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研究開発組織がデータ、エビデンス、AIをどのように活用して自信を持って意思決定を行っているのか、また、それらを結び付けるには何が必要なのかをご紹介します。
研究開発チームは、判断の根拠となるエビデンスに自信を持っています。しかし、そのエビデンスは複数の場所に分散し、不完全であったり、解釈が難しかったりすることもあります。一方、AIは日常の研究開発業務に浸透しつつあります。
「Corporate R&D of the Future」は、世界各国の研究開発部門と関連領域に従事する専門家を対象とした調査に基づくレポートです。組織がデータ、エビデンス、AIを意思決定にどのように活用しているか、どこに障壁があるか、そして今後5年間に何を期待しているかを明らかにしています。地域、組織規模、役職によって見解がどう異なるのか、また、連携したデータ、信頼できるエビデンス、AIが研究開発の未来を形づくると考えられる理由を、調査結果からご確認ください。
エビデンスへの信頼は高くなっています。 回答者の84%はチームが必要なエビデンスにアクセスできると答え、83%はその品質を信頼しています。
一方、エビデンスは十分にそろっていないこともあります。 回答者の45%は、必要なエビデンスがすべてそろう前に重要な意思決定が行われると答えています。また、63%は、後に問題があると判明したエビデンスに基づいて自組織が行動したことがあると回答しています。
最大の障壁はエビデンスの分散です。 回答者の38%は、エビデンスが連携していない多数の情報源に分散していると答えています。
AIの活用は広がっています。 回答者の55%は自組織が研究開発でAIを日常的に活用していると答え、さらに32%は試験導入中だと回答しています。
一方、業務への統合は十分ではありません。 回答者の83%はAIへの対応準備が十分にできていると感じているものの、72%はAIが研究開発の業務フローに効果的に組み込まれていると回答しています。
信頼は不可欠です。 AIの利用意欲を高める要因として、既存の業務フローとの適合性（55%）、規制への準拠（52%）、事実の正確性を重視した学習（51%）が挙げられています。
データの連携が競争上の強みになります。 回答者の93%は、社内データと外部データを結び付ける組織が競争上の優位性を得ると考えています。
AIは意思決定を大きく変えます。 回答者の88%はAIが研究開発における意思決定の方法を根本的に変えると考えています。また、88%はAIと信頼できるエビデンスを組み合わせる組織がより高い成果を上げると考えています。
ただし、大規模展開は容易ではありません。 回答者の38%は、AIの大規模導入が大きな課題になると見込んでいます。
ElsevierのCorporate Markets部門プレジデント、Stuart Whaymanがレポートの調査結果について語ります。
組織の63%は、後に問題があると判明したエビデンスに基づいて研究開発に関する重要な意思決定を行った経験があります。 最も役立つ改善策について、回答者は次の5項目を挙げました。
社内データと外部の科学的エビデンスを結び付ける
失敗した実験も含め、組織内の知識を記録し、再活用する
ガバナンスと検証を通じてエビデンスとAIへの信頼を高める
組織の知識と業務フローに合わせてAIを調整する
データを行動につながる知見へと変える
地域、業種、組織規模別の詳しい分析は、レポート全文でご覧いただけます。
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