AIの使用例AIの意思決定者からの洞察

AIが企業の主流に

業種や地域を問わず、組織はAI技術を活用する方法を模索している。 調査対象者の71％が、複数の部門やユースケースでAIを積極的に活用していると回答しており、小規模なパイロットから広範な日常業務へと移行していることを示している。

4分の1以下（24％）はまだ実験段階であり、限られたユースケースでAIを探っている。

注目すべきは、調査対象のどの企業も、将来的にAIを評価するのを待っている、あるいは自社のチームはAIを使う能力がないと考えていると答えていることで、AIへのためらいがなくなったことが強調されている。

組織は部門を超えてAIを拡張している

組織がAIソリューションをさまざまな部門に展開するにつれて、初期採用者の枠を超えつつある。 ITサポート部門は69%でリードしており、ほぼすべての収益帯で最もAIを活用している部門として浮上している。

財務、人事、製品開発、プロジェクト管理などの部門は、AIの導入が中程度である一方、法務（24％）と営業（21％）はAIの利用が最低レベルであり、これらの部門がAIの統合にまだ慎重であることを示唆している。

AI導入の中心は、収益帯を超えたプロセス、職場、サービス機能である。

組織におけるAIの役割は、より戦略的で的を絞ったものになりつつある。単独での実験ではなく、ほとんどの企業が3つの主要なビジネスユースケース、すなわち職場の改善、顧客サービスの向上、プロセスの自動化に力を注いでいる。

収益に関係なく、企業はプロセスの自動化が最も重要なユースケースであることに同意しており、全回答の44％を占めている。コンプライアンスやリスク管理からワークフローの自動化まで、企業はAIを活用して摩擦を減らし、日常業務の一貫性を高めている。

職場におけるAIは31％で続き、企業は従業員の生産性を高めるためにAIを導入している。一般的なアプリケーションには、タスクの自動化、分析、アイデア創出、情報発見、コンテンツ作成などがあり、従業員の働き方、学習方法、意思決定方法を強化している。

顧客サービスのためのAIは24％を占め、チャットボット、バーチャルアシスタント、翻訳などのアプリケーションを通じて、より良く、より速く、よりスケーラブルなサポートを提供するために採用されている。

各業界はAI活用をコアビジネスの優先順位に合わせている

業種別の採用パターンは、さまざまな業種がAIを自社の中核的なビジネスニーズにどのように合致させているかを示している。

テクノロジーとソフトウェア、金融サービスでは、インサイトとアナリティクスに焦点が当てられており、それぞれ77％と72％が競争力としてのデータの役割を強調している。

小売、ビジネスサービス、ヘルスケアは、顧客中心の運営モデルを反映して、それぞれ77％、75％、69％がカスタマーサービスとサポートのためにAIに傾いている。

一方、プロセス自動化のユースケースは、ビジネスサービス（66％）、テクノロジーとソフトウェア（66％）、小売（63％）の各分野で支持を集めており、プロセス最適化のニーズが高まっていることを示している。

AIの優先順位は地域によって異なる

米国、英国、ドイツのような欧米市場では、AIをプロセスの自動化とオーケストレーションに利用することに明確なコンセンサスがあり、職場関連のケースがそれに続き、顧客サービスのユースケースが3位となっている。このパターンは、エンタープライズ・グレードの効率性と運用規模に焦点を当てていることを反映している。

インドと東南アジアでは、プロセス・オーケストレーションが依然として最優先課題である一方、顧客サービスのユースケースがワークプレイスのユースケースに次いで2位となっており、急成長するデジタル経済において顧客エンゲージメントがより重視されていることを示している。

日本と韓国は地理的には近いが、優先順位は対照的である。日本はインドと同様、プロセスのオーケストレーションを第一に、顧客サービスを第二に考えている。しかし、韓国はワークプレイスユースケースをトップ（37％）に置いており、従業員の生産性をより重視していることがわかる。

オーストラリアは、プロセス・オーケストレーションを最優先する世界的なトレンドに追随している。しかし、ニュージーランドはそのパターンを完全に逆転させ、顧客サービスのためのAIを最優先事項（36％）としている。

アラブ首長国連邦は欧米経済と同じで、プロセス・オーケストレーションに重点を置き、次にワークプレイスでのユースケース、そしてカスタマーサービスと続く。

情報主導のユースケースが職場のAI導入をリード

AIが職場でどのように活用されているかを調べてみると、明確な階層があることがわかる。分析と洞察がリストのトップで、データ主導の意思決定に対する企業のニーズが強調されている。

これに続くのが情報発見で、AIは複雑なナレッジ・リポジトリを通じて従業員の情報発見を支援している。コンテンツ生成とワークフロー最適化も人気を集めており、アイデア生成と翻訳はまだニッチではあるが、価値の兆しを見せている。

ワークプレイスAIは、データを多用する分野で最も急速に普及している

このデータによると、保険、エネルギー、製薬などの業界では、ワークプレイスでの利用事例が主に採用されており、文書化やデータ集約的なプロセスの負担が、こうしたアプリケーションに自然にフィットしている。

自動車業界、ビジネスサービス業界、医療業界もまた、AIを職場に導入しており、早期導入企業に続いている。対照的に、接客業、通信業、旅行業など、顧客サービスや個人対個人のやり取りに大きく依存する業界では、職場のユースケースにAIを使用することにあまり前向きではない。

職場におけるAIの準備は人材とデータセキュリティにかかっている

職場にAIを導入する際の主な課題は、人材不足（39％）、データのセキュリティと漏洩（38％）、LLMのコスト（34％）である。このことから、組織はAI戦略を見直す必要があり、AIへの対応を人員計画に組み込み、セキュア・バイ・デザイン・アーキテクチャを優先し、大規模な導入から反復的でリスクの低い導入へとシフトする必要があることがわかる。

興味深いことに、意思決定の遅さ、リーダーシップの躊躇、ROIを証明するプレッシャーといった懸念を挙げた参加者はわずか4分の1程度であり、ほとんどの組織がAIに対して強いリーダーシップの支持と熱意を持っていることを示唆している。

組織はAIに具体的な成果を求める

企業は職場向けAI領域での成功を実用的なレンズを通して測定しており、業務効率（13.9％）、従業員の生産性（10.5％）、アウトプットの品質と一貫性（11％）を優先している。これは、企業がAIに高い基準を課し、業務パフォーマンスの明確で具体的な改善を期待していることを示している。

企業はAI専門知識の構築を優先

過去のAIイニシアチブを振り返ると、3分の2以上の組織が、社内でのスキルアップ（34％）または外部からの雇用（33％）のいずれかによって、AIの専門知識を強化することを計画している。

適切な人材の採用に加え、半数以上が次のAI構想に取り組むにあたり、データ品質の改善を計画している。その他の主な改善項目には、ソリューションのセキュリティや基盤となる技術インフラの改善などがある。

職場のユースケースにおけるAIへの高い信頼性

課題や学習曲線にもかかわらず、AIを職場のユースケースに適用することへの企業の自信は依然として高い。89％の企業が今後数ヶ月の間に投資を増やす予定だ。9％の組織は「変わらない」と答え、「縮小する」と答えたのはわずか1％だった。 

分析と自動化がプロセスAIの導入をリード

プロセスオーケストレーション、分析、洞察のために企業がどのようにAIを使用しているかを詳しく見てみると、プロセスの自動化がリードしており、企業が手作業を減らし、一貫性を持って実行を拡大するのに役立っている。情報発見とワークフローの最適化も企業で利用されており、データへのより良いアクセスと、チーム間での円滑なタスクオーケストレーションを可能にしている。

大量生産部門がAIプロセス・オーケストレーションを推進

多くの産業が、プロセスのオーケストレーションにAIを導入している。運輸と政府は、複雑で大量の業務を管理し、スピードと規制遵守を改善するためにAIを採用する最も活発なセクターとして際立っている。

これに続くのが、ビジネスサービス、保険、通信、旅行、金融サービスといった業種で、これらの業種でもAIの導入が進んでいる。これとは対照的に、ヘルスケアや小売のような業界では、プロセスの合理化に対する緊急性が低く、業務に対する感度が高いためか、AIの採用が慎重になっている。

人材不足とセキュリティ上の懸念が普及を遅らせる

この規模での変革には課題が伴う。参加者は、AIツールをプロセスに導入する際に組織が直面している最大の課題は、AIの人材と専門知識の不足（44％）、データセキュリティ/漏洩の懸念（40％）、規制遵守（37％）であると述べている。

コスト、リーダーシップの承認、社内の抵抗といった懸念は、大きな障害とはみなされておらず、プロセス自動化とオーケストレーションのためのAIへの投資が必要な投資として、経営陣の強い連携と見解が示されている。

AIの成功は業務上の利益で測られる

ビジネス・プロセス・オーケストレーション・イニシアチブのためのAIの価値を企業がどのように測定するかについて回答したところ、「アウトプットの質」（13％）と「業務効率」（12.5％）という2つの指標が目立った。注目すべきは、ROIがトップ5にもランクインしていないことで、財務的リターンも重要だが、企業はAIの実行力強化や業務リスク削減のほうに重点を置いていることがうかがえる。 

AIの才能とデータの質

過去のAIへの取り組みを考慮すると、参加企業の70％近くが、将来のAIへの取り組みに備え、AIの専門家を追加採用する予定である。しかし、社内でスキルアップを図るか、社外で雇用するかについては意見が分かれている。

AI人材の採用以外にも、企業はデータ品質の向上（54％）、セキュリティの強化（47％）、チーム間の連携強化（40％）が最大の教訓になったと報告している。これらの調査結果は、初期段階では過小評価されがちだが、AIイニシアチブを成功裏に拡大するためには、これらの要素がすぐに重要になることを示唆している。

企業は基幹業務におけるAIの拡大にコミットする

ビジネス・プロセス・オーケストレーションのためのAIへの将来の投資に対する企業のセンチメントは、圧倒的に楽観的である。88%の企業が、今後数ヶ月の間にAIへの投資を増加させる予定であると回答しており、減少を見込んでいる企業はわずか1%である。

サポート主導のユースケースが顧客向けAI活用をリード

企業がカスタマーサービスにAIをどのように活用しているかを見ると、カスタマーサポートとチャットボットが最も広く採用されているアプリケーションとしてリードしている。企業はAIを利用して対応を自動化し、リアルタイムの提案で人間のエージェントを支援している。次に広く利用されているのはアナリティクスとインサイトで、企業が顧客の行動を理解し、問題がエスカレートする前に発見するのに役立っている。バーチャル・アシスタントは、ユーザーをタスクに誘導したり、24時間サポートを提供するために使用されている。

翻訳とパーソナライゼーションは、比較的あまり利用されていないものの、顧客に合わせた体験を向上させる明確な機会を提供している。

顧客集約型産業が接客AI導入を促進

接客業や旅行業など、顧客との対話に大きく依存する業界は、カスタマーサービスにAIを採用し、問い合わせの合理化、待ち時間の短縮、ピーク時の一貫したサポートの確保に活用している。

電気通信、金融サービス、小売、テクノロジーなどのセクターがこれに続いている。これとは対照的に、保険や自動車のような分野は、大量の顧客とのやり取りを管理しているにもかかわらず、直接的な顧客サービス用途にAIを使用することに関しては、より慎重なアプローチをとっている。

カスタマーサービス向けAIが直面する人材とセキュリティの壁

カスタマーサービスにAIを導入することは、独自の課題をもたらし、中でもデータセキュリティと漏えい（44％）がトップとなっている。顧客がチャットボットやセルフサービスツールとやり取りする際、個人情報を確実に保護することは、信頼を維持する上で非常に重要である。

AIの人材不足（40％）、コスト（38％）、ROI（投資収益率）のプレッシャー（33％）も組織に重くのしかかっているが、これは大量生産環境におけるAIの拡張という課題を反映している。対照的に、インフラの問題、リーダーシップの躊躇、社内の抵抗は比較的低く、カスタマー・エクスペリエンスにAIを活用しようという組織の強い意欲を示唆している。

AIの成功の中心は顧客

成功を測定する際、企業は顧客重視を貫いている。顧客満足度（14.7％）がトップで、次いで業務効率（10.8％）となっており、サービス・デリバリーをシャープで拡張性のあるものに保ちながら、ユーザーを喜ばせるという二重の優先事項が浮き彫りになっている。

人材、データ、予算、AIが優先するカスタマーサービス

過去のAIプロジェクトに基づき、3分の2の企業が、社内でのスキルアップまたは外部からの雇用によって、AIの専門知識を強化しようとしている。このため、組織はAIの専門知識を持つ新しい従業員を求めると同時に、既存の従業員にそのスキルを身につけさせるためのトレーニングを行う必要がある。

さらに、半数以上が、AIツールをより有効に活用するために、将来のAIイニシアチブに備えてデータ品質を改善することを計画している。

また、サービス関連のAIイニシアチブのための予算確保も、目標を達成し、技術インフラ要件をサポートするための最優先事項として挙げられている。

顧客サービスのユースケースにおけるAIへの高い信頼性

課題や学習曲線にもかかわらず、顧客サービスのユースケースにおけるAIに対する企業の信頼は依然として高い。89％の企業が、今後数カ月でカスタマーサービス向けAIへの投資を増やすと回答している。縮小を計画しているのはわずか1％だ。これは、AIが、企業が顧客と関わり、対応し、維持する方法の恒久的な一部になりつつあることを示している。

ROIのトップAIユースケースに関するコンセンサス

期待されるROIに関しては、組織は上位3つのユースケース分野をどのようにランク付けするかで、同程度の整合性を示している。

あらゆる規模の企業で、プロセスの自動化とオーケストレーションにAIを適用することが、最もROIが期待できる分野として注目されている。そのすぐ後が職場の生産性向上で、顧客サービスのためのAIがそれに続く。企業規模によって回答の幅が狭いことから、企業のアプローチは異なるかもしれないが、AIが最も重要な分野については意見が一致し始めていることがわかる。

AIの所有権は機能的な専門性と一致する

AIイニシアチブのオーナーシップに関して、企業は責任の分散方法に一貫性を見せている。CIOは3つのユースケースすべてにおいて主導権を握っており、ビジネス変革の推進役としての役割が拡大していることを裏付けている。同時に、取締役会と財務チームの関与が最も少ないことから、AIは財務的な議論というよりも、業務ツールとして優先されていることがうかがえる。

興味深いことに、最高経営責任者（CEO）は、どのユースケースでも影響力のある人物のトップ3には入っていない。

一方、部門長は、ワークプレイスイニシアチブのためのAIでより強い役割を果たしており、そこでは生産性とチーム固有のツールがより関連している。開発者や技術スタッフは、AI最高責任者やCEO以上に、ビジネス・プロセス・オーケストレーション・イニシアチブのためのAIで主導権を握っている。

企業はAIソリューションの構築よりも購入を好む

構築と購入に関して、企業の大多数は構築よりも購入に傾いている。自社でAIソリューションを構築すると回答した企業は28％にとどまり、残りの72％は購入主導のさまざまな戦略を模索している。

その中でも、すぐに導入できるサードパーティ製のAIソリューションを購入する傾向が強く（31％）、スピードへの強い欲求がうかがえる。また、25%はサードパーティのソリューションを購入し、自社の環境に合わせてカスタマイズすることを好み、残りの16%はベスト・オブ・ブリードのツールを組み合わせて統合スタックを作成することを好む。

このデータは、企業が複雑さよりもコントロールを好むことを示唆している。企業は、車輪の再発明を必要とせず、カスタマイズ、拡張、統合が可能な実績のあるソリューションを提供できるパートナーへの投資を増やしている。

実用性と性能がAIベンダーの決断を導く

潜在的なベンダーを評価する際、プロセス、サービス、作業のいずれが最も重要であるかにかかわらず、アウトプットの品質と正確さ（45％）が最も頻繁に考慮される特性である。

モデル／ソリューションの効率性（34％）は、AIソリューションを購入する企業にとって2番目に重要な検討事項であり、使いやすさ、業界の専門知識、統合機能が同率3位であった。これは、実用的な使いやすさと文脈の関連性が技術的なものを凌駕していることを示唆している。

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