企業が抱える生成AI導入後の新たな課題と明らかになった現状分析

最近の調査によると、生成AIの活用は企業において常識となりつつあります。スパイクスタジオが行ったDXPO東京'25の来場者アンケートでは、なんと98.5%の企業が生成AIを利用していると答えました。しかし、その裏には意外なギャップがあることが明らかになりました。

理解不足から生まれる「実感」と「満足」の乖離

調査では、生成AIを活用したことで「業務が楽になった」と回答した人は90.8%を占めていますが、その一方で「満足している」と感じているのは41.5%にとどまるというデータが示されています。この数字からは、実態として業務効率化が進んでいるものの、その結果に対する満足感が不足していることが浮き彫りになります。

この「実感」と「満足」のギャップは、生成AIの活用が進む中での新たな課題として浮上しています。業務の中で実際に生成AIを導入する企業が増加しているのは確かですが、成果を具体的に測定する方法や評価基準が定まっていない場合、その評価が難しいという現実があります。

調査結果から見る生成AI活用の変遷

1. 系列の確立

調査の結果、8月と11月の数値を比較すると、次第に生成AIの導入が一般化している様子が伺えます。8月の時点で87.0%だった導入率は、11月には98.5%に達しました。これは、ほぼ全ての企業が何らかの形で生成AIに関わっていることを示しています。しかし、「一部活用」と回答する企業も多く、全社的な導入には至っていないことがわかります。

2. 効率化の実感

多くの企業が生成AIによって業務が効率化されたと実感している一方で、具体的な満足度は低めです。このことから、成果が何によって裏付けられるのか、どのように測定されるのかが課題と言えます。

企業の「成果」を阻む共通課題

生成AIを導入しているにもかかわらず、その成果につながらない理由がいくつかの共通課題に集約されます。

1. 成果の見える化が不十分

多くの企業が、業務時間を数字で測ることはできていないため、「便利になった」と感覚的には感じても、具体的なデータとして示すことができません。これによって、業務のアウトプットがどれほど改善されたかを測り切れていない現状があるということです。

2. 業務プロセスとAIの連携不足

AIを特定のプロセスでのみ使用している企業は多いですが、全体の業務プロセスと連携していないため、効果に限界があります。AIを使ってタスクの一部だけをクリアしたとしても、周囲のプロセスが手動のままであれば、業務全体の効率は上がりません。

3. 情報やナレッジの整理不足

生成AIに必要なデータや知識が散在している状態では、出力の質が安定しません。定期的に蓄積された情報が活用されていないことから、技術の有効性が浸透しにくいのです。

成果に満足している企業のアプローチ

生成AIの導入が成功している企業は、いくつかのステップを踏んでいます。具体的な成功体験をもとに業務の改善を進め、小さな成功を積み重ねて組織全体に展開していくことが鍵となります。

1. 業務の可視化

企業の業務フローを可視化し、どの業務にAIを適用するかを吟味することが、その後の成功に結びつくでしょう。

2. 小さな成功体験の獲得

まずは一部の業務で試行錯誤を繰り返し、成功体験を積むことでそのノウハウを他部署に広げていく方法が有効です。

3. ナレッジの仕組み化

AIを導入した企業が実践しているのは、ナレッジを「個人」から「組織」として残す取り組みです。業務プロセス全体にAI活用を統合させることで、効果をより広範囲に享受することが可能になるのです。

まとめ

今後の企業活動においては、生成AIの導入だけではなく、その結果をどう活用できるかが重大な差別化要因となります。2026年以降は、企業がどれだけ多くのAIを導入したかではなく、どのように「仕組み化」しているかが、その成長に大きく影響することでしょう。業務効率化の実感を成果として結びつけ、さらなる成長を遂げるためには、効果的なアプローチが求められます。