米国企業は過去2年間、生成型人工知能（AI）導入競争のペースを加速させたが、実際の成果は企業によって大きく異なることが明らかになった。

最近発表された複数の経営陣向け調査によると、相当数の企業がAI投資コストを実質的なビジネス成果に結びつけるのに苦労していた。

一方、一部の企業は明確な業務課題を中心にAIを導入し、投資対効果（ROI）を測定できる成果指標を構築することで、目に見える成果を生み出していた。

▲ AI導入は急速に拡散…企業の半数以上が年間100万ドル以上を投資

26日（現地時間）インターナショナル・ビジネス・タイムズ（IBT）によると、生成型AI企業ライター（Writer）は独立系リサーチ機関ワークプレイス・インテリジェンスとともに、AIを業務に活用する非技術職員1,200名と最高経営責任者（C-レベル）1,200名を対象に調査を実施した。

調査結果、回答企業の59％はAIに年間100万ドル以上を投資していると答えた。AI活用も急速に拡散していた。

回答した経営陣の97％は過去1年間にAIエージェントを導入したと明かし、職員の52％はすでにこれを業務に活用していた。また、最高経営責任者の94％と職員の70％は1日最低30分以上AI道具を使用していたほか、経営陣の64％は1日2時間以上AIを活用していると答えた。

▲ AI活用増加にも投資成果は期待以下

AI使用が急速に増加したが、企業が期待したビジネス成果に結びついていないことが調査から明らかになった。

最高経営責任者の75％は自社のAI戦略が「実質的な運営指針というより見せかけ的」だと評価した。経営陣の48％はAI導入結果に失望したと答えたほか、企業の39％はAI投資の収益化のための正式な戦略さえ策定していない状況だった。

実際のところ、生成型AIを通じて意味のある投資成果を上げていると回答した企業は全体の29％に過ぎなかった。

▲ セキュリティ事故と従業員の反発など副作用も深刻

調査では、AI拡散に伴う様々な副作用も確認された。

経営陣の67％は承認されていないAI道具の使用によってすでにデータ流出やセキュリティ事故が発生した可能性があると答えた。職員の35％は社内機密情報を公開型AI サービスに入力した経験があると明かした。

また、回答者の55％は自社のAI活用環境を「統制されていない混乱状態」だと評価した。企業の36％はAIエージェントを管理・監督するための正式な体系を備えておらず、35％は誤作動するAIエージェントを直ちに中断できる対応体系も準備していないことが分かった。

AI導入は組織内部の不安感も高めていた。最高経営責任者（CEO）の73％はAIに関連するストレスや不安を経験していると答えたほか、64％はAI転換の失敗により自分の職位を失う可能性があるという懸念を示した。

企業の69％はAIを活用した人員削減を計画していたが、実際には39％がAIを通じて新たな収益を創出する戦略を策定していない状況だった。職員の29％、特にZ世代の場合44％が会社のAI戦略を意図的に妨害した経験があると回答した。

▲ 「導入実績」中心の評価が副作用を拡大

今回の調査結果は、多くの企業が投資家と取締役会、そして業界全体のAI拡散への圧力の中でAI導入そのものを成果として評価してきたことを示唆している。

実際、一部の企業は発行したAIライセンス数や従業員のAI使用量などを重要業績評価指標（KPI）としてきた。しかし、このようなアプローチは承認されていないAI道具の使用増加、セキュリティ事故、従業員の抵抗など予想外の副作用をもたらしたと分析されている。

▲ 企業AI市場は成長継続…実戦型ソリューションへの需要集中

ただし、企業のAI導入が鈍化しているわけではないという分析も出ている。

ベンチャーキャピタルのアンドリーセン・ホロウィッツ（a16z）の調査によると、フォーチュン500社の29％、グローバル2000社の19％はすでに主要なAIスタートアップの有料顧客に転換していることが分かった。

これは企業が単純な試験プロジェクトよりも実際の業務に適用可能な商用AI ソフトウェアへの投資に集中していることを示す結果として解釈された。

人工知能[ロイター/聯合ニュース提供]

▲ 成果を上げる企業の共通点「明確な業務」と「測定可能な目標」

a16zはAIスタートアップの売上データを分析した結果、成功的な企業AI導入は成果測定が容易な特定の業務と産業に集中する傾向を見せたと分析した。

最も代表的な活用分野はソフトウェアコーディングであり、カスタマーサポートと企業検索サービスがそれに続いた。産業別には、情報技術（IT）、法律、医療分野がAI導入に最も積極的であることが分かった。

これらの業務は大多数がテキスト中心であり、反復性が高く、結果を容易に検証できるという共通点を持っており、AI活用効果を測定するのに適していたと分析した。

▲ 全社的革新より段階的アプローチが投資成果を高める

調査結果、成功的なAI導入企業は、最初から全社的な革新を推進するのではなく、明確に定義された業務プロセスを中心にプロジェクトを開始し、成果測定指標を併せ構築する戦略を選択していた。

一方、AIガバナンスと業務範囲、成功基準を整備する前に、組織全体のAI転換を推進した企業は投資成果が低く、運営混乱が増大したと報告する事例が多かった。

▲ AI投資拡大の中「見せかけ的導入」の限界に直面

AI投資規模が引き続き増加する中、単にAIを導入したという事実のみを掲げる「見せかけ的AI戦略」のコストは次第に大きくなると予想されている。

専門家らは、AIが実際に測定可能なビジネス価値を創出できる領域を先に特定しないまま導入を急いだ企業が、結局のところAI革新初期から背を向けていた根本的な質問、すなわち「AIが実際にどこで投資対効果を創出できるのか」に答えなければならない状況に直面することになると分析している。