最近、ChatGPTやMidjourneyなどの「生成AI」がぐっと注目を集めていますね。
日経新聞の記事によれば、9割の企業が生成AIの導入はめちゃ重要！と言っているのに実際に生成AIを積極的に導入している企業は、たったの3割 なんだとか。
ここまで「AIすごい」「うちも活用しなきゃ」と言われているのに、どうして思ったより進んでいないんでしょう？
そして、頑張りたくない（でも成果は欲しい）僕たちにとって、どんなチャンスや学びがあるんでしょうか？
今日はそんなお話です( -`ω-)✧
いつも通り、わかりやすく専門的な言葉少なめに説明していきますので、覗いてみてくださいっ
Contents
「企業戦略の最優先事項」なのに、導入率は32%
戦略部門の9割以上が「生成AI」を重視
戦略部門の責任者を対象にした調査では、94% が「今後12カ月で注力すべき技術」として生成AIを挙げているそうです。
しかし、そのうち 「すでに積極導入している」 と答えたのはわずか 32%。
「やる気はあるけど、まだできてない」――なんだか僕みたいで親近感がわきますね。
そもそも新しい技術なので、企業としても「やってみたいけど、色々リスクがあるし……」と迷っているのかもしれません。
生成AI導入が進まない主な理由
1. セキュリティと規制の懸念
46% の企業が「セキュリティ上の不安が導入の障壁」と回答。
機密性が高い金融やヘルスケア業界では、この数字が 78%、73% とさらに高くなっています。
「もし秘密データが外に漏れたら……」 と思うと、なかなか踏み切りにくいですよね。
2. 社内の優先事項とのバッティング
42% が「他のプロジェクトも多すぎて手が回らない」と答えています。
たとえばDX化、セキュリティ強化、サイバー攻撃対策……いま企業はいろんな課題を抱えていて、生成AIに割く時間やお金を捻出しづらいようです。
3. 法律や規制面の不透明さ
40% は「法律や規制対応が大変そう」という理由を挙げています。
AIが出した情報の著作権はどうなるのか？ もし誤情報が原因でトラブルになったら？ などなど、明確なルール作りはまだ発展途上の段階です。
それでも導入すると、いいことある？
成果を出している企業の例
- コスト30〜50%削減
ある金融サービス会社では、営業やバックオフィス業務の一部をAIに任せて効率化。結果、業務コストを「30〜50%節約できた」と報告しています。 - 顧客満足度30%アップ
大手医療機関がカスタマーサービスに生成AIツールを導入したところ、問い合わせ対応のスピードが上がり、満足度が30% 向上。
AIが誤回答しないように仕組みづくりをしっかりやったら、思った以上に便利だったようです。 - 人事管理時間を15%削減
別の金融サービス企業では、AIが契約書チェックや採用情報の整理を部分的に引き受けてくれることで、人事担当者が楽になったそうです。
こう見ると、「ちょっと導入してみただけでも、意外と成果が出るんだな…」と思いますよね。
ちなみに、 ChatGPT や Bing のような対話型AIは無料で試せるものも多いので、個人レベルでも応用可能だったりします。
部門別に見ると、カスタマーサービスやマーケティングが先行
導入が進んでいる部門を見てみると、
- カスタマーサービス（38%）
- マーケティング（30%）
が主にリードしているようです。
問い合わせ対応や広告運用は、成果がわかりやすいので、導入ハードルが低いのかもしれません。
「顧客の満足度がどれだけ上がったか」「問い合わせ対応時間はどれくらい短縮されたか」がハッキリ数字に出やすいので、経営陣の説得材料にもなりやすいというわけです。
一方、 オペレーション（42%） や 財務（36%） はパイロット段階で徐々に増えているそう。
「内部事務の効率化」「規制対応の自動化」など、コツコツ進められる分野も多そうですね。
導入するなら、外部ベンダーや少人数チームがオススメ？
企業の 85% は、「外部ベンダーとの協業」や「外部サービスの導入」を選んでいる模様。
クラウドサービスや既存のAIプラットフォームを使うほうが、セキュリティや法対応がしっかりしていて安心という意見が多いようです。
また、“タイガーチーム” と呼ばれる 少数精鋭のプロジェクトチーム を作って、トライアル（PoC）を迅速に進めるやり方もあるみたい。
いきなり大規模導入して失敗するより、まずは小さくテストして成功パターンを見つける。そのほうが”怠惰に見えて実は賢い” 選択かもしれない
“怠惰な猫”的まとめ
結局のところ、企業の戦略部門は「生成AIを最優先」と言いながら、まだ3割しか本格導入できていない という現状には、
- セキュリティや規制の不安
- 他の優先事項とのバッティング
- リソースや社内調整の問題
など、さまざまな理由があるようです。
でも、実際に導入している企業では、30〜50%のコスト削減や満足度アップといった成果がすでに出ています。
こうした数字を見ていると、「あれ、頑張りすぎなくてもAIに手伝ってもらえば意外とイケるんじゃない？」 って思えてきますよね。
もちろん、やるなら最低限のリスク管理やルール作りは大切。
でも、「いきなり完璧を目指す」より、「小さく試してうまくいくところだけ取り入れる」ほうが気楽だし、失敗も怖くないはずです。
僕たちが“無理せずラクして成果を出したい”なら、まずはAIを使う準備だけでも始めてみる のがオススメかもしれません。
いきなり大掛かりな導入をする必要はなくて、小さなプロジェクトやアイデアベースで試してみるだけでも、意外と生産性アップを実感できることがあります(*´ ˘ `*)
このサイトでも今後、「AI×実用」や「AI×思考」「AI×創造」 の視点で、もっと具体的な活用事例やラクに成果を出すアイデアを紹介していきます。
もし「自分の働き方や副業でAIを取り入れてみたいけど、どこから始めたらいいの？」と悩んでいるなら、気軽にのぞいてみてください。
ラクしてもうちょっとだけ成果が出るなら、こんなありがたい話はないですよね。
頑張らないで、結果を出す。――怠惰な猫と一緒に、いい意味でサボりつつAIを味方につけていきましょう！
参考
- 日本経済新聞「企業の生成AI導入 『積極的に展開』3割にとどまる」
- CBインサイツ「生成AI導入のための戦略チームのプレーブック」調査レポート
- ChatGPTやBing Chatなどの実践事例
今後は、このブログでも 「どうやって効率よくAIを導入するか」 のノウハウや、「具体的なツール紹介」 をゆるっとお届けしていきますね。
