PwC調査：日本企業の生成AI活用は低目標設定で成果不足

2025年07月03日

日本企業の生成AI目標設定が保守的で実装効果が限定的
投資不足とスキル不足が主要な障壁として浮き彫りに
政府支援策と企業戦略見直しが競争力維持の鍵

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PwC調査が明かす日本企業の生成AI活用の現状

PwCが実施した最新調査により、日本企業の生成AI活用における深刻な課題が浮き彫りになりました[1]。調査結果によると、多くの日本企業が生成AIに対して保守的な目標設定を行っており、その結果として十分な実装効果を得られていないことが判明しています。この現状は、グローバル競争において日本企業の競争力低下を招く可能性があると専門家は警鐘を鳴らしています[2]。

調査では、日本企業の多くが生成AI導入に際して「失敗を恐れる」傾向が強く、結果として小規模な実証実験に留まるケースが多いことが明らかになりました。一方で、積極的な目標設定を行った企業では、明確な成果を上げている事例も報告されており、戦略的アプローチの重要性が強調されています[4]。

この調査結果は、日本企業特有の「石橋を叩いて渡る」文化が、AI時代においては逆に足かせとなっている可能性を示唆しています。生成AIは従来のITシステムとは異なり、小さく始めて段階的に拡大するアプローチよりも、最初から大胆な目標設定と十分なリソース投入が成功の鍵となります。これは料理に例えるなら、少量の調味料では味が決まらないのと同様で、AI活用においても一定規模以上の投資と明確な目標がなければ、真の効果を実感することは困難です。

投資不足とインフラ整備の遅れが成長を阻害

調査で特に注目すべき点は、日本企業における生成AI関連の投資不足とインフラ整備の遅れです[1]。多くの企業が既存システムとの統合に課題を抱えており、レガシーシステムへの依存が新技術導入の障壁となっています[3]。また、クラウドインフラの整備や、AI処理に必要な計算リソースの確保についても、十分な投資が行われていない現状が明らかになりました。

さらに深刻な問題として、AI人材の不足が挙げられています。技術的な知識を持つ人材の確保だけでなく、AI戦略を立案し実行できる経営層やマネジメント層の育成も急務となっています[1]。この人材不足は、単純な採用活動では解決できない構造的な課題として認識されています。

投資不足の背景には、生成AIのROI（投資収益率）が見えにくいという企業の懸念があります。しかし、これは「鶏と卵」の問題と言えるでしょう。十分な投資なしには効果的な活用は不可能であり、効果が見えなければ投資判断も困難になります。成功している企業の事例を見ると、最初から「学習コスト」として一定の投資を覚悟し、段階的に効果を測定しながら投資を拡大するアプローチを取っています。これは新しい言語を学ぶ際に、最初から集中的に学習環境を整える必要があるのと同様です。

政府支援策と企業戦略の見直しが急務

この調査結果を受けて、経済産業省は生成AI活用促進に向けた新たな支援策を発表しました[6]。政府の取り組みには、技術開発支援、人材育成プログラム、そして民間企業との連携強化が含まれています。特に中小企業向けの支援策では、AI導入のハードルを下げるための具体的な施策が検討されています。

一方で、企業側も従来のビジネスモデルからの脱却と、より積極的な戦略見直しが求められています[4]。成功事例を持つ企業では、経営トップが直接AI戦略に関与し、組織全体でのデジタル変革を推進している傾向が見られます。また、海外企業との技術提携やスタートアップとの協業も、競争力向上の重要な要素として注目されています[2]。

政府支援策は重要な第一歩ですが、最終的には各企業の主体的な取り組みが成功の決定要因となります。政府の役割は「土壌を整える」ことであり、実際に「種を蒔き、育てる」のは企業自身です。特に重要なのは、AI活用を単なる効率化ツールとして捉えるのではなく、新たなビジネスモデル創出の機会として位置づけることです。これは、インターネットが登場した際に、単なる情報収集ツールから電子商取引やSNSといった新しいビジネス領域を生み出したのと同様の発想転換が必要です。

まとめ

PwC調査が示した日本企業の生成AI活用における課題は、単なる技術的な問題を超えて、企業文化や戦略的思考の根本的な見直しを求めています。保守的な目標設定から脱却し、十分な投資とリソース配分を行うことで、真の競争優位を築くことが可能です。政府支援策と企業の主体的な取り組みが両輪となって、日本企業の生成AI活用が加速することが期待されます。