DX推進業務担当者を対象にした「大企業の生成系AI活用に関する実態調査」が実施
2023/10/10
株式会社グロースXは、DX推進業務に担当者として携わっている、大企業（従業員数1,000名以上）の会社員111名を対象に、生成系AI活用に関する実態調査を実施したと発表した。
「Q1.お勤め先において、DXによる価値創造を実現する上で、生成系AIの活用に関心を持っていますか。」（n=111）と質問したところ、「とてもある」が64.9%、「ややある」が29.7%という回答となった。
出典元：プレスリリース
・とてもある：64.9%
・ややある：29.7%
・あまりない：3.6%
・全くない：0.9%
・わからない／答えられない：0.9%
「Q2.お勤め先における、生成系AIの活用のレベルを教えてください。」（n=111）と質問したところ、「レベル5｜業務での活用によって顧客に新たな価値創造を提供できている」が27.9%、「レベル4｜業務での活用によって効率化に繋がっている」が24.3%という回答となった。
・ややある：29.7%
・あまりない：3.6%
・全くない：0.9%
・わからない／答えられない：0.9%
「Q2.お勤め先における、生成系AIの活用のレベルを教えてください。」（n=111）と質問したところ、「レベル5｜業務での活用によって顧客に新たな価値創造を提供できている」が27.9%、「レベル4｜業務での活用によって効率化に繋がっている」が24.3%という回答となった。
出典元：プレスリリース
・レベル5｜業務での活用によって顧客に新たな価値創造を提供できている：27.9%
・レベル4｜業務での活用によって効率化に繋がっている：24.3%
・レベル3｜業務での活用はできているが効率化に繋がっていない：19.8%
・レベル2｜触ったことはあるが業務での活用はできていない：17.1%
・レベル1｜一度も触ったことがない：1.8%
・社内の生成系AI活用に関して、実態を把握していない：5.4%
・その他：0.9%
・わからない／答えられない：2.7%
Q2で「レベル5」と回答した人に、「Q3.生成系AIをどのように業務に活用していますか。（複数回答）」（n=31）と質問したところ、「データ漏洩やサイバー攻撃のリスクを軽減」が77.4%、「新製品／サービスの開発やテスト」が74.2%、「定型業務プロセスの自動化」が74.2%という回答となった。
・レベル4｜業務での活用によって効率化に繋がっている：24.3%
・レベル3｜業務での活用はできているが効率化に繋がっていない：19.8%
・レベル2｜触ったことはあるが業務での活用はできていない：17.1%
・レベル1｜一度も触ったことがない：1.8%
・社内の生成系AI活用に関して、実態を把握していない：5.4%
・その他：0.9%
・わからない／答えられない：2.7%
Q2で「レベル5」と回答した人に、「Q3.生成系AIをどのように業務に活用していますか。（複数回答）」（n=31）と質問したところ、「データ漏洩やサイバー攻撃のリスクを軽減」が77.4%、「新製品／サービスの開発やテスト」が74.2%、「定型業務プロセスの自動化」が74.2%という回答となった。
出典元：プレスリリース
・データ漏洩やサイバー攻撃のリスクを軽減：77.4%
・新製品／サービスの開発やテスト：74.2%
・定型業務プロセスの自動化：74.2%
・売上予測や事業戦略の策定：71.0%
・製品／サービスの品質向上：58.1%
・スマホアプリの開発：58.1%
・製品の品質管理や欠品の自動検出：54.8%
・顧客ごとのサービスカスタマイズ：51.6%
・物流プロセスの自動化：51.6%
・顧客サービスの仮想トレーニング：48.4%
・機械の自動運転と制御：45.2%
・製品評判のモニタリング：41.9%
・マーケティングコンテンツの生成：41.9%
・キャラクターやストーリーの生成：29.0%
・その他：0.0%
・わからない／答えられない：0.0%
Q2で「レベル1」「レベル2」「レベル3」「レベル4」と回答した人に、「Q4.生成系AIの導入や活用を推進する上での課題を教えてください。（複数回答）」（n=70）と質問したところ、「社員の知識レベルがバラバラである」が51.4%、「活用のための適切なシステムが導入されていない」が45.7%、「十分なリテラシー（扱える知識）がない」が38.6%という回答となった。
・新製品／サービスの開発やテスト：74.2%
・定型業務プロセスの自動化：74.2%
・売上予測や事業戦略の策定：71.0%
・製品／サービスの品質向上：58.1%
・スマホアプリの開発：58.1%
・製品の品質管理や欠品の自動検出：54.8%
・顧客ごとのサービスカスタマイズ：51.6%
・物流プロセスの自動化：51.6%
・顧客サービスの仮想トレーニング：48.4%
・機械の自動運転と制御：45.2%
・製品評判のモニタリング：41.9%
・マーケティングコンテンツの生成：41.9%
・キャラクターやストーリーの生成：29.0%
・その他：0.0%
・わからない／答えられない：0.0%
Q2で「レベル1」「レベル2」「レベル3」「レベル4」と回答した人に、「Q4.生成系AIの導入や活用を推進する上での課題を教えてください。（複数回答）」（n=70）と質問したところ、「社員の知識レベルがバラバラである」が51.4%、「活用のための適切なシステムが導入されていない」が45.7%、「十分なリテラシー（扱える知識）がない」が38.6%という回答となった。
出典元：プレスリリース
・社員の知識レベルがバラバラである：51.4%
・活用のための適切なシステムが導入されていない：45.7%
・十分なリテラシー（扱える知識）がない：38.6%
・伝統的な業務プロセスからの脱却が進まない：37.1%
・セキュリティリスクへの対策が取られていない：34.3%
・今の仕事で生成系AIを使う必要性を感じない：7.1%
・その他：1.4%
・課題はない：2.9%
・わからない／答えられない：0.0%
Q4で「わからない／答えられない」「課題はない」以外を回答した人に、「Q5.Q4で回答した以外に、生成系AIを導入推進する上で課題があれば、自由に教えてください。（自由回答）」（n=68）と質問したところ、「ルール作り」や「コスト」「著作権侵害リスク」など37の回答を得た。
＜自由回答・一部抜粋＞
・46歳：時短と人手の削減。
・53歳：生成系AIの確実性、信頼性の検証がまだできていない。
・41歳：ルール作り。
・56歳：著作権侵害のリスク。
・26歳：コスト。
・62歳：社員への浸透。
・62歳：利用者全員のレベルアップとその水準の維持の方策。
「Q6.お勤め先における生成系AIの活用について、期待感の違いなど、経営陣と現場でギャップを感じることがありますか。」（n=111）と質問したところ、「とてもある」が46.8%、「ややある」が42.3%という回答となった。
・活用のための適切なシステムが導入されていない：45.7%
・十分なリテラシー（扱える知識）がない：38.6%
・伝統的な業務プロセスからの脱却が進まない：37.1%
・セキュリティリスクへの対策が取られていない：34.3%
・今の仕事で生成系AIを使う必要性を感じない：7.1%
・その他：1.4%
・課題はない：2.9%
・わからない／答えられない：0.0%
Q4で「わからない／答えられない」「課題はない」以外を回答した人に、「Q5.Q4で回答した以外に、生成系AIを導入推進する上で課題があれば、自由に教えてください。（自由回答）」（n=68）と質問したところ、「ルール作り」や「コスト」「著作権侵害リスク」など37の回答を得た。
＜自由回答・一部抜粋＞
・46歳：時短と人手の削減。
・53歳：生成系AIの確実性、信頼性の検証がまだできていない。
・41歳：ルール作り。
・56歳：著作権侵害のリスク。
・26歳：コスト。
・62歳：社員への浸透。
・62歳：利用者全員のレベルアップとその水準の維持の方策。
「Q6.お勤め先における生成系AIの活用について、期待感の違いなど、経営陣と現場でギャップを感じることがありますか。」（n=111）と質問したところ、「とてもある」が46.8%、「ややある」が42.3%という回答となった。
出典元：プレスリリース
・とてもある：46.8%
・ややある：42.3%
・あまりない：4.5%
・全くない：3.6%
・わからない／答えられない：2.7%
Q6で「とてもある」「ややある」と回答した人に、「Q7.お勤め先における生成系AIの活用について、経営陣と現場でどのようなギャップを感じますか。」（n=99）と質問したところ、「経営陣の期待が高く、現場は後ろ向き」が38.4%、「現場の期待が高く、経営陣は後ろ向き」が36.4%という回答となった。
・ややある：42.3%
・あまりない：4.5%
・全くない：3.6%
・わからない／答えられない：2.7%
Q6で「とてもある」「ややある」と回答した人に、「Q7.お勤め先における生成系AIの活用について、経営陣と現場でどのようなギャップを感じますか。」（n=99）と質問したところ、「経営陣の期待が高く、現場は後ろ向き」が38.4%、「現場の期待が高く、経営陣は後ろ向き」が36.4%という回答となった。
出典元：プレスリリース
・経営陣の期待が高く、現場は後ろ向き：38.4%
・現場の期待が高く、経営陣は後ろ向き：36.4%
・期待感は同程度だが活用の方向性が一致しない：13.1%
・期待感は同程度だが知識レベルが一致しない：11.1%
・その他：1.0%
・わからない／答えられない：0.0%
「Q8.お勤め先において、今後更に生成系AIを活用し、DXによる価値創造を実現するためにどのようなことが必要だと考えますか。（複数回答）」（n=111）と質問したところ、「AI人材を更に育成するためのトレーニングを強化する」が59.5%、「セキュリティ対策を強化する」が49.5%、「「まずやってみる」の精神で挑戦する」が47.7%という回答となった。
・現場の期待が高く、経営陣は後ろ向き：36.4%
・期待感は同程度だが活用の方向性が一致しない：13.1%
・期待感は同程度だが知識レベルが一致しない：11.1%
・その他：1.0%
・わからない／答えられない：0.0%
「Q8.お勤め先において、今後更に生成系AIを活用し、DXによる価値創造を実現するためにどのようなことが必要だと考えますか。（複数回答）」（n=111）と質問したところ、「AI人材を更に育成するためのトレーニングを強化する」が59.5%、「セキュリティ対策を強化する」が49.5%、「「まずやってみる」の精神で挑戦する」が47.7%という回答となった。
出典元：プレスリリース
・AI人材を更に育成するためのトレーニングを強化する：59.5%
・セキュリティ対策を強化する：49.5%
・「まずやってみる」の精神で挑戦する：47.7%
・全社的なリテラシー向上のため教育機会を増やす：46.8%
・経営陣と現場でビジョンを統一する：35.1%
・他社の成功事例を取り入れる：27.0%
・ITコンサルタントなど外部委託先との連携を強化する：21.6%
・その他：0.9%
・わからない／答えられない：3.6%
Q8で「わからない／答えられない」以外を回答した人に、「Q9.Q8で回答した以外に、お勤め先において今後更に生成系AIを活用し、DXによる価値創造を実現するために必要だと思うことがあれば、自由に教えてください。（自由回答）」（n=107）と質問したところ、「スピード」や「参考になる社内事例を構築し、社員の理解を得ること」など49の回答を得た。
＜自由回答・一部抜粋＞
・46歳：効率化。
・53歳：参考になる社内事例を構築し、社員の理解を得ること。
・58歳：著作権対応。
・45歳：予算。
・26歳：スピード。
・56歳：機密管理含めたデータリテラシーの教育。
・62歳：基礎知識の教育と浸透。
調査概要：大企業の生成系AI活用に関する実態調査
調査方法：インターネット調査
調査期間：2023年9月15日〜9月19日
有効回答：DX推進業務に担当者として携わっている、大企業（従業員数1,000名以上）の会社員111名
出典元：グロースX
https://grtx.jp/
・セキュリティ対策を強化する：49.5%
・「まずやってみる」の精神で挑戦する：47.7%
・全社的なリテラシー向上のため教育機会を増やす：46.8%
・経営陣と現場でビジョンを統一する：35.1%
・他社の成功事例を取り入れる：27.0%
・ITコンサルタントなど外部委託先との連携を強化する：21.6%
・その他：0.9%
・わからない／答えられない：3.6%
Q8で「わからない／答えられない」以外を回答した人に、「Q9.Q8で回答した以外に、お勤め先において今後更に生成系AIを活用し、DXによる価値創造を実現するために必要だと思うことがあれば、自由に教えてください。（自由回答）」（n=107）と質問したところ、「スピード」や「参考になる社内事例を構築し、社員の理解を得ること」など49の回答を得た。
＜自由回答・一部抜粋＞
・46歳：効率化。
・53歳：参考になる社内事例を構築し、社員の理解を得ること。
・58歳：著作権対応。
・45歳：予算。
・26歳：スピード。
・56歳：機密管理含めたデータリテラシーの教育。
・62歳：基礎知識の教育と浸透。
調査概要：大企業の生成系AI活用に関する実態調査
調査方法：インターネット調査
調査期間：2023年9月15日〜9月19日
有効回答：DX推進業務に担当者として携わっている、大企業（従業員数1,000名以上）の会社員111名
出典元：グロースX
https://grtx.jp/
