ビジネス戦略における優先事項として「生成AIの使用」を挙げた企業は9％となり、「クラウド」（8％）と「持続可能性（サステナビリティ）」（7％）を上回った。

　上位5つの項目は「レジリエンス（障害発生時の回復力）」（19％）、「デジタルトランスフォーメーション」（19％）、「コスト削減」（16％）、「自動化」（11％）、「アプリケーションモダナイゼーション（最新化）」（11％）だった。いずれも生成AIの使用が影響を与えると考えられる分野だ。

生成AIの用途

　生成AIが役に立つ分野としては、「カスタマーサービス」（48％）、「マーケティング」（45％）、「ソフトウェア開発」（43％）、「システム運用」（38％）、「製品開発」（37％）などが挙がった。

　企業は生成AI 活用によるデジタルトランスフォーメーション推進にも期待を寄せていた。具体的な活用分野は、ワークフロー自動化やデータ分析、従業員の生産性向上などだ。

　レポートが紹介したある組織は、セキュリティ対策強化やSNS（ソーシャルネットワーキングサービス）を活用したマーケティング、SNS・Webサイト向けの記事制作や画像作成などに生成AIを活用していた。

「導入計画なし」は少数派

　調査対象の組織の42％は既に生成AIをビジネス用途に使用しており、43％は使用の計画段階もしくは検討段階にあった。生成AIを全社で積極的に使用しているという回答は4％、導入する計画は一切ないという回答は15％にとどまった。

　ESGで主席アナリストを務めるマイク・レオン氏は、「生成AIは誇大宣伝の段階を過ぎており、組織は導入を急いでいる」と話す。導入に向けた具体的な取り組みは、チーム編成や予算の確保、技術開発などだ。

生成AI活用に当たっての課題

　レポートは組織が生成AIを導入するに当たっての課題として、スキルギャップ（仕事に必要なスキルと、従業員が持つスキルの差）や倫理的および法的問題、データの質などに関する事項を取り上げた。例えば以下は、さまざまな組織が直面する可能性のある課題だ。

• 測定可能な成果指標の確立
• AIベンダーの見極め
• 全社的な規模での生成AI活用
• 「責任あるAI」（公平性や透明性、安全性の確保を考慮したAI活用）を通じたリスク低減と信頼性の確保

ベンダー選定の方針

　51％の組織は、自社の生成AI戦略において、プロプライエタリ（ソースコード非公開）あるいはオープンソースの「大規模言語モデル」（LLM）を提供するサードパーティーベンダーとの提携を望んでいる。半数以上の組織は、生成AI機能を製品やサービスに取り入れているベンダーを優先的に採用する方針だと答えた。

課題は導入コストにも

　組織は、生成AI導入に大幅な追加コストを支払うことに前向きではない。調査対象の組織のうち、「生成AI関連の製品やサービスに、現在の10％以上の追加コストを支払っても構わない」と答えたのは10％にとどまった。ある回答者は、「生成AIがビジネスの助けになることは分かっているが、依然としてコストに関する不安は抱えており、製品ごとに費用対効果の分析が必要だ」とコメントした。