AI（人工知能）の進化は目覚ましく、特に「生成AI」と呼ばれる技術は、文章作成、画像生成、データ分析など、多岐にわたるビジネスシーンでの活用が期待されています。多くの企業が生成AIへの投資を進める中、実際にその投資がどのような成果を生み出し、どのような課題に直面しているのか、その実態はまだ広く知られていません。
このような背景のもと、クラウドエース株式会社は、生成AIの活用・推進を担当する111名を対象に「生成AI投資の成果実感と成功要因に関する実態調査」を実施しました。この調査は、生成AIがビジネスに与える影響や、企業が抱える課題を明らかにする貴重なデータを提供しています。本記事では、この調査結果を基に、生成AI活用の現状と成功の鍵、そして今後の展望について、AI初心者にも分かりやすい言葉で詳しく解説していきます。
生成AI投資、驚きの8割が目標達成！その実態とは？
生成AIへの投資は、多くの企業で具体的な成果に結びついていることが今回の調査で明らかになりました。クラウドエース株式会社が実施したこの調査は、2025年11月21日にインターネットを通じて行われ、DX推進部門、情報システム部門、経営企画部門などに所属する生成AI活用・推進担当者111名からの有効回答を得ています。
調査結果で最も注目すべきは、生成AI活用においてKPI（重要業績評価指標）を設定している企業の80.2%が、その目標を達成できているという点です。これは、生成AIが単なる試験的な導入段階を超え、実際に企業のビジネス目標達成に貢献し始めている強力な証拠と言えるでしょう。
具体的には、「十分に達成できている」と回答した企業が23.4%、「おおむね達成できている」と回答した企業が56.8%に上りました。この高い達成率は、生成AIが提供する自動化、効率化、最適化といった機能が、企業の期待に応える形で効果を発揮していることを示唆しています。一方で、「一部達成できていない」が18.9%、「ほとんど達成できていない」が0.9%という結果も出ており、全ての企業が順調に進んでいるわけではないことも浮き彫りになっています。
この結果は、生成AIが今後さらに多くの企業で導入され、その活用が一般化していく可能性を示しています。しかし、その成功の裏には、どのような目標設定があり、どのような課題が存在するのでしょうか。次に、企業が生成AI活用で重視するKPIについて詳しく見ていきましょう。
最も重視されるKPIは「コスト削減額」と「品質・精度向上率」
企業が生成AIを活用する上で、どのような目標（KPI）を設定しているのかは、その投資の方向性を示す重要な指標です。今回の調査では、以下の項目が主なKPIとして挙げられました。
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コスト削減額：59.5%
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品質・精度向上率：56.8%
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業務効率化率（作業時間削減など）：33.3%
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売上・収益増加率：33.3%
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顧客満足度：30.6%
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利用率・定着率：28.8%
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AI出力品質・精度：24.3%
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AI出力の再現性・一貫性：15.3%
この結果から、多くの企業が生成AIに「コスト削減」と「品質・精度の向上」という、直接的なビジネスメリットを求めていることが分かります。それぞれのKPIについて、AI初心者の方にも分かりやすく解説します。
コスト削減額とは？
「コスト削減額」とは、生成AIを導入することで、これまで人手で行っていた作業や、既存のシステムにかかっていた費用がどれだけ減ったかを示す指標です。例えば、以下のような形でコスト削減が期待されます。
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データ入力や書類作成の自動化: AIが定型的なデータ入力や報告書作成を代行することで、従業員の作業時間を大幅に削減し、人件費を抑制できます。
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カスタマーサポートの一部自動化: チャットボットなどが顧客からのよくある質問に自動で対応することで、オペレーターの負担を軽減し、人件費や対応コストを削減できます。
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コンテンツ生成の効率化: 広告文、ブログ記事、メール文面などをAIが素早く生成することで、専門家への依頼費用や制作時間を削減できます。
品質・精度向上率とは？
「品質・精度向上率」とは、生成AIが生成する情報や、AIが分析するデータの正確さや信頼性がどれだけ高まったかを示す指標です。AIは膨大なデータを学習し、人間では見落としがちなパターンや関連性を見つけ出すことができるため、以下のような形で品質・精度の向上が期待されます。
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製品設計の最適化: AIが過去のデータやシミュレーション結果を分析し、より効率的で高性能な製品設計案を提示することで、開発期間の短縮や品質向上に貢献します。
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市場予測の精度向上: AIが経済指標、ニュース、SNSデータなど多様な情報を分析し、より正確な市場トレンドや需要を予測することで、ビジネス戦略の精度を高めます。
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医療診断の支援: AIが画像データ（X線、MRIなど）を解析し、病変の検出を補助することで、診断の正確性を向上させ、見落としのリスクを低減します。
これらのKPIは、企業の生産性向上や競争力強化に直結するため、多くの企業が生成AI投資において重視していると言えるでしょう。しかし、目標達成の裏には、乗り越えるべき課題も存在します。
成功の裏に潜む課題：AI出力の「不安定さ」が8割の未達要因
生成AI投資でKPIを達成できなかった企業も、少なからず存在します。調査では、「一部達成できていない」「ほとんど達成できていない」と回答した企業に対し、その要因を質問しています。その結果、以下の要因が挙げられました。
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AI出力の品質・再現性が不安定だった：81.8%
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KPIの設定が曖昧で目的が不明確だった：31.8%
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プロンプトや利用方法が属人化していた：27.3%
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現場の活用が定着しなかった：27.3%
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関係部門との連携が不足していた：27.3%
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効果測定の仕組み・ツールが不十分だった：22.7%
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データが分散し分析が困難だった：22.7%
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リソース不足で改善サイクルを回せなかった：13.6%
この結果から、KPI未達の最大の要因として、「AI出力の品質・再現性の不安定さ」が8割以上を占める突出した課題であることが分かります。AI初心者の方のために、この「不安定さ」が具体的にどのような問題を引き起こすのかを解説します。
AI出力の品質・再現性が不安定とは？
生成AIは、人間が与える指示（これを「プロンプト」と呼びます）に基づいて、文章や画像を生成します。しかし、常に完璧な結果が得られるわけではありません。ここで言う「不安定さ」とは、主に以下の二つの側面を指します。
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品質の不安定さ: AIが生成するコンテンツの質が、期待通りではない場合があることです。例えば、
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生成された文章に誤った情報が含まれている。
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ビジネスの文脈にそぐわない表現が使われている。
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要求されたイメージと異なる画像が生成される。
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一貫性のない回答やコンテンツが生成される。
といった問題が挙げられます。これにより、AIが生成したものをそのまま業務に利用できず、人間による修正や確認作業が必須となり、かえって手間が増えてしまうことがあります。
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再現性の不安定さ: 同じプロンプト（指示）を与えても、毎回異なる結果が生成されてしまうことです。例えば、
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特定のタスクでAIに文章を生成させても、毎回表現や内容が微妙に異なるため、業務プロセスに組み込みにくい。
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データ分析で同じ条件を与えても、分析結果にばらつきが生じ、信頼性が揺らぐ。
といった問題が発生します。企業がAIを業務に安定して組み込むためには、常に予測可能で一貫した結果が得られることが重要ですが、この再現性の不安定さが大きな障壁となっているのです。
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技術的課題と運用面の課題
「AI出力の品質・再現性の不安定さ」は、生成AIの技術的な特性に起因する部分が大きいですが、同時に運用面での課題も深く関わっています。
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プロンプトや利用方法の属人化: AIに効果的な指示を出す「プロンプトエンジニアリング」のスキルが、特定の担当者に集中してしまうことで、組織全体でのAI活用がスムーズに進まない問題です。個人のスキルに依存すると、AIの性能を最大限に引き出せなかったり、品質が安定しなかったりします。
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KPI設定の曖昧さ: そもそもAIに何をさせたいのか、どのような成果を期待するのかという目標が不明確な場合、AIの導入効果を正確に測定できず、改善の方向性も見失ってしまいます。
このように、生成AIの成果を阻害する要因は多岐にわたりますが、特に技術的な品質担保が大きな壁となっている実態が、今回の調査で浮き彫りになりました。
成功への次の一手：モニタリング基盤と自動分析の重要性
生成AI活用の課題が明らかになった今、企業はどのようにしてこれらの課題を克服し、AIの真価を引き出していくべきでしょうか。調査では、今後の高度化施策として、以下の回答が得られています。
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モニタリング基盤構築の検討：54.1%
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AI出力の自動分析：37.8%
モニタリング基盤とは？
「モニタリング基盤」とは、生成AIの稼働状況や、AIが生成する出力内容、利用状況などを継続的に監視し、問題が発生した際に早期に検知・対応できる仕組みのことです。AIは一度導入すれば終わりではなく、常にその性能を監視し、改善していく必要があります。モニタリング基盤は、AIが意図しない出力を生成していないか、パフォーマンスが低下していないかなどをリアルタイムで把握するために不可欠です。
AI出力の自動分析の重要性
モニタリング基盤の構築を検討している企業が多い一方で、「AI出力の自動分析」への関心は37.8%に留まっています。このギャップは、多くの企業がAIの監視の必要性は認識しているものの、具体的な「出力内容の評価」を自動化する難しさを感じている現状を示唆しています。
しかし、AIの出力品質を安定させ、再現性を高めるためには、この自動分析が極めて重要です。人間が一つ一つのAI出力を手作業で評価するには限界があります。自動分析ツールを導入することで、
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大量のAI出力を効率的に評価: AIが生成した文章や画像の品質、正確性、一貫性などを自動で評価し、問題点を素早く特定できます。
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改善サイクルの高速化: 自動分析の結果を基に、プロンプトの改善やAIモデルの調整を迅速に行い、AIの性能を継続的に向上させることができます。
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客観的な評価基準の確立: 人間の主観に頼らず、数値に基づいた客観的な評価を行うことで、AIの品質管理をより厳密に行えます。
このギャップを埋め、自動分析を積極的に導入していくことが、生成AIを安定的に、そして最大限に活用するための重要なステップとなるでしょう。AIの出力が安定すれば、業務効率化やコスト削減といったKPI達成への道筋もより明確になります。
クラウドエースが提供する生成AI活用支援
生成AIの導入から運用、そして課題解決まで、企業が直面する様々なフェーズで専門的な支援を提供するのが、クラウドエース株式会社です。
クラウドエースは、Google Cloudの先進的なAIプラットフォームと、同社が長年培ってきた技術と知見を融合させることで、各企業のビジネス課題を解決する生成AIソリューションを提供しています。
具体的には、Google Cloudの最新技術である「Vertex AI」や「Gemini」といったプラットフォームを最大限に活用し、お客様のビジネスにおける生成AIの「企画」から「開発」、「導入」、そして「運用」に至るまでを、一貫してサポートします。
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Google Cloudの最先端技術: Vertex AIは、カスタムAIモデルの開発からデプロイ、管理までを可能にする統合プラットフォームです。Geminiは、Googleが開発した高性能なマルチモーダルAIモデルで、テキスト、画像、音声など多様な情報を理解・生成できます。
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一貫したサポート体制: 生成AIの導入は、単にツールを導入するだけではありません。クラウドエースは、お客様のビジネス目標に合わせたAI戦略の立案から、実際のシステム構築、そして導入後の効果測定や改善まで、全てのプロセスで伴走します。
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堅牢なセキュリティとDX推進: 企業がAIを活用する上で最も懸念されるセキュリティ面も、Google Cloudの強固な基盤とクラウドエースの知見でしっかりとサポート。業務効率の大幅な向上、これまでにない革新的な新サービスの創出、そして企業全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を強力に支援します。
生成AI活用に関する詳細情報は、以下のリンクから確認できます。
https://cloud-ace.jp/service/generative-ai/
クラウドエース株式会社は、Google Cloudの日本トップクラスの実績を持つシステムインテグレーターであり、国内外に複数の拠点を構えています。クラウドの導入設計から運用・保守、システム開発、そして生成AI活用までをワンストップで提供。Google Cloud認定トレーナーが多数所属しており、高い技術力とサービス品質で、Google Cloudプレミアパートナーやマネージドサービスプロバイダ、Google Maps Platformのパートナーにも認定されています。製造、小売、情報通信、ゲームなど、あらゆる業界で1,000社を超える顧客をサポートしてきた豊富な知見を活かし、ビジネスの成功に直結するクラウド活用を提案しています。
調査結果の詳細レポートについて
本記事でご紹介した内容は、今回の調査結果の一部です。生成AI投資のより詳細な実態や、企業が抱える具体的な課題、今後の取り組み意向など、全データを含む詳細なレポートは、以下から無料でダウンロードできます。
生成AIの活用に興味がある方、既に導入しているが課題を感じている方は、ぜひこの機会にレポートをダウンロードし、貴社のAI戦略策定にお役立てください。
まとめ
今回のクラウドエース株式会社による「生成AI投資の実態調査」は、生成AIが多くの企業で具体的な成果を生み出し始めている一方で、その活用には「AI出力の品質・再現性の不安定さ」という大きな課題が存在することを明確に示しました。
KPIを設定した企業の約8割が目標を達成しているという事実は、生成AIがビジネスの現場で十分に通用する技術であることを証明しています。特に「コスト削減額」や「品質・精度向上率」といったKPIが重視される傾向は、企業がAIに求める実用的な価値を浮き彫りにしています。
しかし、目標未達の企業が直面するAI出力の不安定さは、単なる運用の問題だけでなく、AI技術の特性と深く関わる課題です。これを克服するためには、AIの動作や出力を継続的に監視し、その品質を自動で分析できる「モニタリング基盤」の構築が不可欠となります。
生成AIは、今後も進化を続け、ビジネスに革新をもたらす可能性を秘めています。この強力なツールを最大限に活用し、企業が持続的な成長を遂げるためには、AIの導入だけでなく、その運用、評価、改善までを一貫してマネジメントする視点が求められるでしょう。適切な戦略とパートナーシップを通じて、生成AIの真の力を引き出し、未来のビジネスを創造していくことが期待されます。
