データ基盤の不備がAI失敗を招く

調査はAIの失敗原因の多くをデータ基盤の不足に結びつける。データ品質、ガバナンス、整備の重要性が浮き彫りとなり、導入後の信頼性向上が急務となる。

なぜ重要か実務でのAI活用に直結する現実課題を示し、改善点を整理するうえで有用である。