[調査・レポート]

日本企業のAI導入が加速、ただしRoI実施やAIガバナンスなど課題も山積─PwC調査

PwC Japanグループ「2022年AI予測調査(日本版)」より

2022年5月20日(金)神 幸葉(IT Leaders編集部)

PwC Japanグループは2022年5月19日、企業におけるAIの取り組み状況に関する調査レポート「2022年AI予測調査(日本版)」を発表した。同調査では、AIを「全社的/一部の業務で導入済み」の日本企業が53%と半数を超え、米国の55%に僅差となった。一方で、RoI(投資利益率)測定、AIガバナンスの面での遅れや、PwCがAI活用成功のキーポイントとして挙げる内製化など、本質的な活用に向かううえでの課題も浮き彫りとなっている。

 PwC Japanグループが「2022年AI予測調査」の概要を発表した。米国では2018年より、日本版は2020年より実施している年次調査で、今年で3回目となる。2022年1月にWebで実施した。調査対象はAIを導入済み/導入検討中の企業で、日本は売上高500億円以上の部長職以上、米国は同5億米ドル以上の企業幹部。回答者数は日本300人、米国1000人となっている。

国内のAI導入企業の55%が1年先の売上げ増を予測

 同調査では、AIの業務導入について、「全社的/一部の業務で導入している」企業を「AI導入企業」、「導入済み、本番導入には至っていない」「AI購入検討中」企業を「未導入企業」と定義している。

 昨年比で日本のAI導入企業は43%から53%と10ポイント増加した。2020年の同調査では27%で、この3年間で、AIの本番活用が急速に進んでいることがうかがえる(図1)。

図1:日本企業のAIの業務への導入状況(出典:PwC Japanグループ)
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 「2019年発表の経済産業省『DXレポート』で、デジタルトランスフォーメーション(DX)という言葉が広まり、取り組む企業が増加した。ファーストペンギンが飛び込んだ後にフォロワーが動き出す日本企業の特徴を表している結果になった」と、PwCコンサルティング パートナーでPwC Japanグループ データ&アナリティクス/AI Labリーダー中山裕之氏(写真1)は語った。

写真1:PwCコンサルティング パートナー/PwC Japanグループ データ&アナリティクス AI Labリーダー 中山裕之氏

 一方で、米国企業は、2020年度のAI導入企業は55%と、昨年比3ポイント減の結果となった(図2)。導入が停滞した理由について、中山氏は次のように分析している。「短期的な成果を求め、すばやい意思決定が多い米国企業の体質によるもので、新型コロナウイルスによる経済の影響からプロジェクトが一部ストップしていることが考えられる」。

図2:米国企業のAIの業務への導入状況(出典:PwC Japanグループ)
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 AI活用がスローダウンした結果となっているものの、「全社的に活用している」と回答した企業は、日本の13%に対して米国は26%と倍差がついている。

 1年先の売上予測についての設問では、日本のAI導入企業の55%が売上げ増を予測しているのに対し、準備中の企業は39%、未導入企業は27%と回答。「明確な相関関係は見てとれないが、AIの活用がビジネスに貢献していると言える」(中山氏)。

日本企業はRoI測定能力やAIガバナンスで米国に遅れ

 上述のとおり、AI活用状況は日本と米国で僅差になりつつある。データマネジメント組織およびデータ民主化の環境整備状況を尋ねた設問では、データガバナンス導入(80%)、データに関する専門組織の設置(67%)を始め、環境整備が進んでいることを示す結果が出ている(図3)。

図3:データマネジメント組織/データ民主化の環境整備状況(出典:PwC Japanグループ)
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 一方で、RoI測定能力やAIガバナンスの面では、米国と比較し遅れが見られる。AI活用のRoI測定に関して、「正確に測定できている」と答えた日本企業は63%、米国企業は97%と大きく差が開く結果となった。

 「概念実証(PoC)を行ったままになっている企業もまだ散見される。スモールスタートでPoCから始め、成果が出たら全社展開という進め方で効果につなげていくものだが、ファーストステップとしてRoI測定をしっかりできていないのが米国との差が生じた要因の1つと見ている」とPwCコンサルティング パートナー データ&アナリティクス リーダーの藤川琢哉氏(写真2)は指摘した。

写真2:PwCコンサルティング パートナー データ&アナリティクス リーダー 藤川琢哉氏

 AIガバナンスは、AIが生み出すリスクに対したコントロールを指し、図4に挙げたような取り組みがある。調査結果からは、全体を通して米国企業は検討にとどまらずアクションまで進めているのに対し、日本企業は検討止まりの傾向が読み取れる。

 「AI活用において米国が先に進んでいたことを踏まえても、ここは重要な課題。米国に習ってアクションへの移行が望まれる」と藤川氏。続けて、「PoCのROI測定を確実に実施し、客観的評価を行ったうえで、全社展開し、効果を最大化していく取り組みが求められる。AIが今後社会基盤になっていく中で、この技術が社会に受容されるためにも、AIガバナンスへの取り組みをきちんと対外的に発表して、顧客に安心安全を届ける取り組みが求められるだろう」と語った。

図4:2022年における各種AIガバナンス対策の実施比率(出典:PwC Japanグループ)
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 AIガバナンスの取り組み自体は、47%の企業がすでに実施していると回答している。図5にあるように、AIガバナンスで注目するリスクについては、「サイバーセキュリティ」(54%)や「プライバシー」(44%)が上位に並び、AI特有のリスクについては注目度が低い結果となった。

 「サイバーセキュリティやプライバシーは以前から注目され、取り組まれてきたリスク。AIから生まれる新しいリスクについてはまだ注目度が低く、AIガバナンスの理解が日本企業に浸透していない」(同氏)。

図5:AIガバナンスで注目するリスク(出典:PwC Japanグループ)
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●Next:PwCが挙げるAI活用成功のキーポイントとは

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