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調査サマリー
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調査概要
調査主体：株式会社SIGNATE
調査時期：2023年4月19日〜同年4月20日
調査方法：インターネット調査
調査対象：AI開発業務に携わる担当者102名
調査機関：株式会社IDEATECH
※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。
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約8割が、AIの開発に携わる中で、「課題」や「壁」を実感
「Q1.あなたは、AIの開発に携わる中で、「課題」や「壁」を感じたことがありますか。」（n=102）と質問したところ、「かなりある」が26.5%、「ややある」が51.0%という回答となりました。
Q1.あなたは、AIの開発に携わる中で、「課題」や「壁」を感じたことがありますか。
・かなりある：26.5%
・ややある：51.0%
・あまりない：16.7%
・全くない：2.0%
・わからない/答えられない：3.9%
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感じたことがある課題・壁、「AIに精通する人材の確保」と「精度の改善」が6割超えで上位2つに
Q1で「かなりある」「ややある」と回答した方に、「Q2.AIの開発に携わる中で、どのような「課題」や「壁」を感じたことがあるか、教えてください。（複数回答）」（n=79）と質問したところ、「AIに精通する人材の確保」が65.8%、「精度の改善」が62.0%、「性能の評価」が43.0%という回答となりました。
Q2.AIの開発に携わる中で、どのような「課題」や「壁」を感じたことがあるか、教えてください。（複数回答）
・AIに精通する人材の確保：65.8%
・精度の改善：62.0%
・性能の評価：43.0%
・サイバー攻撃のリスク：31.6%
・維持コスト：29.1%
・トラブル時の対応：22.8%
・その他：1.3%
・わからない/答えられない：1.3%
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その他に感じたことのある課題・壁として、「求められる専門知識レベルの高さ」や「精度、性能の客観的な評価が難しい」など
Q2で「わからない/答えられない」以外を回答した方に、「Q3.Q2で回答した以外に、AIの開発に携わる中で感じたことのある「課題」や「壁」があれば、自由に教えてください。（自由回答）」（n=78）と質問したところ、「求められる専門知識のレベルが高い」や「精度、性能の客観的な評価が難しい」など50の回答を得ることができました。
＜自由回答・一部抜粋＞
・47歳：求められる専門知識のレベルが高い。
・40歳：人材は少ない。
・43歳：精度のいいモデルを作るのが大変。
・55歳：精度、性能の客観的な評価が難しい。
・43歳：精度のいいモデルを作るのが大変。
・44歳：正確なのかがわからない
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半数以上が、感じている「課題」や「壁」に対して、具体的な対策が実施できていない
Q1で「かなりある」「ややある」と回答した方に、「Q4.AIの開発に携わる中で感じている「課題」や「壁」に対して、具体的な対策ができていますか。」（n=79）と質問したところ、「あまり実施できていない」が45.6%、「全く実施できていない」が5.1%という回答となりました。
Q4.AIの開発に携わる中で感じている「課題」や「壁」に対して、具体的な対策ができていますか。
・十分に実施できている：5.1%
・やや実施できている：44.3%
・あまり実施できていない：45.6%
・全く実施できていない：5.1%
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十分な対策を行えていない理由、「自社だけでは限界があるから」が49.3％で最多
Q4で「十分に実施できている」以外を回答した方に、「Q5.AIの開発に携わる中で感じている「課題」や「壁」に対して、十分な対策を行えていない理由を教えてください。（複数回答）」（n=75）と質問したところ、「自社だけでは限界があるから」が49.3%、「費用が限られており十分な検証ができないから」が37.3%、「対策を行うための時間が取れないから」が32.0%という回答となりました。
Q5.AIの開発に携わる中で感じている「課題」や「壁」に対して、十分な対策を行えていない理由を教えてください。（複数回答）
・自社だけでは限界があるから：49.3%
・費用が限られており十分な検証ができないから：37.3%
・対策を行うための時間が取れないから：32.0%
・現場との連携が取れていないから：25.3%
・どこに相談すればよいのか分からないから：24.0%
・改善できる人がいない/足りないから：22.7%
・どう対策を打てばよいのか分からないから：20.0%
・その他：1.3%
・わからない/答えられない：0.0%
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十分な対策を行えていない理由、「全体像が見えていない」や「社内風土の問題」などの声
Q5で「わからない/答えられない」以外を回答した方に、「Q6.Q5で回答した以外に、AIの開発に携わる中で感じている「課題」や「壁」に対して、十分な対策を行えていない理由があれば、自由に教えてください。（自由回答）」（n=75）と質問したところ、「全体像が見えていない」や「社内風土の問題」など45の回答を得ることができました。
＜自由回答・一部抜粋＞
・33歳：全体像が見えていない。
・59歳：社内風土の問題。
・44歳：データを判断できる人材がいないため。
・46歳：自社用の環境を構築できない。
・55歳：人材の確保、教育。
・52歳：技術への対応力。
・41歳：社内での改善策がまだ整っていないことが現状にあると思う。
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調査結果のまとめ、および企業課題への処方箋（提言）
今回は、AI開発業務に携わる担当者102名を対象に、AI開発における課題調査を実施しました。約8割が、AI開発に携わる中で、AI活用において「課題」や「壁」を実感しており、特に「①AIに精通する人材の確保」や「②精度の改善」といった課題感を持っていることが浮き彫りになりました。しかし、「課題」や「壁」を実感しているにもかかわらず、自社だけでは限界があるなどの理由から、半数以上が十分な対策を行えていないようです。
株式会社SIGNATEでは、これら企業のAI課題を解決する1つの処方箋として、AI開発コンペティション（「SIGANTE コンペティション」）を提供しております。
【SIGNATEコンペティションとは】
SIGNATEコンペティションは国内最大約8.7万人（2023年5月時点）のAIエンジニア・データサイエンティストが参加するAI開発コンペティションプラットフォームです。約8.7万人ものAI/データ人材が競争を通じて精度改善に取り組むことで、企業単独では困難な、国内トップクラス人材による高精度のAI開発が可能となります。これまでに非常に多くの企業、国・自治体にご利用いただき、様々なテーマのAI/データ課題の解決に取り組んでまいりました。
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SIGNATEとは（https://signate.co.jp/）
SIGNATEは“Empowering Your Potential” をミッションに掲げ、DX推進における「人が足りない」という社会課題の解決を目指すベンチャー企業です。約87,000人（2023年5時点）のAI/データ分析人材が登録する国内最大のデータサイエンスプラットフォーム『SIGNATE』を運営し、企業・行政機関とのマッチングを通して個人に対し「成長」と「活躍」の機会を提供するほか、DX推進のための人材育成クラウドサービス『SIGNATE Cloud』や、オープンイノベーション形式でAI開発/データ分析に挑む『SIGNATE Competition』、国や地方自治体のDX/AI人材発掘・育成プロジェクトなど複数の事業を展開しています。
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会社概要
会社名 ：株式会社SIGNATE （英文 SIGNATE Inc.）
設立 ：2017年5月1日
代表者 ：代表取締役社長CEO 齊藤 秀
所在地 ：〒101-0054 東京都千代田区神田錦町2-2-1KANDA SQUARE WeWork内
事業内容 ：AI開発、開発コンペティション運営、ビッグデータ解析、データサイエンス教育研修、データサイエンティスト採用支援、ビッグデータ活用事業コンサルティング、AI関連ソフトウエア開発等
URL ：https://signate.co.jp/
