「ゲームチェンジ・ラッシュ」への対策とは？
企業と個人、それぞれの生成AIビジネス生存戦略

数年前よりビジネスや社会に一気に普及した生成AI。そんな生成AIの進化がさらに加速しています。OpenAIは、複雑な問いに対して段階的に思考することで深い洞察を可能にするReasoningモデル（推論モデル）が強化された「ChatGPT o3」を2025年4月に公開、大きな話題を呼んだのも束の間、8月にはより進化した「GPT-5」を発表しました。Anthropicも、5月の「Claude Opus 4」公開からわずか3カ月足らずで「Claude Opus 4.1」をリリース。複雑かつ膨大なコードのリファクタリングを実行するなど、より高度で精度の高いアウトプットが注目を集めています。

基盤モデルの飛躍的な進化が短期間で頻発する「ゲームチェンジ・ラッシュ」が大きな社会トレンドとなる一方、国内企業の生成AI活用を見ると、加速する生成AIの進化に追随できておらず、そのポテンシャルをまだまだ活かせていない状況にあります。生成AIの進化はビジネスにどのような影響を与えるのか、そして企業は進化の速い生成AIとどのように向き合っていくべきか。生成AIビジネスを推進するAlgomatic 代表取締役CEOの大野峻典氏、NTTドコモビジネスのエバンジェリスト、林雅之が語り合いました。

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ボトルネックはどこに？ 企業の生成AI活用が進まない理由

――『令和6年版 情報通信白書』の企業向けアンケートによると、日本企業で「生成AIを活用する方針を定めている」と回答した企業は42.7％だったそうです。一方、米国・ドイツ・中国企業の場合、同じ質問で約8割以上が「活用する方針を定めている」としており、大きな差があることが浮き彫りになりました。現在の日本企業において、生成AIの普及はどのような状況にあるとお考えでしょうか。

大野峻典氏（以下、大野氏）：率直にいえば、やはり「普及が進んでいる」とはいえません。私たちAlgomaticでも、エンタープライズ向けにAIを事業の業務変革や組織づくりに組み込む支援をしていますが、実際はまだ「AIありきの新しいオペレーションを試している段階」で、しっかりと運用に乗っている企業は少ない印象です。

生成AIの技術進化は、確かにこの2〜3年で一気に進みました。とはいえ、すぐに「便利になったので、今日からAIを使ってください」とはいかない。というのも、AIを前提にすると業務フローそのものが変わり、新たにシステム導入や教育が必要になるためです。技術の進化に対してできることはまだたくさんあるけれど、やりきれてはいないな、というところですね。

ただ、これは時間の問題で、企業はやる気がないわけではありません。「生成AIを導入すべきかまだ迷っている」企業自体は多く、迷っている理由の大多数は「ROI（投資対効果）が見えない」というものです。今後1〜2年で各業界から成功事例が出てくるはずで、「この業界では、このように生成AIを導入して成果が出た」というケースが積み重なれば、ROIへの懸念も払拭され、普及は一気に進むと見ています。

――林さんはどうご覧になりますか？

林雅之（以下、林）：先ほどの情報通信白書しかり、実際のデータを見ても、導入はまだこれからだと思います。先日発表された東京商工リサーチが公表した調査では、生成AIを導入している企業は全体の25.2％。大企業でも43％程度で、中小企業は23.4％にとどまるという状況にあることがわかりました。現状では、実証実験レベルの導入が中心で、全社的に本格運用されている例はまだ少ないと思います。

また、そういった段階でしばしばハードルとなるのが、「そもそもデータやシステムを標準化できておらず、まだ生成AIを効果的に導入できる段階に達していない」というケースです。私自身も以前、データマネジメントの仕事をしていましたが、企業内で組織のサイロ化が起きているケースも多く、データを集めて全社的なワークフローにフィットする形でAIを活用するのは、意外と難しいのです。大野さんが指摘しているように、業務プロセス自体を変えていく必要もあります。そのように全体から考えていかないと、やはりなかなか普及は進まないでしょう。

その一方で、個人的な業務タスクにおいては、誰もが意欲やスキルに応じて生成AIを活用できる状況にあり、部分的な業務効率化が進んでいます。アプリケーションのつくり方がわからなくても、自分で簡単なゲームをつくって遊んでみるという人も増えてきました。個人レベルでの局所的な活用が先行して進み、組織全体としての活用度合いとの乖離が深まりつつあるというのが、企業における生成AI活用のリアルな姿だと思います。

加速する「ゲームチェンジ・ラッシュ」。対応の鍵は技術理解にあり？