日本企業の生成AI導入率が世界平均を大きく下回り、医療福祉とソフトウェア業界での導入が特に遅延

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

日本企業のAI導入率は世界と比べて大幅に低下
医療・福祉とソフトウェア業界でAI導入が特に遅れ
企業の約30%がAIの情報正確性に不安

日本企業における生成AI導入の現状と課題

JetB株式会社は全国の企業経営者・役員・会社員100人を対象に2024年10月24日に生成AIの導入率に関するアンケート調査を実施した。調査結果によると生成AIを業務に導入している企業は22%で、2023年の24%から2%減少しており、MicrosoftとLinkedInが公開した世界全体の導入率75%と比較して大幅に低い状況となっている。^[1]

生成AIを業務に導入していない企業は医療・福祉業界とソフトウェア業界で特に多く見られた。医療・福祉業界では人命に関わる業務の特性上、AIのハルシネーションへの懸念が強く、ソフトウェア業界ではコード品質やセキュリティへのこだわりが導入の障壁となっている。

生成AIの導入に際して企業が抱える主な不安として、情報の正確性や信頼性が全体の29.4%を占めている。続いてコスト面とセキュリティに関する懸念がそれぞれ11.8%となっており、操作性や活用面での不安も同じく11.8%存在するという結果になった。

生成AI導入に対する企業の不安要素まとめ

項目	詳細
情報の正確性への不安	全体の29.4%、AIが誤情報を生成するリスクへの懸念
コストへの懸念	全体の11.8%、初期投資と費用対効果への疑問
セキュリティリスク	全体の11.8%、情報漏洩や乗っ取りへの不安
操作性への不安	全体の11.8%、効率的な使用方法への懸念

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ハルシネーションについて

ハルシネーションとは生成AIが間違った回答を生成してしまう現象のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

もっともらしい誤情報を生成する可能性
生成された情報の信頼性検証が困難
業務における重大な判断ミスのリスク

医療・福祉業界では人命に関わる重要な判断が必要となるため、ハルシネーションのリスクは特に深刻な問題となっている。また、ソフトウェア業界においてもコードの品質やセキュリティに影響を与える可能性があるため、生成AIの導入に慎重な姿勢を示す企業が多く存在している。

生成AI導入率低下に関する考察

日本企業における生成AI導入の遅れは、現場レベルでの具体的な活用方法や成功事例の不足が大きな要因となっている。特に医療・福祉業界やソフトウェア業界では、業務の特性上高い精度と信頼性が求められるため、生成AIの導入には慎重にならざるを得ない状況が続いているだろう。

生成AIの導入を促進するためには、業界特有の課題に対応した具体的な活用事例の蓄積と共有が不可欠である。また、企業規模に関係なく活用できる助成金制度の整備や、AIリテラシー向上のための教育プログラムの充実も、導入率向上の重要な要素となっていくはずだ。

今後はAIモデルの精度向上や、セキュリティ対策の強化により、企業が抱える不安要素は徐々に解消されていくと考えられる。特に最新のAIは膨大なデータによる学習と精度の強化が進んでおり、導入による業務効率化や生産性向上の効果は、初期投資を十分に上回る可能性が高いだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「生成AIの導入が最も遅れているのは医療・福祉と意外なあの業界 | JetB株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000044.000010333.html, (参照 24-11-22).
Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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