AIの「エージェント化」で生産性向上を実感、チャット利用の3.8倍に

発表内容のポイント

• AI利用者の約7割がチャット利用にとどまり、エージェント化到達層は約1割
• 業務プロセスをAIエージェント化した層は、54%が生産性向上を明確に実感
• 組織の課題1位は「個人任せの活用」で、業務設計や仕組みづくりが不足

発表の背景

生成AIの普及により、ビジネス現場での利用率は高まっているものの、多くの企業で「使ってはいるが、明確な成果や生産性の向上を実感しきれていない」という課題が存在します。今回の調査は、AIを日常業務のツールとして導入した後の「活用の深さ」が、実際の業務成果や生産性向上にどのような影響を与えているかを明らかにするために実施されました。

何が発表されたのか

調査結果によると、ビジネス職の約67%が業務でAIを利用しており、そのうち約77%が毎日から週数回という高い頻度で活用しています。しかし、具体的な活用方法は「チャットでの質問・相談」や「文章・資料作成」が約7割を占め、自社情報を学習させて実行する段階や、複数工程にまたがる業務を自動化する「AIエージェント化」に達している層はごくわずかです。また、組織側の課題として「AI活用が個人任せになっている」ことが最多となり、研修やルール、業務に組み込む仕組みの不足が、活用レベルを押し下げる要因となっています。

製造業・生産管理への見方

製造業や生産管理の現場においても、DX推進や業務効率化の文脈で生成AIの導入が進められています。しかし、報告書作成や簡単な問い合わせ対応といった「チャット止まり」の個別利用では、現場全体の劇的な生産性向上にはつながりにくいことが本調査から示唆されます。生産計画の策定、在庫データの照合、進捗管理といった一連の業務プロセスにAIを組み込み、半自動的に処理させる「エージェント化」の視点を持つことが、製造現場のDXを真の成果につなげるための重要な鍵となります。個人任せのツール導入から脱却し、業務フロー全体の再設計が求められます。

現場で確認したいポイント

• 自社の現場における生成AIの利用が、単なるチャットでの質問や文章作成にとどまっていないか
• 複数の工程や判断基準を伴う業務プロセスを、AIで自動化・半自動化する余地があるか
• AIの活用が現場の個人任せにならず、組織的な業務フローとして設計・定着されているか

確認しておきたい点

本調査はオフィス系ビジネス職を対象としたものであり、製造現場の実作業や工場内の制御システムに直接適用したデータではありません。また、AIエージェント化による効果は業務の性質によって異なる可能性があります。

関連リンク

• 発表企業サイト：株式会社GiftXの公式企業サイトです。
• 発表企業のPR TIMESページ：株式会社GiftXのプレスリリース一覧です。

出典情報