- 2026/01/30 掲載
【保存版】「AIの本気」を引き出せる組織・そうでない組織の“決定的な違い”
生成AIを導入する企業は急速に増えていますが、その成果には大きなばらつきがあります。数多くの企業のAI活用を戦略策定から業務設計、人材・組織改革までを支援してきたPwC Japanグループは、成果の差を分けているのは「AIを使う力」だけでなく、それを支える「組織設計力」だと指摘します。本記事では、その知見を基に、個人任せでは決して到達できないAI活用の分岐点を整理します。
（出典：PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査2025 春 5カ国比較」）
AI活用で結果を出している企業は何が違う？
生成AIの登場は、日常の業務を大きく変えました。大量の資料を数分で要約したり、レポートの下書きや文章表現の調整を任せたりと、「正確性よりスピードを重視したい作業」をAIに任せる使い方が広がっています（図表1）。
（出典：PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査2025 春 5カ国比較」）
また、単なる効率化にとどまらず、思考を広げる「壁打ち相手」として生成AIを使う場面も増えています。まずAIに資料の初稿やアイデアを出させ、それを起点に自分の視点を加えていくことで、企画や提案の初動は加速し、短い期間でより多くの選択肢を検討できるようになりました。
一方で、組織としては、こうした活用を「個人任せ」にしていては十分な成果につながりにくいという課題があります。効果を上げている企業ほど、AI活用をどの業務のプロセスに、どのレベルで組み込むのかを明確に定義し、ルールや標準プロセスを早期に整備しています（図表2）。
（出典：PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査2025 春 5カ国比較」）
たとえば、営業やマーケティングでは顧客分析やリード管理、カスタマーサービスでは問い合わせ対応や顧客満足度分析、法務では契約書レビューやグローバルの法規更新状況のキャッチアップなど、「対象業務」を明確に区分し、活用を「段階的」に進めることが重要です。
同じ生成AIを使っても成果に大きな差が生まれるのは、プロンプトではなく「設計」の決定的な違いがあるからです。 【次ページ】生成AIの“本気”を引き出すのは「プロンプト」ではない
AI・生成AIのおすすめコンテンツ
関連タグ
タグをフォローすると最新情報が表示されます
AI・生成AIの関連コンテンツ
あなたの投稿
PR
PR
PR
