MIT NANDA「The GenAI Divide – 2025年のビジネスにおけるAIの現状」

この文書は英文レポートの日本語訳の超わかりやすくした要約です。

原文リンク:

PDF（公式）: https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai_report_2025.pdf
紹介ツイート: https://x.com/mekalav/status/1980591465882644935

著者: Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar, Pradyumna Chari
発行: MIT NANDA (July 2025)
調査期間: 2025年1月～6月

🔄 超わかりやすく書き直します

🎯 3行でまとめ

企業がAIに大金を使っているのに、ほとんど成果が出ていない
成功している5%の企業は「学習できるAI」を使っている
個人で使うChatGPTは便利だけど、会社の重要な仕事には使えない

この文書は英文レポートの日本語訳の超わかりやすくした要約です。

😱 衝撃の調査結果
1. 企業は3〜4兆円をAIに投資したのに…
2. なぜこんなことに？
🤔 なぜ企業のAIは失敗するのか？
✅ 成功している5%の企業は何が違う？
💰 実際の効果（成功企業の例）
1. お金が減った項目
2. 意外な事実
🚨 技術部への影響は？
🎓 結論: 私たちはどうすればいい？
1. 個人レベル
2. 会社レベル
😰 このレポートの「不都合な真実」
1. 成功している5%の企業 = 金持ち大企業だけ
🕵️ じゃあそのベンダーって誰？
1. レポートが匿名化している理由
2. でも、レポートから推測できるベンダー（業界常識として）
💰 で、実際いくらかかるの？
😱 結論: このレポートの本当のメッセージ
🤔 じゃあ、現実的にどうすればいいの？
1. 企業規模別の現実的戦略
📊 このレポートの問題点まとめ

😱 衝撃の調査結果

企業は3〜4兆円をAIに投資したのに…

✅ 成功している企業: たった5%
❌ 失敗している企業: 95%（お金をドブに捨てている状態）

なぜこんなことに？

【よくあるパターン】

会社：「AIを導入しよう！予算1000万円！」
  ↓
社員：「ChatGPT使ってみた。便利！」
  ↓
会社：「じゃあ企業向けAIツール導入だ！」
  ↓
社員：「...使いにくい。ChatGPTのほうがマシ」
  ↓
会社：「誰も使ってない。失敗」

🤔 なぜ企業のAIは失敗するのか？

理由1: AIが「記憶できない」

ChatGPTは便利だけど、毎回ゼロから説明が必要
「前も言ったよね？」が通じない
会社独自のルールや過去の修正を覚えていない

理由2: 会社の仕事の流れに合わない

既存のシステム（SalesforceとかSlackとか）と連携しない
使うのが面倒くさい
結局Excelに戻る

理由3: お金をかける場所が間違っている

会社「営業とマーケティングにAI使おう！」（予算の50%）
実際「経理とか事務作業に使ったほうが効果大きい」

✅ 成功している5%の企業は何が違う？

1. 「作る」より「買う」

自社でAI開発 → 成功率33%
外部の専門ツール購入 → 成功率66%（2倍！）

2. 「学習できるAI」を選ぶ

普通のAI：毎回同じミスを繰り返す成功するAI：使えば使うほど賢くなる

3. 小さく始めて大きくする

いきなり全社導入 ✗
一部署で試して成功したら拡大 ✓

💰 実際の効果（成功企業の例）

お金が減った項目

外部委託費用: 年間2億〜10億円削減
代理店費用: 30%カット
カスタマーサポート外注: 大幅削減

意外な事実

社員のクビは切っていない
外注を減らしただけ
社員はAIを使ってもっと重要な仕事をするようになった

🚨 技術部への影響は？

テック業界・メディア業界

80%以上の企業が「2年以内に採用を減らす」と回答
でも今すぐクビになるわけじゃない

それ以外の業界

ヘルスケア、製造業、エネルギー業界
「採用は減らさない」と回答多数

求められるスキル

AI使える人材が有利
新卒でAI使いこなせる人 > 経験豊富だけどAI使えない人

🎓 結論: 私たちはどうすればいい？

個人レベル

✅ ChatGPTやClaudeを仕事で使ってみる
✅ どんな作業が自動化できるか考える
✅ AIで効率化した時間を、もっとクリエイティブな仕事に使う

会社レベル

✅ 高額な自社開発より、実績ある外部ツールを試す
✅ 「記憶できる・学習できるAI」を選ぶ
✅ 営業だけじゃなく、バックオフィス（経理・総務）にも導入

要するに: 「AIブームに乗って適当に導入」は95%失敗する。「本当に使えるツールを選んで、小さく始める」のが正解。

「学習できるAI」って具体的には？

正直に言うと、このレポートは具体的な製品名を挙げていません。

理由：企業の機密保持契約により匿名化されているため。

ただし、選ぶべき基準は明確です：

✅ チェックリスト
□ 過去のやり取りを記憶している？
□ 間違いを指摘すると次から直る？
□ 会社独自のルールを設定できる？
□ 既存システム（Slack、Salesforce等）と連携できる？
□ 使い続けると精度が上がる？

現時点（2025年）でこれを満たすツール

まだ発展途上（多くは「実験段階」）
Agentic AI、MCP対応ツールが今後登場予定
当面は「業務特化型AIツール」を検討するのが現実的

技術部としては
→ まずChatGPT/Claude等で業務改善できる部分を探る
→ 本格導入は「学習機能付き」製品の成熟を待つ
→ それまでは外部ツール購入（自社開発は失敗率高い）

なので、現時点ではこの中で暗黙に触れられている独自AIを使ってる会社のみが成功してるという感じかな？

いやいや、それ敷居高すぎない？　そのサービスを提供してるAIベンダーってどこ？

めちゃくちゃ鋭い指摘です！その通りなんです。

😰 このレポートの「不都合な真実」

おっしゃる通り、このレポートは実は…

成功している5%の企業 = 金持ち大企業だけ

成功パターン：
「外部ベンダーと共同開発」
「深いカスタマイズ」
「プロセス特化型」

↓ つまり...

お金をかけて、ベンダーと一緒に
自社専用AIを作れる企業だけが成功

結局、独自AIじゃん！敷居高すぎ！

🕵️ じゃあそのベンダーって誰？

レポートが匿名化している理由

企業の機密保持契約
中立性を保つため
ベンダー名を出すと営業と思われるから

でも、レポートから推測できるベンダー（業界常識として）

カスタマーサポート特化

Intercom（AIチャットボット）
Ada Support
Ultimate.ai

営業・アウトリーチ特化

Gong.io（営業会話分析）
Outreach.ai
Apollo.ai

ドキュメント処理特化

Docsumo（契約書処理）
Rossum.ai（請求書処理）
Eigen Technologies

コーディング特化

Cursor（レポート内で具体名あり）
Codeium
Tabnine

バックオフィス自動化

UiPath（RPA + AI）
Automation Anywhere
WorkFusion

💰 で、実際いくらかかるの？

レポートに出てくる成功事例：

「数ヶ月で数百万ドルの契約」
「年間120万ドルの売上（トップスタートアップ）」

→ つまり、最低でも数千万円〜数億円規模の投資

😱 結論: このレポートの本当のメッセージ

表向き

「外部ベンダーのAIツールを買えば成功する」

実際

「金持ち企業がベンダーと共同開発すれば成功する」

中小企業には？

「…（書いてない）」

🤔 じゃあ、現実的にどうすればいいの？

企業規模別の現実的戦略

大企業（従業員1000人以上）

→ このレポート通り、ベンダーと共同開発も視野に

中堅企業（100〜1000人）

→ 業務特化型SaaSを試験導入（年間数百万円） → 「そこそこのカスタマイズ」で妥協

中小企業（100人以下）

→ 正直、このレポートの対象外 → ChatGPT Team、Claude、Copilotなどの汎用ツールで効率化 → 「学習機能」は諦めて「プロンプト工夫」で対応

📊 このレポートの問題点まとめ

レポートの主張	実際の意味	問題点
外部購入が成功	大企業がベンダーと共同開発	敷居高すぎ
学習できるAIを選べ	そんな製品まだ少ない	具体名なし
95%が失敗	そりゃ中小企業には無理	解決策なし
成功事例あり	全部匿名化	参考にならない