デロイト トーマツ グループ（東京都千代田区、グループCEO：木村研一）のAIに関する戦略的活用およびガバナンスに関する研究活動を行うDeloitte AI Instituteは、国内外の企業のAI活用に関する「グローバルAI活用企業動向調査」の第5版を発行しました。本調査は2022年4月から5月にかけて13か国、2,620名のグローバルビジネスリーダー（うち日本は100名）を対象に調査を実施しました。デロイトが発行したグローバル調査の抄訳に加え、「日本の視点」としてデロイト トーマツ グループのプロフェッショナルによる考察・分析を掲載しています。
加速するAIトランスフォーメーション　価値拡大に向けて今すぐ実行すべき4つの重要アクション
生成AIの利用や導入が進んでいる中、今やAIはその可能性を引き出し、活用して企業全体で価値を高める価値創造の時代に突入しています。AIは競争優位性確立のためのエンジンであり、データはその燃料といえます。エンジンや燃料によって前に進むためには、自社が目指す、企業としての目的地を示すリーダーシップがますます必要となっています。

本調査は、企業がどのように新しい未来への道を切り開こうとしているのか、また、今日では実現されていない価値源泉がどこにあるのかを調査しました。その結果、AIの可能性を引き出して企業全体で価値を高めるために、ビジネスリーダーが実行している4つの重要アクションがわかりました。

・組織文化とリーダーシップに投資する
従業員の期待値はますます高まっており、回答者の82%がAIによって仕事の満足度が高まると回答しています。リーダーはその期待を活用して、組織文化を変え、新しい働き方を確立し、AIでより大きなビジネス成果を出すために、もっと多くのことを行うべきです。

・業務を変革する
高い成果を出している組織は、低い成果にとどまっている組織よりもAIアプリケーションのROIのトラッキング、AIモデルのライフサイクル公開戦略の文書化などAI運用のベストプラクティスを導入しています。組織がAIを倫理的かつ大規模に構築し導入できるかは、新しいテクノロジーの固有の要求に対応するために業務をどれ程上手く再設計したかによります。

・テクノロジーと人材を組み合わせる
テクノロジーと人材の獲得は、もはや別々に考えるべきではありません。AI活用の初期段階にある組織は、AI人材を備えた小規模企業の買収や対象を絞った採用を通じて、外部人材を取り入れる傾向があります。組織は、人材のスキルセットか、あるいは既にパッケージ化されたソリューションかに関わらず、現在利用できるスキルセットに基づいて、AIへのアプローチを戦略化する必要があります。

・価値が増大するユースケースを選定する
組織のAI活用を推進するための適切なユースケースの選択は、ビジネスのバリュードライバーによって大きく依存します。そして、それらのバリュードライバーは組織のセクターや業界の状況に影響されます。

前回調査に比べて日本のAI利活用が加速
日本企業についても調査しており、前回の調査結果ではAI活用は限定的であり、「PoC疲れ」なる用語も定着するほど、実証実験を実施するが実験止まりにとどまるケースが多く、「世界と比べて相当遅れている」という調査結果を公表しました。しかし、今回の調査では、日本企業はAI成熟度別のグループにおいて、スターター（AIの少数の導入／低い成果）が減少し、トランスフォーマー（AIの多数の導入／高い成果）が大幅に増加しています（参照：図3）。このことから、AI利活用が加速しており、日本企業のAIに対する意識が変化しつつあることがわかりました。それと同時にAIリスクに関する対応については、対応が進んだ項目があるものの、まだ懸念事項は残る状況であることもわかりました（図4）。

生成AIの登場によってAIに対する期待が加速度的に高まる中、日本企業は日本の文化的、社会的な特徴を踏まえ、戦略的にAI導入のケイパビリティ獲得の促進と共に、ルール策定、およびツールを活用したルール導入による成果を上げやすい構造変革が求められています。

【主なアンケート調査の結果】
今回の調査では、市場におけるAIの取り組みの増加を反映するために若干の調整を加えた以外は、「グローバルAI活用企業動向調査 2021」と同じ基礎分析モデルを使用しました。国内外2,620名の回答を基にしたAI成熟度の内訳は以下の通りです。 ・トランスフォーマー
(多数の導入／高い成果)：変革を遂げていますが、完全には遂げていません。このグループは、最も強力な AI の成果に関連する先進事例を特定し、幅広く採用しています。

・パスシーカー
(少数の導入／高い成果)：このグループは成功につながる機能や行動を採用していますが、取り組みの数は少ないです。彼らは正しく取り組んではいますが、複数形態のAIの規模拡大についてはトランスフォーマーほどには達していません。

・アンダーアチーバー
(多数の導入／低い成果)：非常に多くの開発と導入が行われている点がこのグループの特徴です。しかし、より有意義な成果を効果的に達成するのに役立つ先進事例を十分に採用していません。

・スターター
(少数の導入／低い成果)：AI機能の構築に後れを取っている点がこのグループの特徴とみられます。先進事例となりうる行動を取る可能性が最も低いグループです。

また、AIの取り組みを拡大する際の課題として、「経営のコミットメント」、「初回立ち上げ後のメンテナンスまたは継続的なサポート」、「組織の日常業務やワークフローへのAIの組み込み」、「AI関連のリスク管理」が上位に上がりました。