IDC Japanは、国内の従業員数500人以上のユーザー企業でAIシステム（人工知能システム、以下AIと記載）を保有し、AI導入の方針決定に影響力のある回答者を対象とした調査を2019年11月に行い、AI活用の取り組みに関する成熟度ステージを定量的に評価、分析を行った結果を発表した。

IDCでは、AIを自然言語処理と言語解析を使用して質問に応答し、機械学習をベースとしたリコメンデーションとディレクションを提供することで、人間の意思決定を補助／拡張する技術として定義している。
AIの成長は各分野でみられ、国内ユーザー企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みを促進するきっかけにもなっている。
AIによるインサイト（洞察）は、DXの目的である内部エコシステムの変革と、顧客エクスペリエンスの変革による新しい価値の創出に必要不可欠であり、DXの重要なコアテクノロジーの１つである。
したがって、国内ユーザー企業がAIを活用し、事業を優位に推進するために、IDCではAI活用をビジョン、人材、プロセス、テクノロジー、データレディネス（対応力）の5つの特性に分類し、AI活用の成熟度を各特性でどのような段階を経て高めていくかについて十分な認識を持つ必要があると考えている。
このような背景もあり、IDCではAI活用の成熟度を客観的に判断する指標をユーザー企業に提供するために「IDC MaturityScape：Artificial Intelligence 1.0」のモデルを開発し、国内ユーザー企業を対象に定量的にAI活用の成熟度を分析した「IDC MaturityScape Benchmark: Artificial Intelligence in Japan, 2020」を発表した。

IDCでは、AIの成熟度について、以下の5つのステージで評価している。

ステージ1：個人依存（Ad Hoc）
ステージ2：限定的導入（Opportunistic）
ステージ3：標準基盤化（Repeatable）
ステージ4：定量的管理（Managed）
ステージ5：継続的革新（Optimized）

今回の調査によって国内ユーザー企業はステージ1が7.5％、ステージ2が37.9％、ステージ3が47.0％、ステージ4が7.4％、ステージ5が0.2％という結果になった。

図1．国内Artificial Intelligence 成熟度ステージ分布

Source: IDC Japan, 3/2020

国内ユーザー企業の多くがステージ3かそれ以前のステージ2に留まっており、ステージ4以上の先駆的なAI導入企業はわずかであることがわかりました。また、事業計画とAIの導入戦略を一体化し、ビジネス価値を得始めているリーダー企業と、そうでないフォロワー企業の差が明確に表れており、当然ながらリーダー企業はフォロワー企業と比較して成熟度ステージが高くなっている。

図2．国内Artificial Intelligence 成熟度ステージ分布：フォロワー企業とリーダー企業の比較

Source: IDC Japan, 3/2020

IDC Japan ソフトウェア＆セキュリティグループのリサーチマネージ ャーである飯坂 暢子氏によれば「AIはDXを実現する注力テクノロジーとして日常社会のあらゆる側面に浸透する。企業はAIの能力をいかに適正かつ優位に行使するかによって組織内外のエンゲージメントを促進し、イノベーションを加速することができる。企業はMaturityScapeを利用し自社と競合企業の成熟度を比較、ギャップを明らかにし、自社のAI導入戦略の再評価／改善／実行を繰り返し行うべきである」と分析している。

今回の発表はIDCが発行したIDC MaturityScape Benchmark: Japan Artificial Intelligence in Japan, 2020 にその詳細が報告されている。
本レポートでは、国内ユーザー企業が自社の AI分野における成熟度を客観的に評価する基準となる情報を提供するために実施した調査結果を記載。
評価については成熟度の5段階評価に関するに加えて、5つの特性であるビジョン、人材、プロセス、テクノロジー、データレディネス別に考察している。
この調査結果を利用することで、ユー ザー企業は、自らの組織／企業の成熟度と国内の平均的ユーザー企業の成熟度とを比較できる分析を行うことができる。

本レポートは、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=prJPJ46095820