PwC Japanグループは、「生成AIに関する実態調査2024 春 米国との比較」を実施し、日本企業と米国企業における生成AIの認知度、活用状況、現状の課題を比較した調査結果を発表した。
調査概要
- 調査期間:2024年4月3日~8日(日本)、5月23日~28日(米国)
- 回答者数:912名(日本)、300名(米国)
- 調査方法:Web調査
- 調査対象の条件:
- 日米両国の企業・組織に所属する従業員
- 売上高500億円以上
- 課長職以上
- AI導入に対して何らかの関与がある人物(意思決定、企画検討など)
具体活用にフェーズを進める米国と足踏みが続く日本
日米比較調査の結果を見ると、生成AI活用の推進度合いと関心度で、米国に追いつかれていることがわかった。米国は「推進中」以上と回答した層が全体の91%以上で、日本より24ポイント多い。また、他社事例に「とても関心がある」層も22ポイント多く、高い関心をもって積極的に活用を推進していることがわかる。
また、生成AIサービスの認知について、日本では主にGPTやAzure関連のサービス認知度が比較的高い一方で、米国では他のサービスも広く認知されていることがわかった。米国はAI活用の際に、テキスト生成だけでなく、画像・音声・動画などのマルチモーダルなアプローチを検討しているという。この幅広い視点は、多様なユースケースや業務プロセスにAIを組み込む柔軟なソリューション構築を可能にするとしている。
日米で異なる生成AIへの期待と共通する成功要因
米国は、既に活用中・具体的な案件を推進している層において、3分の1が「期待を大きく上回っている」と回答。米国は、生成AIに対して高い期待値を設定したうえで、それを超えた活用効果を導出できているという。
生成AIの活用効果が期待を大きく超えるケースにおいて、日本では全社的な導入基盤を整えたうえで、各業務に特化した利用が進んでいることがわかった。一方、米国では全社的な導入基盤の整備は進んでいないものの、個別の事業部門における具体的なユースケース推進が先行しているという。特に、「顧客接点業務」(70%)や「経営企画・戦略企画系」(51%)といった、企業の成長や顧客対応に直接関連する部門における生成AIの活用が進んでいると見られる。
生成AIの活用効果が期待以上の成果を出した理由は、日本・米国で最も重要な成功要因として「ユースケース設定」が挙げられており、その他上位に挙がった要因(データ品質、開発/利用環境、利活用フロー整備など)も共通していることがわかった。
一方で、米国の企業では「生成AIガバナンスの整備」を成功要因として挙げた割合が4%となっており、日本の1%を上回っている。これは、米国企業が生成AIの導入において、ガバナンスの整備を重要視していることを示唆する結果だという。特に、生成AIの活用にともなうリスク管理や倫理的な側面を含めた包括的なフレームワークが、期待を上回る成果を生むために不可欠であると考えている企業が多いとしている。
ガバナンスを優先事項と捉える米国
生成AIリスクへの対応策に関して、米国では「プロンプトインジェクションの監視と抑制」「コンテンツの有害化・文法エラーの検出」など、具体的な対応策を導入している割合が高い。また、リスク対応について生成AIの出力正常化・安定化を実施していない割合は、米国が3%に対して日本では20%であった。一方、日本では依然としてリスク対応策の導入が遅れており、ファクトチェックや専門チームによる出力の定期チェックなど、一部の取り組みは行われているものの、全般的な対応が不足している状態だという。
既存業務のコスト削減に注力する日本と生成AIを成長の原動力と捉える米国
生成AI活用の指標を調査した結果、日本・米国ともに「生産性」を重要な指標としていることがわかった。また、日本では「工数・コスト」を次点で指標としている一方、米国では「顧客満足度」を指標としている。米国は日本に比べて人材面・工数の課題は抱えておらず、社外的・非財務的な効果を期待していると見られる。
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