世界の AI 導入状況
2022 年(IBM Global AI
Adoption
Index 2022)
Morning Consult によって実施された
新たな IBM 委託調査

はじめに

世界の AI 導入状況、AI の潜在能力の発揮を妨げている障壁や課題、および AI が最も成功する可能性の高いユースケース・業

世界中で、人工知能 (AI) の導入と、それによる企業や社会への種・国に関する洞察を提供する IBM Global AI Adoption Index

影響は、転換期を迎えています。世界の AI 導入率は着実に高まの発行は、今年で 3 年目を迎えます。本書は、現在 AI の活用をり、現在は前年から 4 ポイント高い 35％ まで上昇しています。

検討していると回答した 42% の企業にプレイブックを提供し、また、実質的に AI の利用が普遍的なものとなっている業界や国今後起こりうる AI のトレンドと課題について見通しを示します。

もあります。AI に新しい自動化機能が加わり、より使いやすく身近になり、より幅広いユースケースが確立されるのに伴い、IBM の委託により作成されたこのデータは、世界 7,502 社の企

世界中の組織に新たな利益と効率性が急速にもたらされるよう業における AI の実装に新たな光を当てます。米国、中国、インになっています。AI の適用方法としては、仮想アシスタントのド、アラブ首長国連邦、韓国、オーストラリア、シンガポール、ような既成のソリューションを利用する方法と、IT プロセスな

カナダ、英国、イタリア、スペイン、フランス、およびドイツのどの既存のビジネス・オペレーションに組み込む方法がありま

各国 500 社ずつ、中南米 (ブラジル、メキシコ、コロンビア、ア

すが、44％ の組織が既存のアプリケーションやプロセスへの AI

ルゼンチン、チリ、およびペルー) 1,000 社の企業を対象としたの組み込みに取り組んでいることから、「身近さ」の重要性が

この調査は、2022 年 3 月 30 日から 4 月 12 日の間に、うかがえます。

Morning Consult 独自のオンライン・プロバイダーのネットワー
クを通じてオンラインで実施されました。方法論についての詳細

上記が、最新の IBM Global AI Adoption Index の主な結論です。

は、サマリーの最後に記載されています。

進歩は見られるものの、消費者によって確実に AI のメリットが歓迎されるように企業が行うべきことは依然として残っています。
そのためには、信頼性を高め、AI が責任を持って行動していることを保証することです。例えば、AI を導入している組織の大多数は、意図しないバイアスを減らすなど、AI が信頼でき、責任を負うことができるようにするための措置を講じていません。
同時に、企業は、スキル不足や人材不足に対処したり、環境・社会・ガバナンス (ESG) 関連のイニシアチブの推進や環境への影響の低減を支援したりするなど、社会や環境に大きな影響を与える、より広範な課題にも AI を適用するようになっています。
企業の 3 分の 2 が現在、または将来的にサステナビリティー関連の目標達成に向け、AI の適用を計画しています。

2

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

重要なポイント
自動化とスキル

主な調査結果
世界の AI の導入は着実に増加しています。

AI による反復的な作業の自動化は、人材不足やスキル不足の解消に役立っています。

– AI 導入と戦略: 現在、35％ の企業がビジネスに AI を活用していると回答しています。これに加え、42％ が AI を検討してい信頼性の確立信頼性は優先事項ですが、多くの組織が、AI を信頼できるようにするための措置を講じていません。

ると回答しています。AI の導入は着実に増加しており、2021
年から 4 ポイント上昇しました。
– 労働力の補強: AI による反復的な作業の自動化は、人材不足やスキル不足の解消に役立っています。世界の IT プロフェッ
ショナルの 30％ が、所属する組織の従業員が新しい AI や自サステナブルなビジネス
世界中の企業が、サステナビリティーの目標
達成に向け、AI に投資する用意があります。

動化のソフトウェアやツールを使用して、すでに時間を節約していると回答しています。
– サステナビリティー: 企業の 3 分の 2 (66％) が現在、または将来的にサステナビリティーの目標達成に向け、AI の適用を計画しています。
– ユースケース: 約半数の組織が、コストの削減と効率化(54%)、IT またはネットワークのパフォーマンスの向上(53%)、およびカスタマー・エクスペリエンスの改善 (48%)など、IT、ビジネス、またはネットワーク・プロセスの自動化に AI を使用することのメリットを見出しています。
一方で、重要な課題も残っています。
– AI 導入の障壁: 企業における AI 導入の成功を妨げている要因のトップ 5 は、AI に関するスキルと専門知識が不足している(34%)、料金が高すぎる (29%)、モデルを開発するツールやプラットフォームがない (25%)、プロジェクトが複雑すぎる、または統合・拡張が難しい (24%)、データが複雑すぎる(24%) となっています。
– 信頼できる AI: 多くの組織が、バイアスの削減 (74%)、パフォーマンスのばらつき/モデル・ドリフトの追跡 (68%)、AIによる決定の説明可能性の確保 (61%) など、AI が信頼でき、責任を負うことができるようにするための措置を講じていません。

3

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

30%

27%

80%
48%
44%

44%

46%

41%

44%

46%

43%

45%

40%
47%

43%

42%

60%
57%

58%

40%

42%
39%
31%

20%

24%

28%

38%

34%
29%

34%

31%
22%

26%

25%

0%

AI を実装済

AI を検討中

世界の AI 導入率

13%

AI 導入と戦略
2022 年も安定したペースで AI 導入が進み、3 分の 1 超の企業

2022 年に AI を導入した組織の割合は、(35％) がビジネスに AI を活用していると回答し、2021 年から2021 年と比較して 13% 増加しています。

4 ポイント上昇しました。AI 導入の重要な推進力となっていたのは、AI が身近になり、組織全体で実装しやすくなったことですが、企業はタスクの自動化を進め、コストを削減する手段としても AI に期待を寄せています。また、大企業と中小企業の AI
導入の差も大きく広がっています。大企業では、AI を組織内で実装する割合が中小企業に比べて 100％ 高くなっています。この割合は 2021 年には 69％ に過ぎませんでした。

4

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

AI の導入は、企業、地域、および業種によって異なっています。

調査データから、最も AI の展開を加速させている地域とセク大企業では、ビジネス・オペレーションに AI を積極的に実装すターが明らかになっています。

る割合が中小企業に比べて 2 倍であるのに対し、中小企業は AI

中国を検討している、またはまったく導入予定がない傾向が大きく67%なっています。先頭を走るのは中国とインドの企業であり、これらの国の IT プロフェッショナルの 60% 近くが、所属する組織

中南米

66%

インド

62%

ですでに AI を積極的に活用していると回答しており、韓国(22%)、オーストラリア (24%)、米国 (25%)、および英国

84%(26%) などの市場をはるかに上回る導入率となっています。ま60%

た、業種間の差も大きく、自動車業界や金融サービス業界の企業
は、他の業界の企業に比べて、AI の実装または展開の加速を進

イタリア

57%

めている傾向が突出して大きくなっています。

シンガポール

57%

AI の導入は引き続き速度を増しており、IT プロフェッショナ

スペイン

56%

アラブ首長国連邦

55%

ルの半数超 (53%) が、過去 24 カ月の間に AI の展開を加速させたと回答しています。新型コロナウイルス感染症への対応の一環として AI 展開を加速していると回答した企業が 43％ にとどまった 2021 年から、大幅な伸びが見られます。

554%
グローバル平均

自動車業界

大企業

金融サービス53%

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

4 分の 1

これまで AI 導入が緩やかであったことの大きな理由となっていたのは、AI をうまく運用化し、ビジネス目標に適用できるような戦略を実装する必要性でした。現在、特に AI 導入が大幅に遅の企業が、人材不足やスキル不足をれている中小企業を中心に、まだ AI を取り入れていない組織の理由に AI を導入しています。

多くが、AI 導入に向けた適切な戦略の策定に取り組んでいます。
大企業は中小企業に比べて、組織全体で AI をどのように活用するかという包括的な戦略を策定済みである割合が 60% 高く

5 分の 1の企業が、環境面のプレッシャーを理由に AI を導入しています。

なっています。多くの中小企業 (41％) は現在 AI 戦略を策定している最中です。
37%

AI 戦略を策定中である

28%

包括的な戦略を策定済みである

25%

限られた、または特定のユースケースにのみ焦点を当てた戦略がある

国を問わず、AI を検討または導入している企業の IT プロフェッ
ショナルのほとんどが、自社で AI 戦略を策定中またはすでに策定済みであると回答していますが、自社の AI 戦略が全社にわたる包括的なものであると回答する傾向が最も大きいのはインドと中国の IT プロフェッショナルとなっています。
AI 導入の推進力となっている要因のトップ 10
43%

AI の進歩により、AI がより身近に
なったこと

42%

コスト削減と主要プロセスの自動化
の必要性

37%

既製の標準的なビジネス・アプリ
ケーションに AI が組み込まれることが多くなったこと

31%

競合のプレッシャー

31%

新型コロナウイルス感染症パンデミック
による需要

6

25%

消費者からのプレッシャー

23%

リーダーシップからの指示

22%

企業文化

22%

人材またはスキル不足

20%

環境面のプレッシャー

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

コスト削減と主要プロセスの自動化の必要性が、世界のほとん

現在どのようなクラウド環境を利用していますか？

どの市場で AI 導入を推進しています。
AI テクノロジーは、AI ツールがよりビジネスに特化し、使いやすくなるにつれて、また、一般的に AI スキルの普及が進むにつれて、年々進歩し続けています。2、3 年前の AI プロジェクトと比較して、企業が挙げる最も重要な変化は、AI ソリューショ
ンがビジネス・ニーズに適合する設計になっていること (45%)、43%

プライベートクラウド

32%

ハイブリッドクラウドまたはマルチクラウド

13%

パブリッククラウド

8%

オンプレミス

より身近で実装しやすくなったこと (41%)、およびデータと AIに関するスキルが以前より普及したこと (38%) です。
今後 12 カ月間、どのような AI への投資を計画していますか？
44%

研究開発

42%

現行の AI アプリケーションやプロセス
への AI の組み込み

大企業は中小企業に比べてハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境を利用している割合が 70％ 高く、AI を実装している企業はそうでない企業に比べてハイブリッドクラウドやマルチ
クラウド環境を利用している割合が 59％ 高くなっています。
世界的に見て、データおよびクラウド環境には、調査の他の指標よりも大きなばらつきや差異があります。世界の IT プロ

39%

人材育成、人材開発

32%

プライエタリー・ソリューションの構築

28%

既製の AI アプリケーション

26%

独自のアプリケーションやモデルを使用していると回答しています。韓国の企業は、世界の他の国構築するための既製ツールと比べて 2 倍以上パブリッククラウドを利用する傾向が大きく

フェッショナルが使用している環境で、わずかな差で最多数を占めているのはプライベートクラウドですが、中国、ドイ
ツ、インド、およびシンガポールの IT プロフェッショナルは、
ハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境など、混合環境をなっています (他の国では 10％ から 20％ ほどであるのに対し、韓国では 41％)。例えば、ドイツの企業の 41％ が複数のクラ今後 12 カ月間、大企業は現行のアプリケーションやプロセスに AI を組み込む傾向が大きい一方で、中小企業は研究開発に投資する割合が最も高くなっています。

ウド・サービスを組み合わせて利用しているのに対し、イタリアの企業は 23％ にとどまっているなど、隣国間で大きな差がある場合もあります。
AI とクラウド・エコシステムの橋渡しに関して、企業はこれま

また、AI に関心がある多くの企業が、自社にそのためのクラウ

で以上に、データのある場所に AI を構築し、実行したいと考え

ドやデータ・インフラクチャーが整っていないことを認識してるようになっています。2022 年、世界の IT プロフェッショナ

います。これが、大企業と中小企業の AI 導入の差が広がってい

ルは、2021 年に比べて、データがどこにあっても AI プロジェ

る理由の 1 つとして考えられます。例えば、AI を検討しているクトを構築・実行できることが自社にとって重要であると考える

企業は、プライベートクラウド環境を利用していると回答する

傾向が 8% 大きくなっています。

傾向が大きいのに対し、現在 AI を実装している企業は、どこでも必要な場所でデータにアクセスし、モデルを実行できるよう、
複数のデータおよびクラウド環境を組み合わせて利用していると回答する傾向が大きくなっています。

7

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

データ管理が AI 導入の妨げになっています。

ほとんどの国の IT プロフェッショナルは、データ・セキュリティー
の確保が組織のデータ管理戦略において最も困難な部分であると回5 分の 1 近く答しています。
AI を実装していない企業は、自社が適切なツールを有していることにほとんど自信がないと回答する割合が 3 倍高くなっており、効果

データ・セキュリティーの確保が困難であると回答的なデータ管理と AI 導入が密接に関連していることがさらに明白になりました。5 社に 1 社は、ビジネス全体でデータを探し出して利

データ・ガバナンスの確保が困難であると回答用するための適切なツールを有していないと回答しています。

異なるデータ・ソースやフォーマットの管理が困難で多くの企業が依然として重要なデータ管理の問題に直面している一あると回答方で、半数以上の組織がデータ管理能力に対する自信を深めており、クラウドをまたぐデータの統合が困難であると回答

IT プロフェッショナルの 5 分の 4 超 (84%) が、自社がビジネス全体でデータを探し出して利用するための適切なツールを有していることに非常に自信がある、またはある程度自信があると回答しています。
61%

61% の企業がデータ・ファブリック・アーキテクチャーを現在利用している、
または利用を検討している+60%

大企業は中小企業よりもデータ・ファブ
リック・アーキテクチャーを利用している割合が 60% 高い+283%

AI を実装している企業は、そうでない企業に比べ、データ・ファブリックを利用している割合が 283% 高い

インド (45%) と中国 (51%) の IT プロフェッショナルは、現在何らかのデータ・ファブリック (組織内のデータ・アクセスを簡素化し、必要な人がデータにアクセスできるようにするアーキテクチャー・
アプローチ) を利用していると回答する傾向が最も大きく、他のほ
とんどの国の IT プロフェッショナルは、データ・ファブリック・アーキテクチャーの利用を検討中であると回答しています。
より洗練されたクラウド・アーキテクチャーに加え、今回の調査では、AI にはより複雑なデータ・アーキテクチャーが必要であるという根拠も示されています。例えば、AI を活用している企業は、どこでも必要な場所で正確なデータにアクセスしてそれを表面化できる
データ・ファブリック・アーキテクチャーを利用している割合が著
しく高くなっています。実際、AI を実装している企業はそうでない企業に比べ、モデルを実行しデータを保護するために、データベー
ス、データレイク、データウェアハウス、およびデータレイクハウ
スなどのアーキテクチャーを組み合わせて利用している割合が 65%も高くなっています。
8

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

AI、ビジネス・インテリジェンス (BI)、および分析システム

どれくらいの従業員が意思決定を改善するために企業データへのに情報を提供するために、どれくらいの種類のデータ・ソー

アクセスを必要としていますか？

スを利用していますか？
19%

20 種類未満21%20-50 種類18%51-100 種類

13%101-500 種類

8%501-1,000 種類

5%1,000 超の種類

17%

知らない・よくわからない

10% 未満10%

10%–24%24%

25%–49%28%

50%–74%22%

75%–99%

7%

100%

6%

現在 AI を実装している組織では、AI を検討しているだけの組織よりも、企業データへのアクセスを必要とする従業員の割合
中小企業の IT プロフェッショナルは、AI、BI、および分析システムに情報を提供しているデータ・ソースが 20 種類未満であると回答する割合が大企業の 3倍 となっています。すべての国において、IT プロフェッショナルの大多数が、AI、が高くなる傾向があります。中国、インド、およびシンガポー
ルの IT プロフェッショナルは、所属する組織の従業員の 4 分の 1 以上が意思決定のために企業データへのアクセスを必要としていると回答する傾向が大きくなっています。

BI、および分析システムに情報を提供するために 20 種類以上のデータ・ソースを利用していると回答しています。最も幅広いソースから情報を取得しているのは、中国およびインドの企業でした。

9IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

スキルAI 導入の障壁は根強く残っています。企業の AI 導入の成功を妨げている要因のトップ 5 を次に示します。

コスト、ツールの欠如、またはプロジェクトやデータの複雑さ
以上に組織内での AI 導入を阻む最大の障壁がスキル不足であ34%

ることは、以前から変わりありません。企業が AI 運用によるIT インフラストラクチャーの最新化と自動化に目を向けるな
か、組織内で AI を使用する可能性が他よりもはるかに高いユーザー・グループは、依然として IT プロフェッショナルでナレッジが限られている
29%

料金が高すぎる

25%

モデル開発用のツール/プラットフォームが不足しているす。これと同時に、AI は、例えば、スキルの高い従業員が生産性を高められるようタスクを自動化したり、学習や従業員エ
ンゲージメントを支援したりするなど、組織がスキル・ギャッ
プに対応するのにも役立っています。

AI に関するスキル、専門知識、または24%

プロジェクトが複雑すぎる、または
統合や拡張が難しすぎる

24%

データが複雑すぎる

現在、組織で AI を最も使用しているユーザー・グループのトップ 10 は誰ですか？
54%

IT プロフェッショナル

35%

データ・エンジニア

29%

開発者とデータ・サイエンティスト

26%

セキュリティー・プロフェッショナル

25%

カスタマー・サービス・プロフェッショナル

23%

マーケティング・プロフェッショナル

21%

プロダクト・マネージャー

21%

セールス・プロフェッショナル

21%

人事プロフェッショナル

21%

財務プロフェッショナル

新型コロナウイルス感染症を除き、IBM Global AI Adoption
Index の 3 つのエディションすべてにおいて、AI の導入の推進力となる要因と AI の導入を阻む要因は極めて一貫しています。
限定的なスキル、料金の高さ、および拡張や複雑なプロジェクトへの対応の難しさは、以前から AI の導入を限定する主な要因として挙げられています。これらの問題はいずれも現在 4 分の 1超の企業にネガティブな影響を与えており、幅広い導入に向けた
大きなハードルとなっています。
AI が組織内で果たす最も重要な役割の 1 つは、世界中のほとん
どの産業に影響を及ぼしている広範囲にわたるスキルや人材の不足に対処できるよう支援することです。IT プロフェッショナルの 30％ は、所属する組織の従業員が新しい AI や自動化のソフト
ウェアやツールを使用して、特に IT のようなスキル不足が一般的な分野で、すでに時間を節約していると回答しています。また、企業は、採用と維持のためのポリシーの改善、より多様な人材の確保、および従業員のスキル強化やトレーニングの手段

中国の IT プロフェッショナルは、他の国の IT プロフェッとしても、ますます AI に期待を寄せるようになっています。

ショナルよりも、組織の異なる部門のさまざまなグループが
現在 AI を活用していると回答する傾向が大きくなっています。

10

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

35%

45%

ローコードまたは採用と人事の改善

ノーコード・ツールでのスキル・ギャップへの
対処

65%

50%

手作業または反復的従業員の学習となタスクの削減

トレーニングの強化

人材不足やスキル不足に対応するための AI の活用方法

19%

スキル不足が AI 導入の妨げになり続ける一方で、AI はその解決策の提供にも役立っているのです。現在、組織の 3 分の 1 超(35%) が、従業員が新しい AI や自動化のソフトウェアやツールが新しい AI や自動化のソフトウェアやツールを使えるようにするためのトレーニングや人材育成を実施していを使用するための適切なスキルを持つ従業員ると回答しています。特に大企業では、組織が従業員をトレーニがいないと回答しています。

ングすることで時間を節約し、新しい AI ツールを使った作業に前向きであると回答する傾向が大きくなっています。世界的に見22%が新しい自動化のソフトウェアやツールで求人関連のタスクに対応しています。

30%

ると、中国、インド、シンガポール、およびアラブ首長国連邦のIT プロフェッショナルは、所属する組織が新しい AI や自動化のソフトウェアやツールを使って作業できるよう従業員をトレーニングしていると答える割合が高くなっています。最後に、新しいAI や自動化テクノロジーを使って作業できるよう従業員をト
レーニングしていると回答する割合が最も高かったのは自動車業
界、化学・石油・ガス業界、および航空宇宙・防衛業界であり、自動化を取り入れる傾向が最も高いのは重工業であると言えます。

が新しい AI や自動化のソフトウェアやツール
で従業員の時間を節約しています。
11

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

信頼できる AI

信頼性および説明可能性の側面のうち、ビジネスにとって最も重要なものは何ですか？

AI が企業および社会に与える影響が大きくなりつつある中、消費者からの信頼という課題に真剣に取り組み始めることもますます

56%

重要になっています。AI を実装している企業は、信頼の重要性を認識する傾向が大きくなっています。IT プロフェッショナルの84% が、AI がどのように決定に到達したかを説明できることが自社ビジネスにとって重要であると述べています。一方、AI を使用している、または AI の使用を計画している組織の大部分は、バ

の維持
50%

外部規制とコンプライアンス義務への対応

48%

ライフサイクル全体にわたるデータおよびAI のガバナンス能力

イアスを特定し排除するためのプロトコルの確立など、長期にわたり消費者からの信頼を維持するための重要な措置を講じていま

48%

せん。
信頼できる、責任ある AI プラクティスと AI の成熟は密接に関連しています。85% の IT プロフェッショナルが、消費者は、透明性をもって AI モデルを構築、管理、および使用している企業を選

ブランド・インテグリティーと顧客の信頼

ライフサイクル全体にわたるデータおよびAI の監視能力45%

内部報告義務への対応

43%

アプリケーションとサービスのバイアスの最小化

択する可能性が高いことに同意しています。さらに、AI を実装している企業ほど、信頼の重要性に価値を置く傾向も大きくなります。現在 AI を実装しているビジネスの IT プロフェッショナルは、AI を検討している段階のビジネスの IT プロフェッショナルに比大半の企業は、組織の AI の開発および使用方法に消費者からのべて、自社ビジネスが AI の説明可能性に価値を置いていると回答

信頼を組み込むことの重要性を認めていますが、それに対して、する割合が 17% 高くなっています。

その原則を正式な規則やポリシーにコード化している企業は少数です。AI 倫理の分野は比較的歴史が浅いために、主な課題と組織が信頼できる AI の実現を進めるのに伴い、優先事項も変わっ

してほとんどの企業がスキルとトレーニングの不足を挙げていてきています。2021 年と同じく 2022 年の大半の IT プロフェッ

ます。ほぼ 3 社に 2 社の企業が、信頼できる AI を開発し管理

ショナルは、AI がどのように決定に到達したかを説明できることするためのスキルとトレーニングが不足していると述べていまが自社ビジネスにとって重要であると引き続き述べていますが、す。

その割合は 2021 年に比べて 3 パーセンテージ・ポイント低下しています。この割合の低下自体は大きな変化ではありませんが、他の調査結果から、リーダーの意思と有意義なアクションの間には引き続きギャップがあることが示唆されています。
最後に、信頼できる AI への消費者のニーズは世界中どこでも同じというわけではありません。インドおよび中南米の IT プロフェッ
ショナルの 3 分の 2 超は、消費者が透明性と倫理的な枠組みをもってデータと AI モデルを構築、管理、および使用している企業のサービスを選択する可能性が高いことに強く同意していますが、その割合はフランス (33%)、ドイツ (29%)、韓国 (21%) などの市場では 3 分の 1 以下にとどまっています。

5 分の 4
が、AI がどのように決定に到達したかを説明できることが自社ビジネスにとって重要であると回答しています。
12

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

52%

74%

ライフサイクル全体を通じてデータ・
プライバシーを保護できていない

意図しないバイアスを削減できて
いない

68%

55%

61%

59%

クラウドや AI 環境における AI の監視ができていない

パフォーマンスのばらつきとモデル・ドリフトを追跡できていない

AI による決定の説明可能性を確保できていないシステムの正常性を保つために、
敵対的な脅威や潜在的な侵入から保護できていない

60%

60%

倫理的な AI ポリシーを策定できていない

データの来歴、およびデータとモデルのバージョンの変更を追跡できていない

大部分の組織が、信頼できる AI に向けた重要な措置を講じていません。

企業は、説明可能で信頼できる AI の開発に際して、広範囲にわたる障壁に直面しています。
63%

信頼できる AI を開発・管理するための2021 年に比べて、この障壁は 2% から 3% 低減されています。
AI を検討中または実装中の政府・自治体およびヘルスケア業界の IT プロフェッショナルは、他の業界に比べて、説明可能性および信頼性を障壁として挙げる傾向が大きくなっています。

スキルやトレーニングの不足
60%

すべてのデータ環境に対応していない AI
ガバナンスおよび管理ツール

AI をより信頼できるものにするための取り組みにおいて、企業がエネルギーを投じている領域はどれでしょうか。AI が信頼でき、責任を負うことができるようにするために講じている措置と

59%

AI 戦略の欠如

57%

AI の結果の説明可能性の欠如

57%

信頼できる倫理的な AI を開発するためののプロフェッショナルは敵対的な脅威からの保護を最も多く挙げ

企業ガイドラインの欠如

ています。

57%

してほとんどの国の IT プロフェッショナルが共通して言及しているのは、データ・プライバシーの保護です。中国のプロフェッ
ショナルはクラウドや AI 環境における AI の監視を、フランス

AI ベンダーによる組み込みの説明可能性の機能の欠如56%

政府や業界からの規制ガイダンスの欠如

56%

固有のバイアス (社会的、経済的など) を持つデータ上でのモデル構築

13

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

サステナビリティー

AI をすでに使用している企業のうち 64 % が現在 ESG の取り組
みを加速するために AI を活用しています。さらに 17% は AI のIBM Global AI Adoption Index は 2022 年に初めて、サステナ活用を計画しています。まだ AI を検討している段階の組織でも、ビリティーの取り組みに AI を使用している企業についての調査

その多くが限定的な用途または試験的な用途で AI を何らかの形を実施しました。その結果、AI がより大きな役割を果たす準備

で取り入れています。3 分の 1 超 (36%) が、自社ビジネスがサができていることが判明しました。ビジネスにとってサステナビ

ステナビリティー関連の AI に投資していると述べています。

リティーが重要でないと考える IT プロフェッショナルは極めて少なく (大企業では 6%、中小企業では 9%)、AI を実装している

環境関連の課題に対する AI の活用という点では、米国企業が世企業の大部分は、AI をサステナビリティー関連の課題に活用し界に後れをとっていることが明らかになっています。米国の組織ています。

の 87% が ESG に取り組んでいると述べていますが、AI を活用していない組織は 22% に上ります。これは世界でも最大の割合

AI が最もその解決に寄与できると考える ESG (環境・社会・ガバ
ナンス) またはサステナビリティーの課題は何ですか？

です。対照的に、中国の組織の 70% が ESG の取り組みを進めるために AI を活用しています。主要なセクターを見てみると、自動車業界の IT プロフェッショナルの 55% が、自社の ESG の取り組みを加速するために現在 AI を適用しています。

37%

効率的なビジネス・プロセスおよび日常のオペレーションの効率化

33%

ほとんどの市場にわたって、AI はビジネス・プロセスの効率性おレポート作成のための、環境パフォーマン

よびデータの正確性に関連するサステナビリティーの課題解決にス要因に関するより正確で検証可能なデー

最も寄与すると考えられています。例えば、気候関連のデータのタの提供 (排出量、廃棄物など)収集および維持管理の自動化などが挙げられます。2022 年には3 分の 1 の企業が、ビジネス・プロセスおよびオペレーションの29%

複雑なオペレーションおよびエンドポイン

効率化のために AI を活用していると述べています。

ト全体にわたるデータの収集およびレポー
トの自動化

どの業界の企業もサステナビリティーのための AI により注力するようになっていますが、企業が抱える課題は業界によっ29%

望ましいサステナビリティーの成果に関連する大量のデータからの、洞察の分析およ
び取得

28%

規制要件とコンプライアンス要件への対応てそれぞれ異なるため、AI を活用する方法も多岐にわたっています。全般的に企業はコストおよび消費量を削減し、レポート作成を管理し、オペレーションを合理化するために AIを使用していますが、特定の業界では、サプライチェーン最適化 (42%)、予知保全 (33%)、および気候モデリング (30%)のために AI を使用しています。

26%

より責任あるソーシングおよび労務プラク
ティスに向けた、サプライチェーンの透明
性の向上

20%

AI を活用した人材採用プラクティスなど、企業の DEI (ダイバーシティー・エクイ
ティー・インクルージョン) 目標のサポート

3 分の 2の企業が現在、または将来的にサステナビリティーの目標達成に向け、AI の適用を計画しています。
14

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

45%

44%

45%
ESG レポート作成

40%

コスト効率

レポート作成用
データの管理44%
効率的なオペレーションの実現

競合のプレッシャー

33%

29%

予知保全

コンプライアンスの
課題

42%

39%

30%

サプライチェーン
の最適化

DEI の取り組み

気候モデリング

現在、環境リスク分析およびサステナビリティーに AI を使用している企業のIT プロフェッショナルは、これらの方法で AI を使用しています。

15

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

33%

28%

IT プロセスの自動化

26%

ビジネス・アナリティクス
またはインテリジェンス

ビジネス・プロセスの自動化

22%
AI の監視とガバナンス

22%

会話型 AI または
仮想アシスタント

29%

26%

23%

22%

22%

セキュリティー
および脅威の検知

マーケティング

不正の検知

センサー・データの分析

財務計画と分析

現在、組織はこのようなユースケースに AI を活用しています。

ユースケース
現在、組織は AI を多様なユースケースに適用していますが、最も高度な導入は、IT 運用、セキュリティー、および脅威検知やビジネス・プロセスの自動化などの領域で行われています。現在、3 分の 1 の企業が、AI を使用した IT プロセスの自動化 (AIOps) を実施しています。AIOps により、企業はアプ
リケーションのパフォーマンスを維持しながら、リソース割
り当てを効率化できるようになります。マーケティング、
セールス、およびカスタマー・ケアなどの領域にも、自然言
語処理 (NLP) をはじめとする AI 手法が適用されています。

16

AI に関心のある、または AI を実装している企業の大部分が自動化を目指していますが、何を自動化しようとしているかは、
セクターごとに異なります。AI ベースの自動化を活用している企業のほぼ半数が IT の効率化を目標としていますが、それに加えて従業員の時間を解放すること (49%) およびスキル・ギャッ
プを解消することも、自動化を使用する理由になっています。
ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) などの特定の手法に関しては、地域によって大きな差があります。例えば、中国の企業は米国の企業に比べて RPA を採用する割合がほぼ 2 倍高くなっています。

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

大企業のおよそ 40% が、AI を使用してカスタマー・サービ

大企業の IT プロフェッショナルの大半が、IT 運用の効率化

ス・エージェントの生産性を向上し、顧客および従業員のために(ITOps) に AI を使用しています (54%)。中小企業では 40% によりパーソナライズされたエクスペリエンスを構築し、顧客およとどまっています。

び従業員が情報を見つける方法を合理化して、よくある質問を解決できるようにしています。

ほとんどの業界の IT プロフェッショナルが、ビジネス・プロセ
スおよびタスクの効率化に向けて自社ビジネスが自動化を使用しカスタマー・ケアに AI を活用していない中国企業はわずか 2%ている、または検討していると述べています。ただし、オーストです。活用の理由は、カスタマー・サービス・エージェントの生

ラリア、カナダ、フランス、英国、および米国の IT プロフェッ

産性の向上 (61%)、従業員と顧客が情報を見つける方法の合理

ショナルは、コストの削減を理由として挙げる傾向が大きくなっ

化 (55%)、およびパーソナライゼーション (54%) です。英語がています。

話される国 (米国、英国、オーストラリア、およびカナダ) では、
カスタマー・ケアに AI を使用していないと答える割合が大幅に組織は、どのタイプの自動化ソフトウェアまたはツールを使用す高くなっています (14%-18%)。

ることに高い関心、またはある程度の関心を持っていますか？

自動車業界の IT プロフェッショナルの 50% が、顧客および従業員によりパーソナライズされたエクスペリエンスを構築するた

80%

アプリケーションとデータの統合

78%

ネットワーク・パフォーマンス管理

76%

ビジネス・プロセス管理 (BPM)

73%

IT 運用のための AI (AIOps)73%

アプリケーション・パフォーマンス管理

めに、所属する組織で AI を活用としていると述べています。これはかなり特異な例ではあるものの、化学・石油・ガス・セク
ターの企業の 40%、公益事業および環境セクターの 40% も、
パーソナライゼーションを進めるために AI を活用しています。

(APM)

組織が自動化のためのソフトウェアやツールを使用するようになっている理由は何ですか？
46%

IT 運用の効率化

46%

ビジネス・オペレーションおよびタスクの促進

45%

コストの削減39%

より高価値な作業にフォーカスできる74%

アプリケーション・リソース管理 (ARM)72%

プロセスおよびタスクのマイニング

72%

可観測性

65%

RPA

ようにするための従業員の時間の解放
30%

潜在的なダウンタイムまたは技術的な問題への早期対応

27%

17

スキル・ギャップへの対応

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

3 分の 1

米国の企業は、RPA を使用する傾向が世界で最も低くなっています。米国では 49% ですが、中国では 89%、インドでは 83%、
アラブ首長国連邦では 73%、中南米では 72% です。

IT プロセスの自動化のためにAI を使用 (AIOps)

企業は、どのようなユースケースのために自動化機能を使用している、または使用を検討していますか？

IT またはソフトウェア・
アセット管理の自動化のためにAI を使用37%

IT 運用の自動化

32%

IT またはソフトウェア・アセット管理の
自動化

29%

アクティビティーの監視

28%

カスタマー・ケア・エクスペリエンスの
自動化

27%

ビジネス・ワークフローの自動化

26%

リアルタイムの在庫管理

25%

5G サービス

24%

サプライチェーンの効率化およびレジリ
エンシー

21%

デジタル・ワーカー

19%

ネットワーキングまたはネットワーク・
スライシング18%

環境およびサステナビリティーのパ
フォーマンス18%

スマート・メーターの監視と制御

18%

資産の使用率17%

輸送の最適化15%

ESG レポート作成

15%

物理的構造の監視

14%

トレーニングおよびサイト・メンテナンスのためのウェアラブル

18

13%

AI ガバナンス13%

センサー・ベースの製造

11%

自動運転車およびドローン

10%

気象および気候リスク

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

AI を使用して IT、ビジネス、またはネットワーク・プロセスを人間とほぼ同じようにテキストまたは音声データを理解し、対応自動化することで組織が得られるメリットはどのようなものでする AI である自然言語処理 (NLP) は、特に幅広い状況で活用されすか？

ている AI の形態です。NLP の最も一般的な用途はカスタマー・
ケアですが、NLP を実装済みの企業は、セキュリティーから事業

54%

コストの削減と効率化

53%

IT またはネットワーク・パフォーマンスの向上

48%

カスタマー・エクスペリエンスの改善

46%

より高価値の作業に従事するための、従業員の解放開発、財務、およびマーケティング調査まで、多数の領域で NLP
を活用しています。要するに NLP は、単なるチャットボットから大きな進化を遂げているのです。
企業は NLP ソリューションをどのような用途で使用している、
または使用を検討していますか？
38%

カスタマー・ケア

スケーリング36%

セキュリティー

39%

人材およびスキル不足の軽減

32%

事業開発

33%

障害の削減

30%

セールス

28%

データセンターの排出量削減

29%

マーケティング

28%

人事または従業員サービス

26%

財務

25%

サプライチェーンまたは調達

23%

市場調査

20%

企業ガバナンスまたは ESG

18%

法務またはコンプライアンス

41%

新しいサービスのより迅速なデリバリーと大企業の IT プロフェッショナルは、IT またはネットワーク・
パフォーマンスの向上を、プロセス改善に向けた AI の活用がもたらす最大のメリットと考える割合が高くなっています。一方、中小企業の IT プロフェッショナルは、コストの削減と効率化を最大のメリットと考えています。
他の業界に比べて、自動車業界の IT プロフェッショナルは、
IT 部門の人材およびスキル不足の軽減やカスタマー・エクスペ
リエンスの向上、ネットワーク・パフォーマンスの改善など
AI によるプロセス自動化の多様なメリットを報告する傾向が大きくなっています。

19

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

大企業の IT プロフェッショナルは、セキュリティー (42%)、カ

方法論

スタマー・ケア (39%)、および事業開発 (37%) のために NLP ソ
リューションを使用する傾向が大きくなっています。ほとんどの調査は、2022 年 4 月に Morning Consult 独自のオンライン・プ

業界で、IT プロフェッショナルは、所属する企業がセキュリ

ロバイダーのネットワークを通じてオンラインで実施されました。

ティー、カスタマー・ケア、またはセールスに NLP を使用して回答者全員の要件は、自社の IT に関する意思決定について豊富ないる、または使用を検討していると報告する傾向が最も大きく洞察を持っているか、あるいは大きな影響力を持っている立場でなっています。

あることでした。

中国の IT プロフェッショナルは、所属する企業が NLP を使用

回答者サンプルは 7,502 名のビジネスの意思決定者を代表するしていると回答する傾向がはるかに高くなっています。56%
が、所属する組織で NLP をサプライチェーンまたは調達のために使用していると述べています。中国の IT プロフェッショナルが所属する組織で NLP をサプライチェーンまたは調達のために使用していると回答する傾向は、米国のプロフェッショ
ナルよりもほぼ 3 倍大きくなっています (19%)。中国の IT プ
ロフェッショナルの 52% が NLP を事業開発に使用しており、50% が人事または従業員サービスに使用しています。
NLP ケイパビリティーは高額であると認識されています。IT プ
ロフェッショナルの半数超 (54%) が、コストを大きな障壁、またはある程度の障壁と回答しています。コストは世界中で NLP
導入の主要な障壁になっていますが、これは中国 (45%) や米国(43%) に比べて、特に西欧 (フランスの 60%、スペインの58%) および韓国 (66%) で顕著です。
カスタマー・ケアおよび従業員ケアを改善するために、組織はどのように AI を使用していますか？
36%

カスタマー・サービス・エージェントの生産性
の向上

35%

パーソナライズされたエクスペリエンスの構築

34%

顧客および従業員が情報を見つける方法の合理化

31%

調査またはフィードバックの分析

28%

コールの待機時間の短縮

26%

よりターゲットを絞った、またはパーソナライズ
された広告

25%

E メールやテキストの分類

25%

新たな収益源またはクロスセルやアップセルの
機会の特定

24%

コールセンターへの入電量増加の管理

23%

人材または人員不足への対応(コンタクトセンターなど)

16%

センチメント分析

20

よう選定– 米国、中国、インド、アラブ首長国連邦、韓国、オース
トラリア、シンガポール、カナダ、英国、イタリア、ス
ペイン、フランス、ドイツの各国: 500 人ずつ– 中南米 (ブラジル、メキシコ、コロンビア、アルゼンチン、
チリ、ペルー): 1,000 人– Morning Consult 独自のオンライン・プロバイダーのネットワークを通じてオンラインで実施
回答者は中小企業および大企業の両方を代表するよう選定– 32% の回答者は、従業員数 1,000 人超の企業に所属– 27% の回答者は、従業員 251-1,000 人の企業に所属– 20% の回答者は、従業員 51-250 人の企業に所属– 21% の回答者は、これより小規模な企業に所属 (従業員50 人以下)– 個人事業主はサンプルに含んでいません。
回答者はさまざまなレベルの役職を代表するよう選定– 回答者全員の要件は、自社の IT に関する意思決定について豊富な洞察を持っているか、あるいは大きな影響力を持っている立場であることでした。
– サンプルの 4 分の 1 はバイス・プレジデント (VP) レベル以上で、最高責任者レベルのエグゼティブが含まれていました。
– それ以外のサンプルは、企業の IT および AI プラクティス
について豊富な知識または大きな権限を持つディレクター
およびシニア・マネージャー・レベルの各種役職で構成されました。

IBM Global AI Adoption Index 2022 | 2022 年 5 月

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May 2022
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