この調査によると、AI（人工知能）を活用している組織では、AIによる推論用のサーバーやストレージなど主要ITリソースとして、オンプレミスを採用している比率が5割強、クラウドの同比率が3割強となった。ITリソースの選定理由を見ると、オンプレミスを採用している組織では「データの保護が重要であったため」との回答率が突出して高く5割程度を占めている。一方で、クラウドを採用している組織では「データの保護が重要であった」と「インフラを保有したくなかったため」がともに2割で上位を占めた。
AIによる推論用のITリソースとして、オンプレミスあるいはクラウドのどちらを選択するにしても、選定基準としてデータ保護の重要度が高いという結果は、とても興味深いとIDCでは捉えているという。データを保護するためには、組織内にデータを保持して解析処理を行う方が安全だとの認識を裏付ける回答が多い一方で、同目的のためにクラウドを活用する、データ保護の観点から見てオンプレミスよりもクラウドの方が安全だとの認識がある程度広まっていることがうかがえる。
また、解析対象データの主な保存／蓄積場所、つまり教師データとして学習フェーズで利用するデータの保管場所としては、クラウドおよびオンプレミスともに5割程度だった。AIによる推論で使用するITリソースとは異なり、データの長期保存先はクラウドでよいとの認識が背景にあると考えられる。
なお、AIで解析対象としているデータの種類を見ると、AIを活用中の組織では「システムログ」「Webアクセスログ」「CRMデータ」が上位を占めている。活用準備中／準備予定の組織では「システムログ」「Webアクセスログ」「生産設備／機器の動作ログ」と続く。これは構造化データを扱うケースが多いことを示している。