SAS Institute Japan調査、AI推奨を無視する利用者97.2%

SAS Institute Japanは9月30日、AIへの信頼と経済価値に関する調査レポートを公開しました。
世界28カ国の調査では、利用者の97.2%が少なくとも一部のケースでAIの推奨事項を無視していました。
日本では、データ基盤の未整備がAIのビジネス価値創出を制約する可能性が示されました。

記事の概要

調査は、自社のデータとAIの取り組みに影響力を持つ意思決定者2699人を対象に実施されました。
対象は世界28カ国の銀行、保険、ライフサイエンス、公共部門の4分野です。
日本の結果は、2025年6月に100人、2026年4月に104人を対象とした調査に基づいています。
AIの推奨事項を無視する最大の理由は、AIが判断の根拠を説明できないことでした。
AIへの信頼度は、生成AIの76%に対してエージェント型AIでは66%でした。
信頼できるAIに投資する組織は、高いROIを達成する可能性が62%で、投資を優先しない組織の4%を大きく上回りました。
日本のAI信頼性指数は2025年の52.2から2026年の56.4へ上昇しましたが、AIのビジネスインパクト指数は50.2から48.1へ低下しました。
日本で最適化されたデータインフラストラクチャーを持つ組織は8.7%にとどまり、AI投資から高いリターンを見込む組織も8.6%でした。

記事のポイント

1. 説明不足が最大理由： 日本でAI推奨を無視する理由は、判断の根拠を説明できないことが35.3%で最多でした。
2. 信頼性とROIに差： 信頼できるAIへの投資組織は、高いROIを達成する可能性が62%で、非投資組織の4%を上回りました。
3. 日本は基盤整備が課題： 日本で最適化されたデータ基盤を持つ組織は8.7%にとどまり、成果創出の制約が示されました。

このニュースがもたらす影響

• AI導入企業： AI導入前に、モデルの判断根拠を業務担当者へ示す仕組みと、エージェント型AIに対応するデータ基盤を優先して整えることが、利用定着とROIの前提になりそうです。
• AI活用責任者： 信頼性指数が改善してもビジネスインパクト指数が低下した点から、信頼性の向上を売上やコスト削減などの成果に結びつける評価設計が求められそうです。
• AIサービス提供者： 自律性の高いAIほど信頼度が低い結果を踏まえ、推奨理由の説明や偏り・事実誤認への対応を、導入先が検証できる形で示す必要が高まりそうです。

このニュースの背景

今回の調査は、世界28カ国の銀行、保険、ライフサイエンス、公共部門で、自社のデータとAIに影響力を持つ意思決定者を対象に実施されました。
AIの推奨事項を無視する最大の理由は、判断の根拠を説明できないことでした。また、生成AIよりエージェント型AIの信頼度が低く、自律性の高まりに懸念が示されています。
信頼できるAIへの投資を優先する組織は、そうでない組織より高いROIを達成する可能性が高い結果となりました。
日本ではAI信頼性指数が上昇した一方、ビジネスインパクト指数は低下し、最適化されたデータ基盤を持つ組織も8.7%にとどまりました。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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