Gartnerは2025年の生成AI関連支出が6,440億ドルに達すると発表し、その8割をデバイスやサーバーなどのハードウェアが占めると予測した。これは前年比76.4%の成長であり、AI搭載デバイスの供給主導型市場が形成されていることを示している。

また、AI機能は今後ソフトウェアに標準装備される傾向にあり、独立したプロジェクトよりも商用製品の活用が主流になると見られる。PoCの失敗が相次ぐ中、企業は既製ソリューションへの転換を迫られている。

この潮流は、技術部門がインフラ投資を再評価し、戦略的な導入体制とデータ基盤の整備を求められる局面の到来を物語る。

生成AI支出の8割がハードウェアに集中　供給主導の市場構造が顕在化

Gartnerの最新予測によれば、2025年の生成AI市場において6,440億ドルの支出のうち、約80%がデバイスやサーバーといったハードウェアに向けられる見通しである。中でもデバイスは前年比99.5%増の3,983億ドル、サーバーは33.1%増の1,806億ドルとされ、その伸びはソフトウェアやサービス分野を大きく上回っている。

この傾向は、AI搭載PCなどの市場が消費者の積極的な需要ではなく、製造企業の供給方針によって牽引されている点に特徴がある。GartnerのアナリストであるJohn Lovelock氏も指摘するように、2027年には非AI搭載のPCが市場から姿を消す可能性が高く、選択の余地が狭まる中での強制的な普及が進行している。

従来、ソフトウェアやサービスが主役と考えられてきたAI関連投資において、ハードウェア偏重の構造が長期的に続くとの見解は、ITインフラ戦略の前提を覆すものである。特にソフトウェアが今後標準機能としてAIを内包するという潮流により、表面的にはソフトウェアに見える導入であっても、その土台にあるハードウェアの性能が競争力を左右する構造が固定化する可能性は否定できない。

PoCの失敗と投資対効果の乖離　生成AI導入に潜む3つの障壁

生成AIを巡る企業内導入では、PoC（概念実証）段階で期待された成果が得られず、失敗に終わるケースが相次いでいる。Gartnerの報告はこの現実に言及し、特に三つの要因がその根本にあると分析する。すなわち、十分な質と量を持つデータの欠如、従業員の抵抗や習熟不足による変化の受容性の低さ、そして投資に見合う明確なROI（投資対効果）が得られていないという点である。

John Lovelock氏は、生成AIに対する期待が高まる一方で、実際の導入現場では冷ややかな現実が広がっており、「投資の拡大と成果の乖離」が生むパラドックスが進行していると語る。現場レベルでのトレーニング体制やデータ整備が不十分なまま、技術導入だけが先行する構造が、このギャップを拡大させていると見られる。

そのため、企業がAI活用の真価を引き出すには、単に技術を導入するのではなく、データ基盤の強化や組織文化の変革といった周辺領域の整備が不可欠である。過度に短期的なROIを追求する姿勢も再考の余地があり、むしろ段階的に価値を積み上げる視点が求められる局面に差しかかっている。

社内開発から商用ソリューションへ　生成AI戦略の転換点

Gartnerは、2025年以降の生成AI戦略において、多くの企業が社内開発から商用ソリューションへの転換を進めると予測している。カスタムの生成AIシステム構築は、期待された成果を上回る複雑さとコストを伴うことが多く、成果が不透明なPoCの失敗が転換の契機となっている。

John Lovelock氏も、今後はソフトウェアに生成AI機能が標準搭載される流れが加速し、個別のAIプロジェクトとしてではなく、既存のワークフローに組み込まれた形で活用されることが主流になると見ている。これにより、企業は独自開発による柔軟性よりも、安定的かつ迅速に成果が見込める既製品の選定に重点を置くようになる。

この動きは、IT部門の役割を「構築」から「選別と統合」へと変化させる可能性をはらんでいる。生成AIの普及が競争力の鍵となる中、自社でゼロから構築することに固執するのではなく、複数のベンダー製品の中から最適なものを選び、企業独自の価値と整合性を持たせる能力が問われてくる。企業の生成AI戦略は今、明確な岐路に立たされている。

Source：VentureBeat