日経読者調査：生成AI活用で7割が業務効率向上を実感

2025年07月05日

生成AI導入により業務効率が大幅に向上、企業の競争力強化が加速
米中貿易摩擦がAI技術開発と導入戦略に重大な影響を与える
製造業から金融まで幅広い業界でAI活用による生産性向上が実現

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グローバル市場におけるAI技術競争の激化

現在、世界のAI市場では米中間の技術競争が激化しており、これが企業の生成AI導入戦略に大きな影響を与えています[1]。特に注目すべきは、NVIDIAが中国向けにH20チップという性能を制限したAI用半導体を開発していることです。これは米国の輸出規制に対応した措置ですが、同時に中国市場での競争力を維持するための戦略でもあります。

一方、中国は2029年までにAI関連のインフラ投資を現在の180億ドルから900億ドルまで5倍に拡大する計画を発表しており[1]、国内のAI加速器・GPU製造業者が既に市場シェアの33%を獲得するなど、技術的自立への取り組みを強化しています。この動向は、日本企業にとってもAI技術の選択肢多様化と競争環境の変化を意味しています。

この米中AI技術競争は、まさに現代版の「宇宙開発競争」と言えるでしょう。1960年代の米ソ宇宙競争が最終的に両国の技術革新を促進し、民間への技術移転を加速させたように、現在のAI競争も結果的に企業レベルでの技術活用を促進しています。日本企業にとっては、この競争環境を活用して最適なAIソリューションを選択し、業務効率向上を実現する絶好の機会となっているのです。重要なのは、特定の技術プラットフォームに依存せず、自社の業務特性に最適化されたAI活用戦略を構築することです。

製造業における生成AI活用の成功事例

製造業分野では、PTC社のような産業IoTとAR（拡張現実）ソリューションを提供する企業が注目を集めています[4]。同社は最新四半期で予想を上回る1株当たり1.79ドルの利益を計上し（予想1.37ドル）、売上高も前年同期比5.5%増の6億3637万ドルを記録しました。これは製造業における生成AI技術の導入が実際に収益向上に寄与していることを示す具体例です。

特に製造現場では、生成AIを活用した予知保全システムや品質管理の自動化が進んでおり、従来の人的作業に依存していた工程の効率化が実現されています。また、AR技術と組み合わせることで、作業員の技能向上や複雑な組み立て作業の支援も可能になっています[4]。

製造業でのAI活用は、まるで熟練職人の技能を「デジタル化」して全社員で共有するようなものです。例えば、ベテラン技術者が長年の経験で培った「機械の音の違いで故障を予測する能力」を、AIが音響データから学習し、若手作業員でも同様の判断ができるようになります。これにより、技能継承の課題解決と同時に、24時間365日の監視体制が可能になります。PTC社の成功は、このような「人間の知恵とAIの処理能力」を組み合わせたハイブリッド型アプローチが、実際のビジネス成果に直結することを証明しています。

金融・サービス業界での効率化推進

金融業界では、ニューヨークを中心とした金融インフラが技術セクターの生産性向上を支援する重要な役割を果たしています[2]。特に投資判断の高度化や顧客サービスの自動化において、生成AIの活用が急速に進んでいます。Mirae Asset Global Investmentsのような投資会社がPTC社への投資を拡大していることも、AI技術を活用した企業への投資家の期待の高さを示しています[4]。

また、学術機関においてもAI研究の実用化が進んでおり、マレーシアのUniversiti Putra Malaysiaでは水素エネルギー開発や環境モニタリングシステムにAI技術を応用する研究が行われています[5]。これらの研究成果は最終的に産業界での実用化につながり、さらなる効率化を促進する可能性があります。

金融業界でのAI活用は、まさに「デジタル版のプライベートバンカー」を全顧客に提供するようなものです。従来は富裕層のみが享受できた高度な投資アドバイスや市場分析を、AIが24時間体制で一般顧客にも提供できるようになります。これにより、金融機関は人的リソースをより戦略的な業務に集中させることができ、同時に顧客満足度の向上も実現できます。学術機関での研究成果が産業界に還元される流れも、まるで「研究室から工場まで」のイノベーション・パイプラインが構築されているようで、持続的な技術革新の基盤となっています。

まとめ

生成AI技術の普及により、製造業から金融業まで幅広い業界で業務効率の大幅な向上が実現されています。米中間の技術競争は一見すると不安定要因に見えますが、実際には技術選択肢の多様化と競争による品質向上をもたらしており、日本企業にとって有利な環境を創出しています。重要なのは、自社の業務特性に最適なAI技術を選択し、段階的に導入を進めることです。今後も継続的な技術革新により、さらなる効率化の可能性が期待されます。