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。
一体、何が起きたのでしょうか。PwCは今回の調査結果に加え、AI活用を支援する AI Lab（エーアイラボ）［English］での成果、そして、AIやアナリティクス［English］、自動化の各戦略策定に向けたクライアントへの支援［English］から得た知見を基に、導入を計画する企業が減少した最大の理由を明らかにしました。企業幹部は、AIプロジェクトを大々的に導入する前にまず、基礎に注力する必要があると考えているのです。
こうした考察から、ビジネスやテクノロジーを担当する幹部がどのように課題を克服しようとしているのか、AIの進展に向けて何に優先的に取り組んでいるのか、どのように成果を得ようと考えているのかを知ることができます。米国の産業界は当然ながら、今後10年間にAIがもたらすと試算されている16兆米ドル［English］の経済効果を確保しようと力を入れています。調査対象の企業幹部の90％が、AIはリスクよりも機会の方を多くもたらすと考え、半数近くが、地域別市場もしくは産業セクターまたはその両方をAIが「破壊（ディスラプション）」すると予想しています。
企業が今年、AIに関して適切な動きをとれるように、優先課題をリストアップしました。これに従えば、企業は今後数年のうちに大きな変化につながるリターンを得られるようになるでしょう。
※本レポートは、PwCメンバーファームが、2019年12月に発表した「2020 AI Predictions - Five ways to go from reality check to real-world payoff［英語］」を翻訳したものです。
2020年、AI活用における5つの優先課題
2．アップスキリングの方法を見直す
AIアップスキリングに関して、非技術系の従業員に技術研修を提供しているだけだとしたら、それは正しいやり方ではありません。従業員自身が主体となり、異なるスキルを持つ人たち同士で学び合うマルチリンガルな方法を採用しましょう。
3．リスクと責任に対処する
ビジネスやテクノロジーを担当するリーダーは、AIの本当のリスクについてあまりにも無頓着すぎるようです。これは問題点と言えるでしょう。一方で、自信を持ってAIへの取り組みを進められる方法がいくつかあります。
4．AIを統合的かつ大規模に運用可能にする
AIをあちこちに展開すれば良いというものではありません。AI活用が得意な企業は、部門やビジネスユニットをまたぐ運用体制の一部として、AIを休みなく稼働させています。
AI予測調査について
PwCのAI予測年次調査は、多様な産業を対象とし、自社のAI戦略に関わっているビジネスおよびテクノロジー担当幹部の活動と姿勢を探るものです。米国で実施した今年の調査の回答者1,062名のうち、54％がCスイート（経営幹部レベル）の役職に就き、半数以上がITおよびテクノロジー部門の業務に携わっています。また36％は収益50億米ドル以上の企業に所属しています。本調査は、市場調査とインサイトに関するPwCのグローバルなCoEであるPwC Research［English］が2019年10月に実施しました。
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