生成AIに関する実態調査 2025春 5カ国比較 ―進まない変革グローバル比較から読み解く日本企業の活路―
本調査では日本における生成AIの導入とその効果の実態を明らかにするとともに、米国・英国・ドイツ・中国との比較を通じて、日本企業の構造的な課題を考察します。また、効果を上げている企業に共通する成功要因を抽出し、日本企業が変革を実現するための具体的な示唆を提示します。
経営者が心得るべきAI活用の掟―失敗を恐れず、自社社員でアジャイル開発
2021-08-03
人工知能(AI)を旧来の情報システムと同様に捉え、勘違いした活用を進めるケースを散見する。全社規模でのAI活用を旗振りする経営者が、心得ておくべき掟（おきて）を2つ紹介する。
1つ目は「失敗を許す」ことだ。旧来の情報システムの導入は、全体設計してから順序立てて開発するウォーターフォール型で進めることが一般的であった。あらかじめ綿密な計画を作り、経営者が全体計画の投資を承認し、開発するのだ。この方法では、計画段階で見込んだ効果を確実に出すために失敗が許されない。
AIはデータを分析しない限り、現場で効果が得られる精度が出るか分からない。場合によっては分析する中で想定外のインサイト（隠れた真実）を発見し、活用のアイデアを得ることも多い。そのためAI導入には短期間で開発と検証を繰り返すアジャイル型で進める。多くの失敗を繰り返しながら軌道修正し、大きな効果を出す成功パスを見つけるのである。
旧来の情報システムのように、効果が確実に見込めない限り投資を承認しない姿勢では、AI活用は進まない。失敗してもいいという寛大な気持ちで社員の挑戦を後抑し、軌道修正のかじ取りをしながら、大きな成功事例を生み出していくことが肝要となる。
2つ目は「アウトソースしない」ことだ。旧来の情報システムは外部のシステム会社に開発を委託するケースが多い。ウォーターフォールによる綿密な計画に基づき、目的や開発内容を明確に定義できるからこそ可能な取り組みだ。一方、AIはアジャイルで開発を進めるので開発内容は時々刻々と変化し、外部委託に向かない。
また、AI導入は業務要件定義フェーズがなく、業務での活用法を探索しながら進めていくので、業務の深い理解が必要となる。そのため、外部の技術者に頼らず、業務を理解した社員にAI技術を学ばせてAI導入のリーダーにすることをお勧めしたい。その教育は外部に頼んでもいいが、最終的に自社でAI活用できることを目指して一時的に知見を借りるというスタンスが重要である。
自社の社員がAI開発できるようになるのか不安に思う経営者もいるだろう。AI技術はオープンソースが基本で、簡単に開発できるサービスが日々生まれており、心配はいらない。社内でAI人材を育て、自社でスピードあるAIの活用を進めてほしい。
| 違う点 |
|
| 同じ点 |
|
※本稿は、日経産業新聞2021年3月31日付掲載のコラムを転載したものです。見出しおよび図表は同紙掲載のものを一部修正／加工しています。
※本記事は、日本経済新聞社の許諾を得て掲載しています。無断複製・転載はお控えください。
※法人名、役職などは掲載当時のものです。
本ページに関するお問い合わせ
経営者のためのAI講座
- 経営者のためのAI講座（1）二極化が進むAI活用―まだ間に合うAIの導入と活用
- 経営者のためのAI講座（2）AIの2つのアプローチ ―データの質が成果を左右
- 経営者のためのAI講座（3）万能ではないAI―得意なこと、苦手なこと
- 経営者のためのAI講座（4）AIの予測精度は高くなくてはならないのか―精度の誤解と正しい理解
- 経営者のためのAI講座（5）マルチモーダルAIで広がる可能性―より人に近い判断能力に
- 経営者のためのAI講座（6）AI活用による日本企業復権のカギは匠の技―現場に眠る「お宝データ」
- 経営者のためのAI講座（7）AI活用が当たり前の世界を実現するために―デザイン思考でビジョンを描く
- 経営者のためのAI講座（9）AIはM&Aの判断を行えるか―買収時のデューデリジェンスに積極活用
- 経営者のためのAI講座（10）PMIはAI経営にチャレンジする絶好の機会―買収後の価値創造に威力
- 経営者のためのAI講座（11）サステナビリティ領域でのAI活用の利点は、可視化とスケーラビリティ―持続可能性と利益を両立
- 経営者のためのAI講座（12）「人間とAIのコラボレーション」に適する経理・財務業務―積極活用で経営変革をリード
- 経営者のためのAI講座（13）工場デジタル化、4段階で―AI活用で各段階を効率化し、高精度に実現
- 経営者のためのAI講座（14）技術・特許の分野でもAI活用―技術の価値判断を手助け
- 経営者のためのAI講座（15）テレワーク下におけるデータドリブンの新たな人材マネジメント―在宅下の人事課題を可視化
- 経営者のためのAI講座（16）リスクマネジメントの精度を高めるAI活用―不正の証拠を素早く発見
- 経営者のためのAI講座（17）AIの活用促進に求められる、ステークホルダーとの組織的な対話と信頼の醸成―活用リスクの評価と開示を
- 経営者のためのAI講座（18）AIを活用し「将来予測型の経営判断」への移行を―AIは企業トップのパートナー
インサイト／ニュース
20 results
Loading...
生成AIの将来技術動向 2035年への生成AI技術変化を見据え、今、日本企業がなすべきこと
生成AIは想像を超えるスピードで私たちのビジネスを再構築しています。本レポートでは大規模言語モデル（LLM）の現在の技術レベルを整理し、研究開発の最前線や議論の焦点を俯瞰した上で、今後5年・10年を見据えた生成AIの進化と社会・ビジネスへの影響について展望します。
PwC's View 第56号 特集「デジタル時代の生成AI活用法―効率化から監査、セキュリティ対策まで― 」
生成AIは会計・監査領域を含めて多様な活用方法が模索されています。本特集は生成AIとそのセキュリティ分野での応用に焦点を当て、デジタル時代における経営革新を探求します。
データマネタイゼーション実態調査2025
日本企業のデータマネタイゼーションへの取り組みが加速しています。PwCの最新調査では、データマネタイゼーションの活動が国内企業に定着するなか、「始まりの壁」「生みの苦しみ」といった課題感が存在し、それらに対して社内プロセスやステージゲートの整備などが有効な施策となり得ることが明らかになりました。
Loading...
