにクラウドを活用する、つまり、データ保護の観点から見てオンプレミスよりもクラウドの方が安全だとの認識がある程度、広まっているということを表している。

また、解析対象データの主な保存／蓄積場所、つまり教師データとして学習フェーズで利用するデータの保管場所としては、クラウドおよびオンプレミスともに5割程度であった。AIによる推論で使用するITリソースとは異なり、データの長期保存先はクラウドでよいとの認識が背景にあると考えられている。なお、AIで解析対象としているデータの種類を見ると、AIを活用中の組織では「システムログ」「Webアクセスログ」「CRMデータ」が上位を占めた。活用準備中／準備予定の組織では、「システムログ」「Webアクセスログ」に続いて「生産設備／機器の動作ログ」であった。つまり、構造化データを扱うケースが多いという結果である。

注1：DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、企業が第3のプラットフォーム技術を利用し、新しい製品やサービス、新しいビジネスモデル、新しい関係を通じて、価値を創出し、競争上の優位性を確立することを意味します。

レポートは、IDC Japan様のプレスリリースの内容を元に作成しております。
ソース：https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ44928019
#IDC様の都合により参照元データがない場合があります