運用担当者の不足により、AIの導入は失敗に終わった。

多くのAIプロジェクトは、導入後数ヶ月で中止されてしまう。これは、企業がシステム導入後の運用、監視、最適化に必要な熟練した人材を確保できないためである。

VietNamNet•22/05/2026

ベトナムでは、AIアプリケーションの波が多くの分野に広がっている。多くの企業が、コスト最適化と生産性向上を期待して、チャットボット、社内データ検索システム、プロセス自動化、AIを活用したデータ分析などに多額の投資を行っている。

しかし、その華やかなイメージの裏には、あまり語られることのない現実がある。AIプロジェクトは最初の数ヶ月間は効果を発揮するものの、その後徐々に放棄されていくのだ。その理由は、企業には導入後にシステムを運用、監視、最適化するための十分な専門知識を持つチームが不足しているためである。

運用戦略の欠如が原因で、AIの導入は失敗した。
ベトナムの多くの企業は、AIを「試してみよう」という姿勢で導入している。一部の企業は個々の部門で小規模なツールを導入しているものの、全体的な戦略、データ計画、明確な長期目標が欠けている。

多くのリーダーは、AIの活用と真のデジタルトランスフォーメーションを混同している。顧客サービスにチャットボットを導入したり、コンテンツ作成にAIを活用したりすることは、企業が革新を起こしているという印象を与えるかもしれないが、中核となる業務プロセスが変わらなければ、持続的な競争力を構築するには不十分である。

マッキンゼーのグローバルAIレポート「QuantumBlack」によると、AIから実際に大きな持続的な財務的利益を得ている組織は約5%に過ぎない。これらの組織に共通しているのは、数十ものプロジェクトに同時にリソースを分散させるのではなく、事業運営に最も大きな影響を与える可能性のある少数の戦略目標に集中している点である。

一方、多くの企業は、まず技術に投資し、後からその活用方法を考えるという落とし穴にはまりがちです。その結果、システムは稼働するものの、専任の担当者や効果測定のためのKPI、継続的な最適化の責任体制が欠如してしまいます。当初の熱狂が冷めると、プロジェクトはあっという間に勢いを失ってしまうのです。

最大の障壁は人だ。
今日のAI変革における最大の矛盾の一つは、企業がインフラやソフトウェアに数十億ドルを費やす一方で、運用チームへの投資はほとんど行わないという点である。

ボストン・コンサルティング・グループの最新調査「AI変革は人材変革」によると、AIキャンペーンの成功は、コンピューターアルゴリズム10%、技術インフラ20%、そして人的再構築とワークフロー変革70%という要素に基づいている。つまり、AIは「買ってすぐに使える」製品ではない。システムを効果的に運用するには、継続的なトレーニング、データ更新、出力評価、そして現実のビジネス環境に合わせた改良が必要となる。

これはベトナム企業の共通の弱点でもある。従業員は新しいツールを試そうとする意欲はあるものの、社内の運用メカニズムがそれに合わせて変化しない。時代遅れのKPI、旧式の承認プロセス、そして時代遅れの経営思考が、AIを日常業務に統合することを困難にしている。その結果、AIの理論的な可能性と実際の運用との間のギャップが拡大している。

企業は、技術と経営の両方に精通した人材を切実に求めている。
AIの爆発的な普及は、戦略レベルで技術システムを運用できる人材に対する巨大な市場需要を生み出している。

もはや純粋なプログラマーだけの問題ではない。企業は今、技術を理解するだけでなく、ビジネスプロセスを分析し、プロセスを設計し、実際の業務効率を評価できる人材を必要としている。

これらの人材は、エンジニアリングチームとビジネス部門の間の橋渡し役として機能し、AIが単なる「デモ」段階を超え、生産性と収益を生み出すツールとなるよう支援する。

多くの企業は強力なテクノロジーを保有しているものの、それを使いこなせる人材がいなければ、プロジェクトは長期的な価値創造に苦戦するだろう。そのため、近年、AIテクノロジーの管理・運用に関する研修の需要が急速に高まっている。

AI時代における戦略的な人材不足に直面し、FSB経営技術研究所（FPTグループ）は、大規模技術システムの設計、管理、運用に重点を置いた、人工知能に特化したソフトウェア工学修士課程（MSE AI）を開設します。このプログラムは、システムアーキテクト、エンジニアリングチームリーダー、テクノロジーマネージャーといった役割への昇進を目指すソフトウェアエンジニアを対象としています。