ASCII.jp：生成AIで効果を生む／生まない企業の境目は「ユースケース設定」 ― PwC調査

PwC調査で明らかになった生成AIの実態。
業界ごとの進捗や期待度、活用効果の差など、企業にとってのユースケース設定や経営層の理解の重要性が浮き彫りになります。
生成AIを経営資源に据え、財務・人的資本の好循環を実現することで、企業価値の向上を図ることが必要です。

記事の概要

PwCコンサルティングが行った調査によると、生成AIの活用は試行錯誤の期に入っており、ヘルスケアや自動車業界は停滞していることがわかった。
また、生成AIを活用して効果を得ている企業とそうでない企業の違いは、「ユースケース設定」や「経営層の理解」にあることが分かった。
さらに、生成AIの活用効果に対する期待と実際の効果との差があり、成功要因や失敗要因も異なることが明らかになった。
生成AI活用の指標としては、社員生産性や工数・コストが重視されており、導入後に社員の業務が変化していることも分かった。
企業は生成AIを経営資源として活用し、財務・人的資本の好循環を実現して企業価値を向上させることが重要であるとされている。

記事のポイント

1. 生成AI活用の進捗： 生成AIを活用している企業は着実に増加しており、検討中を含めると実に91%に達しています。
2. 成果二極化の兆し： 生成AIを期待を上回って活用している企業と、期待にそぐわない結果になっている企業の差があります。成功要因としてはユースケース設定が重要であり、失敗要因としてはデータ品質や経営層ビジョンとの一致が挙げられます。
3. 生成AI活用効果の還元先： 生成AIを活用した企業の多くは、従業員の雇用時間への還元や新規事業への投資、従業員への利益還元など、魅力的な企業になるための投資に活用しています。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ASCII.jp

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