本調査によると、業界のリーダーたちは、AIがビジネスのより効率的な運営に役立つ可能性を強く認識しており、65%のテクノロジー企業のCEOが、競合他社に戦略的優位性を与えないために、今すぐ生成AIに取り組む必要があると述べている※2 。
※2　EY、「CEO Outlook Pulse Survey」、2023年

■購入するか、構築するか？
このような状況の中で、AIロードマップを軸にした企業の投資戦略の策定が、5位にランクインしたことは想定通り。AIおよび大規模言語モデル（LLM）の使用が急速に進んでおり、企業はM&A、そしてパートナーシップの構築によって、自社が直面しているハードウェアの需要、コストのかかるトレーニング、導入に必要な人材の採用などの課題を克服して、開発を加速させることができるようになる。

■EYパルテノン、グローバルTMTリーダーであるOlivier Wolf氏のコメント
「AI関連のM&Aには規制上のハードルがあるにもかかわらず、大きな可能性が残されています。現在多くのテクノロジー企業がプラットフォームビジネスを営んでいるということは、既存のAIエコシステムに基づくビジネスモデルを持つ魅力的な企業が今後たくさん現れるということです。企業が事業を拡大する最適な方法は、中小規模の買収と企業投資とパートナーシップをうまく組み合わせることで、新しいプロポジションを迅速に開発・展開するために必要な知的財産や必須スキルを外部から自社に取り込むことです」

■サプライチェーンの多様化
今回のランキング4位には、新興市場での新たなサプライチェーンを確立するオポチュニティが入った。サプライチェーンのデカップリングリスクは、特にハードウェア志向の企業には依然として存在しており、半導体などのサブセクターでは、地政学的な混乱を緩和する方法でサプライチェーンを再編する競争が進行中だ。本調査では、インドやASEAN諸国※3 などの新興市場で事業を展開し、貿易摩擦にさらされる地域から離れた場所で事業を拡大するという新たな傾向が強く示されている。
※3　東南アジア諸国連合（シンガポール、ベトナム、マレーシア、フィリピンを含む）

■AI需要によるエネルギーの逼迫
データセンターのエネルギー効率を優先することが、今回のランキングでは8位に入っている。LLMのトレーニングやインテリジェントシステムの実行に膨大な処理能力が必要とされることから、データセンターのエネルギー使用量が急速に増加することが予想される。実際、本調査は、2027年までにAIがオランダ一国と同じ量の電力を消費する可能性があることを強調しており※4 、企業がエネルギー機器メーカーと協力して、データセンターに電力を供給する革新的な方法を開発し、短期的にも長期的にもコストを削減することで対応することを提案している。