価値拡大のためには、リアルタイムの戦略的な行動を促進するためにデータ戦略を遂行し、適切な人材ミックス、業務運用モデル、ガバナンスフレームワークを確立して、実証段階から実用（生産）段階に移行するための手法を理解する必要があります。移行が成功すればAIの恩恵を受けることができますが、失敗すれば企業の存続を脅かすことになるかもしれません。アクセンチュアの調査では、日本企業の経営幹部の77％（グローバル全体では75%）が、「AIをビジネス全体に効果的に導入できなかった場合、今後5年以内に廃業に追い込まれるだろう」と回答しています。 もはやAIは「あった方が良いもの」や経営層の歓心を買うちょっとしたツールというだけの存在ではありません。AIもデータ戦略もビジネス基盤そのものになりつつあります。より簡単かつ低コストでテクノロジーが利用できるようになりつつある今こそ、企業は決断し行動に移すべき時です。
以下のように、テクノロジーロードマップは、さまざまな分野の意思決定に役立つように、さまざまなスタイルで表現される。 先進テクノロジーロードマップ 自社に関連する可能性のある先進テクノロジーの進化と潜在的な影響を追跡する。適切なデジタル基盤を構築することで、ITリーダーが導入に備えるのに役立つ。また、テクノロジープロデューサーが適切なスピードと規模で、イノベーションをポートフォリオに統合できるようにする。 テクノロジーライフサイクル管理ロードマップ アプリケーションとインフラに対する実施中および計画中の変更を追跡し、アーキテクチャオーナーがテクノロジーポートフォリオのどの分野を最適化するか、合理化するかを決定できるようにする。 テクノロジー導入ロードマップ 新しいテクノロジーの導入計画を支援する。IT部門と、導入に関連するビジネス部門のステークホルダーに、実施中および計画中のプロジェクトの概
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