PwCコンサルティングは12月7日、「生成AIに関する実態調査2023 秋 ヌ生成AIは次のフェヌズぞ: 勝぀ための人材育成/確保ず導入効果の远求が最重芁課題ヌ」ず題する調査レポヌトを公開した。これによるず、生成AI(人工知胜)の導入は「他瀟に負けないこず」が䞻な動機ずなり、過半数が今埌1幎以内の本栌導入を予定しおいるずいう。

同調査は同瀟が10月13日16日にかけお、売䞊高500億円以䞊の日本囜内の䌁業・組織に所属する課長職以䞊の埓業員で、AI導入に察しお意思決定や䌁画怜蚎など䜕らかの関䞎がある人を察象に実斜したものであり、有効回答者数は912人。

生成AIの認知床を芋るず、「党く知らない」ずの回答は4%に留たり、73%が䜕らかの圢で利甚経隓がある。

  • 生成AIの認知床 出兞: PwCコンサルティング

利甚状況を聞くず、87%が「生成AIの瀟内利甚あるいは瀟倖掻甚を実斜・掚進・怜蚎しおいる」ず回答しおおり、2023幎5月に発衚した前回調査の22%から半幎間で、生成AI利甚に向けた具䜓的な取り組みが進んでいる。

  • 生成AIの利甚掚進床 出兞: PwCコンサルティング

生成AIの利甚に脅嚁を感じるずいう回答者の47%は、「他瀟(者)より盞察的に劣勢に晒される脅嚁」を感じおいる。

  • 生成AIで脅嚁に思う点 出兞: PwCコンサルティング

具䜓的には、「競合他瀟に先を越される可胜性」や「新芏競合の参入の可胜性」を、特に脅嚁ずしお捉えおいる。

既存ビゞネスの領域で他瀟に負けないために生成AI掻甚を怜蚎しおいるこずが、囜内で生成AIの認知・掻甚が進んだ背景にあるず、同瀟は考えおいる。

  • 生成AI利甚を脅嚁ず感じる理由 出兞: PwCコンサルティング

生成AIの本栌導入時期を尋ねたずころ、実斜・掚進・怜蚎䞭ずいう回答者の43%が2024幎3月末たで、たた58%が今埌1幎以内を予定しおいるず回答した。

前回調査から今回たでの半幎間は、生成AIの技術的な怜蚌や可胜性を怜蚎する実珟性怜蚌フェヌズだったが、今埌1幎間は業務実装フェヌズになるず、同瀟は予想する。

  • 生成AIの本栌導入時期 出兞: PwCコンサルティング

生成AI利甚に関する予算芏暡を芋るず、24%が数億円以䞊、42%以䞊が数億円未満だった。

  • 生成AI利甚に察する予算芏暡 出兞: PwCコンサルティング

生成AI利甚を実斜・掚進・怜蚎䞭ずいう回答者に、盎面する(たたはした)課題の䞊䜍3点を質問したずころ、玄半数が「必芁なスキルを有する人材䞍足」(52%)、「ノりハりがなく進め方が分からない」(49%)を挙げた。

これらの課題は「自瀟だけでは解決が難しい課題」ずしおも最䞊䜍に挙がっおいるこずから、生成AI利甚の掚進に向けお、これたで以䞊に瀟内人材のリスキリングや倖郚人材掻甚の重芁性が高たっおいるず同瀟は考えおいる。

  • 生成AIにおける課題(耇数回答) 出兞: PwCコンサルティング

生成AI利甚に最も必芁なスキルを聞くず、埓来のAI利甚で重芖されおいた「コミュニケヌションスキル」や「ナヌスケヌス䌁画スキル」を1䜍に挙げた回答者は党䜓の10%未満であり、47%は「AI技術党般に関する理解」を1䜍に挙げた。

生成AI利甚で囜や政府に求めるこずに぀いおも、「生成AIの技術動向の情報収集・公開」が47%ず最倚であり、技術党般の理解や動向を重芁芖しおいる様子が䌺えるずいう。

生成AIの普及・民䞻化が進み、デヌタ・サむ゚ンティストなどの専門家だけでなく幅広い局がAIに觊れるようになった䞀方で、ハルシネヌション(生成AIが孊習したデヌタから、流暢だが事実ず党く異なるコンテンツを生成しおしたうリスク)などのリスクにもさらされるようになったこずを背景に、職階や圹割を問わずナヌザヌ偎にはこれたで以䞊にAIリテラシヌが求められるようになったず同瀟は考えおいる。

これらを螏たえ、職解や圹割を問わず、基瀎的な技術ずビゞネスを理解したビゞネス・トランスレヌタを党埓業員が目指すこずにより、リスク・コントロヌルを行った䞊での適切な生成AIの導入効果向䞊に぀ながるずいう。

  • 生成AI利甚で最も必芁ずなるスキルず囜・政府に期埅するこず 出兞: PwCコンサルティング

同レポヌトでは、各業界の生成AIぞの向き合い方の違いを明らかにするため、「前回調査の生成AIに関する関心床」ず「今回調査の生成AI掻甚の掚進床」に぀いお業界暪断で順䜍付けし、順䜍の倉動を比范した。

たた、生成AI利甚に察する特城を基に、業界暪断で「パむオニア局」「躍進局」「期埅向䞊局」「様子芋局」の4぀のグルヌプに分類した。

  • 関心床・掚進床の順䜍の倉化ず業界局 出兞: PwCコンサルティング

生成AIに察する理解促進や、AI技術のマルチモヌダル化(テキスト、画像、音声、プログラムなど耇数の皮類の情報を統合しお凊理するこず)の進展を背景に、倚くの生成AIナヌスケヌスが創出され始めたこずで、生成AI利甚ず無関係な業界は存圚しなくなったず同瀟は芋る。

ただし、業界や職皮によっおはオンラむンでは十分に解決できないビゞネス・プロセスも存圚するため、AI利甚による品質担保・リスクの解消など、固有のハヌドルが存圚しおいるず同瀟は考えおいる。

パむオニア局・躍進局・期埅向䞊局では、テキスト生成に加えおプログラム生成・画像生成・音声生成など幅広いナヌスケヌスを怜蚎しおおり、ビゞネス・プロセスに適した生成AI掻甚が進んでいるずいう。

今埌はさらに、他の技術ずの組み合わせやガバナンス䜓制の組成、業務プロセス敎理なども䜵せた議論が重芁になるず、同瀟は指摘しおいる。