日本企業のAI活用は「個人レベル」が先行、組織展開にはROI・ガバナンス・ワークフロー統合が急務 - Notion調査レポート

調査の概要とAI成熟度レベル

本調査は、国内の企業の意思決定者337名とナレッジワーカー（現場担当者）673名、合計1,010名の回答に基づき、グローバル市場（全体サンプル6,118名）との比較を通じて実施されました。

AI活用の成熟度は以下の4つのレベルで定義されています。

レベル1：AI as a thought partner（思考のパートナー）
- 個人がAIを使って、ドラフト作成、要約、アイデア出しなどを行う段階。
レベル2：AI as an assistant（アシスタント）
- AIが日常業務や社内システム、データソースに組み込まれ、定型業務を支援する段階。
レベル3：AI as teammates（チームメイト）
- AIエージェントが、チーム単位の反復ワークフローを自律的に実行する段階。
レベル4：AI as the system（システム）
- AIエージェントが、ビジネス上重要な複雑なプロセスを自律的に担う段階。

日本におけるAI活用の現在地：個人の「思考のパートナー」が先行

日本企業では、AIを「思考のパートナー」として利用するレベル1の割合が66％と、グローバル平均の57％を9ポイント上回っています。これは、個人の思考支援や作業支援といったAI活用の「入口」が広がっていることを示しています。

一方で、AIを「チームメイト」や「システム」として活用するレベル3〜4に属する層は、日本で11％、グローバルで12％と、大きな差は見られません。このことから、日本のAI活用はまだ個人の効率化に留まり、組織的な展開はこれからであると言えるでしょう。

また、自社のAI能力に対する自信の低さも指摘されています。自社のAI能力に「非常に」または「極めて」自信をもっていると回答した割合は、日本の意思決定者で15％、ナレッジワーカーで6％と、グローバルと比較して大幅に低い結果となりました。AIエージェントの導入準備についても、日本はグローバルより低い水準にあります。

日本企業が次に越えるべき壁：ガバナンス不備とセキュリティ懸念

AI活用の組織的展開を阻む要因として、ガバナンスとセキュリティへの懸念が挙げられます。

意思決定者への調査では、「責任ある活用のためのガバナンスとポリシーを構築している」と回答した割合が、日本では47％に留まり、グローバル（67％）との間に20ポイントの大きな差が見られました。

ナレッジワーカーからは、「重要な業務でAIがミスをしないと信頼できれば、もっと活用するだろう」という意見が74％と最も高く、AIの信頼性への要求が強いことが示されました。さらに、「AIツールの切り替えが多すぎると集中力が途切れ、作業が遅くなる」（日本10％、グローバル34％）や「AIが自分の仕事をより良くする明確な方法が見えている」（日本44％、グローバル68％）といった点で、グローバルとの意識差が顕著です。

現場におけるAI活用の実態：情報整理から高度なワークフローへ

日本のナレッジワーカーのAI活用シーンで最も多かったのは「情報の調査、要約、統合」（64％）でした。これは、AIが個人の情報処理を支援する段階にあることを示しています。

しかし、AI成熟度が高いレベル3〜4の層では、反復的なタスクやワークフローの自動化、データ分析やインサイト生成といった、より高度な業務領域でのAI活用が進んでいることが明らかになりました。一方、レベル1〜2の層では、コンテンツ作成やレポート作成といった一般的な事務支援が中心となる傾向が見られます。

AI変革が進む組織は何が違うのか：ROI・ガバナンス・ワークフロー統合に取り組んでいる

AI変革が進む先進組織（レベル3〜4）の意思決定者は、「投資対効果（ROI）およびビジネスへの影響の測定」に積極的に取り組んでいます。レベル3〜4の層では48％が実施しているのに対し、レベル1〜2の層では18％に留まり、30ポイントもの差がありました。

先進組織では、AIを単に使うだけでなく、そのビジネスへの影響を測定し、ガバナンスとコンプライアンス（法令遵守）のもとで安全に運用し、日常業務のワークフロー（業務手順）へ組み込むことで、AIを組織全体の成果に繋げていると言えるでしょう。

日本企業が取り組むべき次の一手

AIを個人の効率化ツールに留めず、チームがAIとともに知識を共有し、成果を生み出す仕組みへと進化させるためには、以下の3つのポイントが重要です。

何のためにAIを使うのか、チームで成果指標を共有する
- AI活用を個人の効率化で終わらせず、チームや事業にとっての成果を明確に定義し、ROIを測定・追跡することが不可欠です。
- AIを日常のワークフローに組み込み、チームで使える状態にする
- AIを個人の生産性向上ツールとしてだけでなく、チームの知識共有や日常業務、意思決定を支える仕組みとして統合することが求められます。
- 安心してAIと協働できる土台を整える
- セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを徹底し、承認済みツール、利用方針、データ管理、リスク管理といったルールを整備することで、チーム全体が安心してAIと協働できる環境を構築することが重要です。