部分最適化で企業崩壊？生成AI活用で業務効率化どころか「失敗の連鎖」が加速するワケ
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生成AIの期待が高まり続け、実際に生成AIを導入する企業が増えている一方で、導入した企業の7割が「効果が分からない」「現場に浸透しない」と悩み続けている現実がある。2024年の総務省調査によると、米国での生成AIの利用率は78.3％、中国では95.1％である一方、日本では42.7％という低水準にとどまっている。これには、日本特有の“個人の生成AIの利用法”が深く関係しているケースが多いようだ。なぜ多くの企業が同じような失敗の連鎖を繰り返してしまうのか――その“答え”は意外な場所にあった。
（Photo：Shutterstock）
AIブームの陰で起きる“失敗の連鎖”
2024年の総務省調査によると、生成AIを「積極的に活用」または「領域を限定して利用」と回答した企業の割合は、米国、中国、ドイツ、日本の4カ国平均で74％に達した。しかし、日本は42.7％と最も低く、海外企業との間に大きな差が生まれている。
より深刻なのは、導入した企業でも期待した効果を得られていない現実だ。多くの企業でAI導入プロジェクトがPoC（概念実証）で終了し、現場への浸透や全社的な運用に至らないケースが頻発している。ある調査では、AI導入企業の7割が「導入効果が分からない」「現場に浸透しない」といった課題を抱えているという。
企業のDX担当者からは「まずはAI活用してみようと始めたが、結局何も変わらなかった」「AIなら何でもできると期待していたが、現実は違った」といった声が相次いでいる。特に問題なのは、デジタル化自体を目標としてしまい、その先にある業務変革やビジネス価値の創出を見失っているケースが多いことだ。
では、どうすれば生成AIを真の業務改善につなげることができるのだろうか。
より深刻なのは、導入した企業でも期待した効果を得られていない現実だ。多くの企業でAI導入プロジェクトがPoC（概念実証）で終了し、現場への浸透や全社的な運用に至らないケースが頻発している。ある調査では、AI導入企業の7割が「導入効果が分からない」「現場に浸透しない」といった課題を抱えているという。
企業のDX担当者からは「まずはAI活用してみようと始めたが、結局何も変わらなかった」「AIなら何でもできると期待していたが、現実は違った」といった声が相次いでいる。特に問題なのは、デジタル化自体を目標としてしまい、その先にある業務変革やビジネス価値の創出を見失っているケースが多いことだ。
では、どうすれば生成AIを真の業務改善につなげることができるのだろうか。
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・なぜ多くの企業が「個人利用」フェーズから抜け出せないのか
・業務プロセス全体を見直す「3段階のステップ」とは
・目先の業務改善に取り組むと陥りがちな“罠”
・RPAと同じ失敗を繰り返さないための具体策
・AIエージェント活用で実現する「業務全体の効率化」
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