
AI Agentの特徴と製薬企業における活用事例
生成AIの利用機会の増加に伴い実現可能なこと・不可能なことが明確になる中、実施困難なタスクや業務を解決するテクノロジーとしてAI Agentが注目を集めています。製薬企業において期待される活用事例と合わせ、AI Agentの特徴を解説します。
2024年3月26日
PwCコンサルティング合同会社
PwCコンサルティング合同会社(東京都千代田区、代表執行役CEO:大竹 伸明、以下「PwCコンサルティング」)は本日、「データマネタイゼーション実態調査2024」を公開しました。
2022年に「データマネタイゼーション実態調査2022」を発表して以来、データ利活用の普及や生成AIに代表される新たなテクノロジーの台頭により、企業におけるデータマネタイゼーションの検討は着実に進んでいます。PwCコンサルティングは、企業のデータマネタイゼーションやデータ流通の認知度、検討状況や直面する課題を明らかにすることを目的に、「データマネタイゼーション実態調査2024」を実施しました。調査対象は、過去の調査と同じく、日本国内の売上高500億円以上の企業・組織に所属する課長職以上で、データマネタイゼーションの検討から実行に対して何らかの権限がある(意思決定、企画検討など)方とし、1,076件の有効回答を得ました。
本調査結果のハイライトは以下です。また、本調査におけるデータマネタイゼーションの定義は「データ利活用による事業活動への付加価値の創出」の取り組みです。データの見える化による現状の把握やデータの高度分析によるインサイト発見といった「既存業務の効率化」、そして、データの外部提供(単体・組み合わせ)やデータ利活用による新規ビジネスの開発といった「新たな収益源の創出」に大別されます。
データマネタイゼーションの検討状況に関する質問では、データマネタイゼーションを「実現できている」と回答した人が24.5%(昨年から15.4pt増加)に到達し、日本企業のデータマネタイゼーションの取り組みは昨年からさらに進行していました(図表1)。また、実際に検討している取り組み内容についても、「社内データの一元化、見える化」「社内業務の効率化」などの「既存業務の効率化」を狙ったデータマネタイゼーションに次いで、「既存事業やサービスへのデータ付加による機能拡張・高度化」「データ/デジタル活用の分析/コンサルティングサービス提供」などの「新たな収益源の創出」を狙ったデータマネタイゼーションが多く回答されており(それぞれ40%、38.3%)、データマネタイゼーションによる収益創出を強く意識していることが分かりました(図表2)。
このような「新たな収益源の創出」を狙うデータマネタイゼーションと、業務効率化などの一般的なデータ利活用では、取り組みが始まった経緯も異なることが明らかになりました。「既存業務の効率化」「新たな収益源の創出」のそれぞれを検討する人に対して、データマネタイゼーションの取り組みが始まった背景を質問したところ、前者は「データ利活用等の取り組み(PoC等)からの派生」の回答が最多となりました(32.8%)が、一方で後者はPoCからの派生との回答は25.4%のみで、代わりに「全社戦略に基づくトップダウンでの社内プロジェクトチームや新組織発足」が32.4%と最も多く回答を集めました(図表3)。「新たな収益源の創出」を狙ったデータマネタイゼーションの検討は、必要なケイパビリティを持ったメンバーの募集やプロジェクトチームの立ち上げなどの全社的な取り組みになることが多く、経営層からのトップダウンの号令がきっかけとなって具体的な検討に移る企業が多いと推察されます。
データマネタイゼーションの実現が進むにつれ、企業が直面する課題にも昨年から変化が見られました。データマネタイゼーションに取り組む上で直面した(している)課題について質問したところ、「データマネタイゼーションの取り組みの意義やメリット、費用対効果を感じない」「経営層や周囲からの理解を得ることが難しい」などの回答が昨年から大きく増加していました(それぞれ+37.3pt、+15.1pt)(図表4)。一方で昨年上位だった「自社データをマネタイズするためのアイデア・ユースケースがない」については、昨年から10.0pt増加とそこまで大きく変化はありませんでした。
「費用対効果」が課題の上位に上がった要因の一つは、データマネタイゼーションに対する積極的な投資姿勢の裏返しと考えられます。データマネタイゼーション推進の予算額に関する質問では、新たな収益源の創出を狙ったデータマネタイゼーションを検討する回答者において、数千万~数億円規模の予算額を備えていることが分かりました(図表5)。背景には、PoCからサービス化などの実現へと、取り組みのフェーズが変わってきている企業が増えてきていることが推察されます。「新たな収益源の創出」を含め、各社がデータマネタイゼーションに積極的に投資していることから、投資額に見合うだけの効果創出をよりシビアに求められるようになったと推察されます。
また、もう一つの要因としては、データマネタイゼーションに対する経営層と管理職層の検討内容や期待値のギャップが生じていることだと推察されます。データマネタイゼーションのユースケースについて、経営層・管理職層それぞれの検討内容を比較したところ、「データの直接販売(10.5pt)」「データ流通プラットフォーム経由のデータ販売(15.2pt)」「データ・ナレッジを用いたプロダクトや業務ソリューションなどの販売(10.0pt)」「他社協業によるプラットフォームビジネスの提供(10.2pt)」などのユースケースにおいて、管理職層に比べて経営層の方が回答を多く集めており、両者のギャップが示されました(図表6)。いずれも「新たな収益源の創出」に該当するユースケースであることから、経営層はデータマネタイゼーションにおいて「新たな収益源の創出」を強く意識していると考えられます。管理職側で推進している取り組みに対して、経営層の目線も踏まえた検討、提案を行い、積極的に経営層からの理解を得ることが求められます。
業界ごとのデータマネタイゼーションの検討状況を分析したところ、業界独自の状況やデータやデジタルに対する親和性がデータマネタイゼーションの推進状況に影響していることが分かりました。
自動車や製造業などでは、脱炭素化、サーキュラーエコノミーの実現から端を発した、カーボンニュートラル規制や欧州電池規則などの外部環境の変化が存在しており、それら規制への対応をきっかけに企業間でのデータ流通やデータマネタイゼーションの検討が進んでいるものと考えられます。また、通信業やテクノロジー業などは事業特性上データ/デジタルとの親和性が高く、データマネタイゼーションに取り組む土台が整っていることから、他の業界と比べて検討が進みやすいと考えられます(図表7)。主事業とデータ/デジタルとの親和性や、規制対応などの外部環境の動きを見極めることが、データマネタイゼーション推進のチャンスとなる可能性が高いと考えられます。
調査目的:企業におけるデータマネタイゼーションやデータ流通の認知・検討・実行状況と課題を把握すること
調査方法:調査会社パネルを活用したインターネットモニター調査
調査期間:2023年12月15日(金)~12月18日(月)
調査対象:売上高500億円以上の企業に勤務し、データマネタイゼーションやデータ流通に対する意思決定、方針検討、企画・検討・立ち上げ、情報収集・アドバイスを行う立場の方(原則として国内在住者を想定)
有効回答:1,076件
ダウンロード先URL:データマネタイゼーション実態調査2024
以上
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