「フィジカルAI」の進捗もリスクが障壁で最下位に

1年経っても生成AIの“成果創出”で足踏みする日本企業　PwCの6カ国比較にみる“分岐点”

AI活用を成果に変える“分岐点”と“変革サイクル”

　PwCコンサルティング マネージャーの塩原翔太氏は、今回の調査を受け、生成AI活用の効果が「期待を大きく上回る」企業に共通しているのは、「経営層が生成AIによって構造的な事業改革を進めるという意識があり、意思決定にも活用しようとしている点」だと指摘。また、適切なリスク分析や評価に基づいた活用促進を行うなど、AIガバナンスも徹底している点も共通する。

　それに対して、期待に達していない企業では、自社ビジネスの効率化や高度化など、「目の前にある業務」への適用にとどまる傾向があるという。そして、リスク分析が不十分であるため、新たな施策に着手する“挑戦”を避けがちである。

　「単なるコスト削減に閉じず、従業員や顧客への還元を通じて“人の価値実感”に変えることが重要。人の納得感や活用意欲、信頼が高まれば、次の効果の創出にもつながる」（塩原氏）

活用を成果に変える分岐点

　こうした状況の中で三善氏が提言するのが、まずは企業のビジョンを起点とした「ユースケースの設定」をした上で、活用・効果・還元といった変革サイクルを回し続けることだ。「働き方をどう変えるのか、従業員の給与を上げることができるのか、顧客体験をどう変えるのか、社会課題をどう解決するのかといった視点で、生成AIの活用と成果を捉える必要がある」と三善氏。

　また、このサイクルを回すための土台として、従業員・顧客への還元でサイクルを駆動する「Activation」、価値KPIや品質基準、リスク許容度を企画段階から実装する「Evaluation」、業務プロセスやAIレディなデータ、ガバナンスなどを共通基盤として整備する「AI Readiness」に取り組むべきだと強調した。

サイクル

■関連サイト

• 生成AIに関する実態調査2026 春 6カ国比較