Gartner調査：調達分野の生成AI、幻滅期に突入と発表

2025年07月31日

Gartnerが調達分野の生成AIは「幻滅期」に突入したと発表
データの断片化と統合の課題が主要な導入障壁として特定
5年以内に生産性向上の実現が期待されると予測

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調達分野における生成AI、期待から現実への転換点

世界的なIT調査会社であるGartnerは、調達分野における生成AIが「幻滅期（Trough of Disillusionment）」に突入したと発表しました[1]。これは同社の技術成熟度を示すハイプサイクル理論における重要な段階で、初期の過度な期待が現実的な課題に直面している状況を表しています。調達業務における生成AI活用は、当初多くの企業が期待していたほど簡単ではないことが明らかになってきました。

この発表は市場にも影響を与えており、Gartner社の株価は1.88%下落し、2億4000万ドルの取引量を記録しました[2]。投資家たちは、AI技術の短期的な実用化に対する懸念を示している状況です。しかし、これは技術の失敗を意味するものではなく、むしろ健全な成熟過程の一部として捉えられています。

ハイプサイクルの「幻滅期」は、まさに技術が現実と向き合う重要な段階です。これは新しい技術が必ず通る道で、例えばスマートフォンも初期には「高価で実用性に疑問」とされていました。調達分野のAIも同様に、現在の課題を乗り越えることで真の価値を発揮する段階に入ったと言えるでしょう。企業にとっては、過度な期待を捨て、現実的なアプローチで取り組む絶好の機会となります。

データ断片化と統合課題が最大の障壁

Gartnerの調査では、調達分野における生成AI導入の最大の障壁として、データの断片化と統合の課題が特定されました[1]。多くの企業では、調達関連のデータが複数のシステムに分散しており、AIが効果的に機能するために必要な統合されたデータ環境が整っていない状況です。サプライヤー情報、契約データ、購買履歴などが異なるプラットフォームに保存されているため、生成AIの学習と推論能力が制限されています。

さらに、既存のシステムとの統合における技術的な複雑さも大きな課題となっています。レガシーシステムとの互換性、データ品質の問題、セキュリティ要件の充足など、多層的な技術的ハードルが存在します[2]。これらの課題は、単純にAIツールを導入するだけでは解決できない、組織全体のデジタル変革を必要とする根本的な問題です。

データ統合の課題は、まるで複数の言語を話す人々が一つの会議室にいるような状況です。それぞれが貴重な情報を持っているにも関わらず、共通の言語（統合されたデータ形式）がないため、効果的なコミュニケーションができません。生成AIは優秀な通訳者のような存在ですが、まず各システムが「同じ言語」で話せる環境を整える必要があります。これは時間とコストがかかりますが、一度整備されれば、AIの真の力を発揮する基盤となるでしょう。

5年以内の生産性向上実現への期待

現在の課題にもかかわらず、Gartnerは調達分野における生成AIが5年以内に測定可能な生産性向上を実現すると予測しています[1]。この予測は、自動化の改善とデータ処理能力の向上を通じて達成されると見込まれています。具体的には、契約書の自動分析、サプライヤーリスク評価の効率化、購買パターンの最適化などの分野で大幅な改善が期待されています。

また、IT部門のリーダーの85%がチームが新たな要求に対応する準備ができていないと報告している状況[2]も、逆説的に大きな改善の余地があることを示しています。組織がスキル開発と技術基盤の整備に投資することで、生成AIの恩恵を最大限に活用できる可能性があります。

5年という期間は、技術革新の世界では決して長くありません。これは、現在の課題が一時的なものであり、適切な投資と戦略的アプローチによって克服可能であることを示しています。調達業務は本来、大量のデータ処理と複雑な意思決定を伴う分野であり、AIの得意領域と完全に一致します。現在の「幻滅期」を乗り越えた企業は、競合他社に対して大きなアドバンテージを獲得することになるでしょう。重要なのは、短期的な困難に惑わされず、長期的な視点で技術投資を続けることです。

まとめ

Gartnerの調査が示すように、調達分野における生成AIは現在「幻滅期」にありますが、これは技術成熟の自然な過程です。データ統合と既存システムとの連携という根本的な課題を解決することで、5年以内に大幅な生産性向上が実現される見込みです。企業にとっては、過度な期待を現実的なアプローチに転換し、基盤整備に集中する重要な時期と言えるでしょう。