第 50 回中期経済予測
予測期間: 2023-2035 年度
２-１

AI

AI 導⼊、企業間で格差―使⽤側の知識・理解度の向上を―隅⽥裕太郎

⼈⼯知能（AI）がビジネスを変えようとしている。特に 2022 年に登場した Chat（チャット）GPT など、学習したデータを基に様々なコンテンツを作る⽣成 AI は、既存の働き⽅を⼤きく変えると⾔われている。⼀⽅で、AI の効果的な利活⽤に関しては、まだ事例が少ない。
本稿では、⽇本企業における AI 利⽤に関して実施した独⾃アンケート結果を基に、AI 導⼊の成功要因や失敗要因を分析し、AI を効果的に利⽤するためのポイントについて検討した。

１．アンケート調査の概要
本アンケートは、⽇本企業における AI の導⼊状況、AI 導⼊の成功要因や失敗要因、AI 導⼊に⾄っていない理由の分析を⽬的とした。アンケートは、全国の企業勤務者に対して、業種は限定せずに実施した(図表２−１−１)。AI については、明確な⾔葉の定義がなく専⾨家の間でも意⾒が分かれている1。本アンケートでは、2019 年に⽇本経済研究センターが総務省、情報通信総合研究所（ICR）と共同で実施した「AI・IoT の取組みに関する調査」における AI の定義を使⽤している。この定義においては、⼈間の知的活動（学習、推論、認識、判断等）に関連する理論を応⽤して考案された活動をコンピュータに⾏わせるためのシステムを AI と定めている。
図表２−１−１
調査方法
調査期間
調査対象
回答者の勤務先の従業員数
回答者の勤務先の売上規模
有効回答者数

調査概要

委託調査会社の登録モニターに対するインターネット調査
2024 年 1 月 23 日-1 月 24 日
全国の 20 歳代以上 69 歳未満の企業勤務者(役員、契約・派遣社員、パート・アルバイト含む)
1 人-5,000 人以上
1 億円未満-5,000 億円以上
1,082

２．AI 導⼊の背景に事業環境への危機感
本アンケートの回答者全体では、勤務先企業に AI を導⼊している割合は 15%であった (図表２−１−２)。従業員数 100 ⼈以上の企業に対象を絞って確認すると、AI を導⼊済みの割合は 22%であり、企業規模が⼤きいほど、導⼊済み・導⼊検討中の企業が多いといえる。
1松尾(2016)- 46 -

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従業員 100 ⼈以上の企業については、総務省が 2022 年に実施した通信利⽤動向調査(図表２−１−２)にもデータがある。それによると、2022 年の導⼊済み企業は 14％だ。本アンケートと単純⽐較はできないが、ここ 2 年で AI が企業に着実に浸透し始めている様⼦がうかがえる。導⼊済み、または導⼊検討中の AI の種類を⾒ると「⽂章理解」が 40%と最も多く(図表２−１−３)、2022 年末のチャット GPT の登場によって、AI を導⼊⼜は導⼊を検討する企業が増加したと考えられる。
図表２−１−２25

AI の導⼊状況（％）

20151050
2020年

2021年

2022年従業員100人以上

通信利用動向調査(従業員100人以上）

全体
（参考)

2024年１月(日経センター)(資料) 総務省『令和 4 年通信利⽤動向調査（2023 年 5 ⽉）』、⽇本経済研究センター調べ

図表２−１−３ 導⼊⼜は導⼊予定の AI の種類
わからない, 21%

文章理解, 40%
機械制御, 5%

推論・予測, 12%

音声理解,11%

画像認識, 11%(資料)⽇本経済研究センター調べ

AI を未導⼊かつ導⼊未検討の⼈の理由をみると、「わからない」を除けば「業務に導⼊できる AI がない」と回答した⼈が最も多かった(図表２−１−４)。業種別に業務に導⼊できる AIがない」と回答した⼈の割合を確認すると上位には飲⾷業、出版・印刷関連業、運送・輸送業、医療・福祉関連等が位置しており、全体的に⾒ると対⾯でのサービス提供や、⾁体労働の必要な業種が多い傾向にあった(図表２−１−５)。

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図表２−１−４ AI 未導⼊の理由25

図表２−１−５ 導⼊できる AI がないと回答した業種

（％）

40（％）

35203025152010151055
情報通信

製造

不動産

その他サービス

卸・小売

建設

医療・福祉

運送・輸送

出版・
印刷

0飲食

効果測定方法が不明

利活用事例の不足

ガバナンス体制が不十分

導入推進部署への懸念

費用対効果が低い
又は不明

戦略・目標等が不明確

データ管理・整備の不足

資金の不足

人材の不足

導入の必要なし

知識の不足

業務に導入できるがAIない

0(注１)図表２−１−４は複数回答、「その他」「特に理由はない」、および「わからない」を除いて図⽰。
(注２)図表２−１−５は回答割合の多い上位 10 業種を記載(資料)⽇本経済研究センター調べ

全回答者に対して今後の事業環境の⾒通しを確認したところ、AI 導⼊済み⼜は検討中の回答者の 46%が「激化する」と回答したのに対し、未導⼊の回答者では「激化する」と回答したのは 20%であった（図表２−１−６）。また、未導⼊の回答者については「わからない」が35%となっている。今後のビジネス環境への危機感が、AI 導⼊の背景にありそうだ。
図表２−１−６ 今後の事業環境の⾒通し(左:導⼊済み⼜は検討中、右:未導⼊)
わからない, 11%

激化する,20%緩和する, 3%
わからない,35%激化する, 46%緩和する, 6%

横ばい, 40%横ばい, 39%(資料)⽇本経済研究センター調べ

３．中⼩企業の AI 利⽤拡⼤のため、積極的な情報提供を企業規模の⼩さい会社ほど AI 導⼊が遅れている。企業の従業員数別に AI の導⼊率を⾒てみると、勤務する従業員数が多くなるにつれて、AI の導⼊率も上昇していく傾向にある(図表２―１―７)。AI 導⼊には⼀定の 費⽤が必要なため、中⼩企業で未導⼊の企業については資⾦⾯の制約から⼤企業に⽐べて導⼊が遅れていることが考えられるが、AI を導⼊している中⼩企業と未導⼊の中⼩企業にはどのような差があるのだろうか。従業員 300 ⼈未満の企業のうち、AI 未導⼊の企業について、AI を導⼊することとなった場合の課題を確認した(図表２−１−8)。

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AI 未導⼊の企業では、AI 導⼊済みの企業と同様に AI に関図表２－１－７ 従業員数別のAI導入率する知識不⾜や⼈材不⾜を課40題とする割合が⾼くなってい35る。また、AI 導⼊済みの企業と30⽐較すると、AI 導⼊の費⽤対効果をあげる割合が 10%以上⾼く、そもそも課題がわからない(％)

2520
1510と回答した⼈の割合も 20%程5上回っていた。上記を勘案する

0(従業員数)と、AI に関する理解や情報の不⾜が、AI 導⼊を遅らせている⼀因と考えられる。経済産業省で(資料)日本経済研究センター調べ

は、中⼩企業が AI を導⼊したことによる経済効果は 2025 年までに 11 兆円と試算している2。政府は AI に関する情報や、他社事例などを積極的に発信していくべきだ。

図表２−１−8 従業員 300 ⼈未満企業における AI を導⼊した場合の課題
ガバナンス体制が不十分
AIに関する知識の不足
同業者の利活用事例の不足
AI導入を推進できる人材の不足
AI利用の効果測定方法が不十分
AI利用の戦略・目標等が不明確導入を推進する組織が不明確
データの管理や整備が不十分
費用対効果が低い、又は不明
その他
特になし
わからない
AI未導入

AI導入済or検討中 0（％）
1020

30

4050

（注）複数回答。
（資料）⽇本経済研究センター調べ

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経済産業省 戦略的基盤技術⾼度化・連携⽀援事業(中⼩企業の AI 活⽤促進に関する調査事業)2020 年 3 ⽉- 49 -60

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４．AI の有効活⽤には全社的なデータ整備の取組みが重要
図表２−１−９ AIは想定していた効果をあげら
次に、AI を導⼊した企業が想定れているかした効果を実感しているかを確認する。導⼊済みの企業の AI に対する満⾜度を確認すると、37%の⼈

効果がない, 15%

が「効果がある」と回答していた効果がある, 37%(図表２―１―９)。⼀⽅で効果がないと回答した⼈は 15%で、実際に使⽤している⼈の中で、AI にネガティブな印象を抱いている⼈はどちらともいえない, 48%

少数のようだ。
どのような要因が AI 利⽤の効果(資料)⽇本経済研究センター調べに差を⽣んでいるのだろうか。
「AIの使⽤中に感じている懸念点」という質問の選択肢について、図表２―１―９で効果があると回答した⼈と効果がないと回答した⼈ごとに回答割合を集計した(図表２―１―10)。AI 利⽤に効果があると回答した⼈が「懸念点」として挙げた回答割合と、効果がないと回答した
⼈が「懸念点」として挙げた回答割合との差が最も⼤きい選択肢は「データの管理や整備が不⼗分」だった。次いで「AI に関する知識の不⾜」となった。
「データの管理や整備が不⼗分」については、社内におけるデータ管理や整備の良否が AI活⽤の効果に影響していそうだ。この懸念点に関しては⼗分な量のデータを AI に学習させ、社内のデータをすぐに利⽤できる形に整備・管理することが重要だ。AI の効果がある⼈について、実施しているデータ管理・活⽤の取組みをみると、62%の⼈がデータの管理、活⽤に関する専⾨部署・担当者の存在をあげている(図表２―１―11)。専⾨の部署・担当者を設置することで、社内のデータを⼀元的に管理・整備する仕組みが整備され、AI 利⽤の効果が向上していると考えられる。

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図表２−１−10 AI の使⽤中に感じる懸念点 図表２−１−11 データ管理・活⽤の取組み
70（％）

6050403020100（％）
AI利用の効果あり

AI利用の効果なし(注)ともに複数回答、「その他」「特になし」、および「わからない」を除いて図⽰。
(資料)⽇本経済研究センター調べ

５．社員への AI 学習の動機付けがポイント
続いて、「AI に関する知識不⾜」について⾒ていく。勤務先企業の AI 関連の研修制度を確認すると、全体的に AI の効果があると回答した⼈の⽅が、勤務先に研修制度が存在する割合が⾼い(図表２―１―12)。AI 利⽤で効果をあげている企業は、AI 教育を積極的に⾏い従業員の AI に対する理解度の向上に努めていると考えられる。加えて、⾃主的な研修の受講率にも⼤きな差が存在していた。AI 利⽤の効果があると回答した⼈は、50%以上の⼈が⾃主的に研修を受講しているが、効果がないと回答した⼈の受講率は 10%程度だった(図表２―１―13)。
また、従業員の AI スキルに関する評価制度の設問についても、全体的に AI 利⽤の効果を感じている企業の⽅が、AI 知識・スキルの習得に対して何らかの⼈事制度上の優遇措置を取っている割合が⾼かった(図表２―１―14)。AI 知識・スキル習得の動機付けをすることで、従業員の AI に対する理解度が向上し、AI の効果的な利⽤につながっていると考えられる。
AI を社内に導⼊するにあたっては、データ利⽤の環境整備などハード⾯の準備だけでなく、従業員の AI に関する理解度向上というソフト⾯に対する施策を実施することも重要だと⾔えそうだ。

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図表２−１−12 社内に存在する AI 研修の制度 図表２−１−13 ⾃主的に参加した割合
80（％）
AI利用の効果あり

70

AI利用の効果なし

60
5040302010
特に実施していない

OJT

自己研鑽への補助

学び直し
研修

社外研修
・
出 向 制度ラe-ーニング

社内の研修・勉強会

0

AI利用の効果あり

AI利用の効果なし(注)図表２−１−12 は複数回答、「その他」および「わからない」を除いて図⽰。
(資料)⽇本経済研究センター調べ

図表２−１−14

勤務先企業に存在する AI 関連の評価制度

資格手当の付与等、給与の増額関連資格等を取得した場合の表彰・報奨金制度

AI関連部署等を希望した場合に優先して配属される

昇進時の要件になる等、人事評価でプラス

特になし
（％）
AI利用の効果あり

AI利用の効果なし 010203040506070(注)複数回答、「わからない」を除いて図⽰。
(資料)⽇本経済研究センター調べ

６．ベテラン社員の AI 理解度向上を企業が AI を導⼊することは、従業員が持つ AI への印象にどのように影響するだろうか。
勤務先企業の導⼊状況別に、「あなたの業務に AI が導⼊されている、⼜は今後導⼊されることをどう思うか」という質問の回答結果を⾒ると、未導⼊の企業では「どちらともいえない」という回答が多いのに対し、導⼊済みの企業においては、多くの⼈が AI に対してポジティブな印象を抱いていることが分かった(図表２―１―15)。加えて、AI を導⼊済みの⼈について感じている AI の効果別に集計すると、効果が出ていると回答している⼈の 90%が AI 導⼊を歓迎していた(図表２―１―16)。実際に AI が導⼊されることで、AI に対する印象が具体化する。さらにそのメリットを実感できることで、好印象を持つ⼈が増加しているようだ。
また、AI が⾃分の仕事に与える影響に関する質問では、AI 導⼊済みの⼈は⾃らの仕事が増- 52 -

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予測期間: 2023-2035 年度

加⼜は⾼度化されるという回答の⼈が最も多く(図表２―１―17)、AI の効果を実感している⼈ほどその傾向が⾼かった(図表２―１―18)。AI は単に業務を⾃動化・効率化するだけでなく、⼈間が⾏う仕事を補強して、より⾼度化する役割や、新たな業務・職業を創造する可能性を秘めている3。AI が導⼊されることで、そのような AI の可能性を感じている⼈が多いことが伺える。
図表２−１−15 AI 導⼊への印象(全回答者) 図表２−１−16 AI 導⼊への印象（AI 導⼊済み）（％）

1009080706050403020100
導入済み

検討中
歓迎する

AI利用の効果あり

未導入

概ね歓迎する

どちらともいえない

どちらともいえない

あまり歓迎しない

AI利用の効果なし

歓迎しない（資料）⽇本経済研究センター調べ

図表２−１−17 仕事への影響（全回答者）図表２−１−18 仕事への影響（AI 導⼊済み）
100（％）

9080706050403020100
導入済み

検討中

未導入

AI利用の効果あり

どちらともいえない

AI利用の効果なし

全体的に増加、高度化される 一部が増加、高度化されていく 特に影響はないと思う 一部はAIに代替される 全体的にAIに代替される（資料）⽇本経済研究センター調べ

次に、全回答者について AI に対する印象を年齢別に⾒ると、AI に対して好印象を持っている割合が最も⾼いのは 20 代であった（図表２―１―19）。好印象を持つ⼈の割合は年齢が上がるにつれ低下し、代わりに「どちらともいえない」の割合が増加している。年齢が上がるにつれて、AI に対する具体的なイメージが持てない、若しくは AI に対する知識に乏しい傾向がありそうだ。そこで、回答者を勤務先企業におけるベテラン層の学び直し研修の有無によって分類し、それぞれの AI に対する印象を確認した。なお、本分析におけるベテラン層

3ILO(2013)など。

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予測期間: 2023-2035 年度の定義は、「⾼年齢者等の雇⽤の安定等に関する法律」における中⾼年齢者の定義を参考に、40−60 代の回答者とした。当該質問は AI を導⼊済み、⼜は検討中の⼈に対する質問のため、全体として図表２―１―19 よりもポジティブな反応の割合が⾼いものの、学び直し研修が存在する企業の回答者の⽅が、それ以外の回答者と⽐較してポジティブな反応を⽰す割合が34%⾼かった（図表２―１―20）。ベテラン層に特化した研修制度を設けることも、社員の知識向上には意味がありそうだ。
図表２−１−19 AI 導⼊への印象（年齢別）
100

図表２−１−20 学び直し研修との関係（％）

908070605040302010020代

30代
歓迎する

40代

50代

概ね歓迎する

どちらともいえないあり

60代あまり歓迎しない

なし

歓迎しない

(資料)⽇本経済研究センター調べ

７．AI 有効活⽤の為に、教育・⼈事制度の拡充をこれまで⾒てきたように、AI を導⼊しているものの、想定した効果を感じられていない企業は、データの管理・整備や、従業員の教育に関する施策に不⾜があると考えられる。特に従業員の教育について、従業員の AI に対する理解度を上げることは、既存の AI 利⽤の効果を向上させるだけではなく、今後のイノベーションの源泉にもなりうる。また、AI スキルに対する評価制度を設けることは、既存の従業員のモチベーションアップにつながることに加え、外部の AI ⼈材の採⽤にもプラスの影響をもたらす可能性がある。企業に AI を導⼊する
際には、並⾏して従業員の教育制度や AI スキルに対する評価制度を整備することが、AI の効果的な利⽤において重要なポイントといえるだろう。

《参考⽂献》
松尾 豊、2016、「⼈⼯知能の未解決問題とディープラーニング」UTokyo Online Education
学術俯瞰講義経済産業省 戦略的基盤技術⾼度化・連携⽀援事業(中⼩企業の AI 活⽤促進に関する調査事業) 2020 年 3 ⽉
Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D., 2023, “Generative AI and Jobs: A global analysis ofpotential effects on job quantity and quality,” ILO Working Paper 96.

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