AI Progress Report
March 2024

主要な統計

37%

69%

#246%

AIはワークフローを劇的に変える革新的ツールであると考える企業の割合「自動化」に次ぐ「基礎知識」はAIトレーニングにおいて2番目の優先事項

ビジネスアプリケーションのAI機能を使用している企業の割合

AIと人のバランスが主な課題になると考える企業の割合

AI に関する一般的見解

革新的な新しいツール

ソフトウェア
開発の前進
28%

37%

35%

AI は、この10年間で大きく取りざたされたテクノロジーの1つです。AIのハイプは、変革の可能性に基づくところが大きいですが、ビジネスの場で実現するのは必ずしも簡単ではありません。こうした状況は組織の視点にも反映されていて、AIを革命的なテクノロジーと見なす企業と、より慎重な視点を持つ企業が存在します。

さらなる評価を必要とする興味深いテクノロジー
Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=511 NA respondents

AI はさまざまな意味を持つ

51%
マシンラーニング61% 32%
生成AI

48% 27%23% 19% 12%

有益なもの

自動化

大規模言語モデル

自然言語処理確率

間違いを起こしやすい

10%
破壊的

Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=520 NA respondents

購入 vs. 構築
67%

ITスタッフは内部開発の取り組みをより意識している…

事業スタッフITスタッフ

28%

32%

71%

…しかし、主流なアプローチはAIをソリューションに統合すること

35%

20%

Developing
own tools for Purchasing AI tools from
社内使用のベンダーからinternaluse
vendors
自社ツールの開発AIツールを購入

Purchasing business
AI機能を備えたtools with AI features

ビジネスツールの購入
Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=492 NA respondents

多くの用途で使われるAI
自動化
オートメーション

67%

Dataanalysis
データ分析

63%

サイバーセキュリティ
Cybersecurity

61%

Chatbot
チャットボット

57%

ソフトウェア開発
Softwaredevelopment

57%

Contentcreation
コンテンツ作成

57%

Financialmodeling
財務モデリング

54%

Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=511 NA respondents

AI 導入の課題
Determining
best AI/human interaction
AI/人の最適な相互作用の決定

46%

AI実現のためのインフラストラクチャコスト
Costs of infrastructure to enable AI

45%

サイバーセキュリティ/プライバシーの懸念
Cybersecurity/privacy concerns

45%

Building
appropriate datasets
適切なデータセットの構築

37%

Ability AIツールへの適切なインプットの提供
to provide proper inputs to AI tools

34%

明確なユースケースの特定
Identifying
clear use cases

34%

Ability toproperly evaluate AI output
AIのアウトプットの適切な評価

33%
Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=514 NA respondents

AIニーズのある機能分野
Data management
and analysis
データ管理と分析

45%

Cybersecurity
サイバーセキュリティ

44%

IT Infrastructure
ITインフラストラクチャ

43%

Softwareソフトウェア開発
development

42%

Projectプロジェクト管理
management

32%

Finance
財務

31%

Marketing
マーケティング

30%

Sales
セールスHRHR
Functional management
機能管理
法務
Legal

AIスキルに対する需要が最も高い

23%
20%
18%
15%
Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=520 NA respondents重要なAIスキル
データ
44%

分析にAIを使用

36%

アウトプット評価

38%

インプットデータの管理

33%

AIアシストコーディング

37%

脆弱性の理解34%

サイバーセキュリティの改善

プロンプトエンジニアリング

ソフトウェア36%

サイバーセキュリティ

26%

インフラストラクチャ

33%

自動化システム32%

アーキテクチャの計画

AIアルゴリズムの作成

Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=520 NA respondents

AIスキルギャップに対する取り組み
優先度 〔高〕

〔中程度〕

〔低〕

Upskilling existing staff in current roles
現役割における既存スタッフのアップスキリング

36%

49%

15%

Retraining existing staff for new roles
新たな役割のための既存スタッフのリ・トレーニング

36%

49%

15%

HiringAI experts in specific areas
特定分野におけるAI専門家の雇用

33%

43%

25%

実施量 〔高〕

〔中程度〕

〔低〕

32%

48%

20%

Retraining existing staff for new roles
新たな役割のための既存スタッフのリ・トレーニング

26%

54%

20%

特定分野におけるAI専門家の採用
HiringAI experts in specific areas

24%

Upskilling existing staff in current roles
現役割における既存スタッフのアップスキリング

48%

29%

専門家の採用は、既存スタッフのトレーニングと比べて優先度は高くはありません。しかし、急速に変化する環境においてスキルギャップを埋めるためには、引き続き重要な検討要素となります。
Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=520 NA respondents

AIトレーニングにおける優先事項
UsingAI for automation
自動化のためのAI活用

23%

AIの基礎知識Fundamentals
of AI

22%

AI data
AIデータ

16%

AIセキュティAI security

15%

Coding with AI
AIを使ったコーディング
AI algorithms
AIアルゴリズム

テクニカル/非テクニカル
問わず、あらゆる職務に適用可能

13%10%
Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=514 NA respondents

AIトレーニングに対する期待形式
役割ごとの広範カリキュラムの一部としてのAIコース

タイミング34%特定スキルのための単体AIコース

24か月以内またはそれ以上37%

可能な限り早く24%34%33%
AIを含む幅広いスキルを評価する
認定資格

35% 大企業
20% 中規模企業
19% 小規模企業

39%
今後12か月以内

Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=520 NA respondents

AI後の人材確保に対する期待
変化なし
人材の増加

53%
31%

16%

人材確保に関する初期の見解は、これまでの調査でも見られた傾向があり、企業はテクノロジーによって、既存の労働力を削減するのではなく、むしろ補強することを期待しています。この分野や常に変化し続けるでしょう。調査回答者は現在、40%強のタスクが効率的に自動化されるだろうと推定しており、この比率は、労働者の数と個人に期待される職務の両方を推進する要因となります。

人員の削減

Source: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=519 NA respondents

AIスキルの分布33%

24%
21%

21%

AIコンピテンシーは、デジタルフルーエンシー（デジタルの流暢さ/使いこなす力）の一部となる可能性がある

AI specialists
AIスペシャリスト
concentrated
は1～2つのwithin
one or two
部門に集中
departments

AI specialists
AI skills
AIスペシャリスト
AIスキルはテク
spreadacrossconcentrated
は複数の異なる部門に集中していseveraldifferent withintechnology
テク部門にるが、専門とする
technology
departments
but
またがっている
職務はない
functions
without specialized
job rolesAIskills spread
AIスキルは組織
across the
全体に広がってorganization
いるSource: CompTIA 2024 AI Progress Report survey | n=518 NA respondents

調査手法
CompTIAのAI Progress Reportは、 AIに関する見解とテクノロジー導入の初期段階について洞察を提供します。
北米内における定量的調査は、2024年2月にチャネルプロフェッショナルを対象としたオンライン調査から構成されています。合計521名の回答者が調査に参加し、95％の信頼性でのサンプル誤差は＋/－4.4%ポイントでした。サンプリングエラーは、データのサブグループほど大きくなります。
どの調査でもそうであるように、サンプリング誤差は起こり得る誤差の原因の一つにすぎません。非サンプリング誤差を正確に計算することはできないため、その影響を最小限におさえるために調査設計、データ収集と処理のあらゆるフェーズで予防措置が講じられています。
CompTIAはすべての内容および分析に責任を負います。当調査に関する質問は、CompTIA Research and Market Intelligence research@comptia.org までお問い合わせください。
CompTIA は市場調査業界のInsights Associationの一員であり、世界的に尊重されているその標準および倫理規定を順守します。