Yangyi（@Yangyixxxx）のスレッド

マッキンゼーの「2025年AIの現状レポート」の主な調査結果の要約 I. 概要 マッキンゼーは、105カ国1,993名を対象にAIの現状に関する年次レポートを8回目で発行しました。本レポートによると、88%の組織が少なくとも1つの業務機能でAIを活用しており（昨年の78%から増加）、ほとんどの組織はまだ企業レベルでの実質的なメリットを実現できていません。 II. 6つの核心的な発見 1. AI アプリケーションはまだ初期段階にあり、約 3 分の 2 の組織がまだ企業全体に AI を拡張し始めていません。 回答者の約3分の1のみが、自社がAIのスケーリングフェーズに入っていると回答しました。大規模企業（売上高50億ドル以上）がスケーリングをリードしており、その約半数がすでにスケーリングフェーズに入っています。 2. AIエージェント（エージェントAI）の急速な台頭 回答者の 62% は、自社が少なくとも AI エージェントを実験していると回答しました。 回答者の 23% は、すでに社内に AI エージェントを大規模に導入していると回答しました。 AIエージェントの最も広範な応用分野：ITとナレッジマネジメント。業界別ランキング：テクノロジー、メディア・通信、ヘルスケアが最も多く利用しています。 3. 価値実現にギャップが存在: 回答者のわずか39%が、AIが自社のEBITに影響を与えていると回答しており、そのほとんどにおいて影響は5%未満でした。 しかし、質的なレベルでは前向きな兆候も見られます。 64% が AI がイノベーションを促進したと回答し、ほぼ半数が特定のビジネス機能レベルで顧客満足度と競争上の差別化が向上したと回答しました。 費用対効果: ソフトウェア エンジニアリング、製造、IT 部門では最も大幅な収益増加が見られます。また、マーケティングおよび販売、戦略および企業財務、製品開発部門では最も大幅な収益増加が見られます。 4. 高業績者の差別化特性 高業績者（AI が EBIT の 5% 以上に貢献し、約 6% を占める大きな価値を生み出している組織に所属する者）には、次のような特性があります。 野心的な変革目標: 複数の目標を掲げて企業レベルの変革を追求する可能性が他の組織よりも 3 倍高く、効率性の向上に加えて、成長やイノベーションの目標も追求します (目標の 80% は効率性を重視しています)。 ワークフローの再設計：他の組織と比較して、ワークフローの抜本的な再設計を実施する可能性が約3倍高い。AIの導入範囲の拡大：AIはより多くのビジネス機能で活用されており、AIエージェントの拡張性は他の組織よりも少なくとも3倍高い。 強力なリーダーシップのサポート: 明確な所有権とコミットメントを示す経営幹部は、他の組織よりも投資する可能性が 3 倍高くなります。トップ パフォーマーの 3 分の 1 以上が、デジタル予算の 20% 以上を AI に割り当てています。 5. ワークフローの再設計が重要です。 トップパフォーマーの50%がAIを活用したビジネス変革を計画しており、大半の企業がワークフローの再構築を進めています。これは、ビジネスに大きなインパクトをもたらすための最も強力な要因の一つです。 6. 従業員への影響に関する異なる予想：昨年：ほとんどの回答者は、各部門の従業員数にほとんど変化がないと感じていました。来年の予想： 企業の 32% は、全体の従業員数を 3% 以上削減する予定です。 43%は変わらないと予想されます。 逆説的ですが、ほとんどの組織は過去 1 年間に AI 関連の人材、特にソフトウェア エンジニアとデータ エンジニアを採用しており、その増加率は 3% 以上になると予測されています。 III. 業界と機能に関する洞察: AIを最も多く活用している業界(1位タイ): - メディアと通信 - 保険 - テクノロジー AIを最も活用しているビジネス機能: - それ -マーケティングとセールス -ナレッジマネジメント（新興） 最も一般的な AI の使用例: -情報のキャプチャ、処理、配信（例：ダイアログインターフェース） - マーケティング戦略コンテンツ支援（草稿作成、クリエイティブ制作） コンタクトセンター/カスタマーサービス自動化 IV. リスク管理 AIを活用している組織の51%が、少なくとも1つの悪影響を経験しています。最も一般的なリスクはAIの不正確性です（回答者の約3分の1が報告）。 リスク軽減の進捗状況: 2022 年には平均して 2 つのリスクが軽減されました。 2025年までに、平均4つのリスク軽減策が達成される見込みです。組織は実際に経験したリスクをより多く軽減しています。高パフォーマンス企業はより多くのユースケースを展開し、より多くの悪影響（特に知的財産権侵害と規制遵守）を報告しています。 V. 主要な成功プラクティスレポート: このレポートでは、相対的な重み付け分析を通じて、優れたパフォーマンスを発揮する企業を差別化する主要なプラクティスを特定します。 - 精度を確保するためにモデル出力の手動検証がいつ必要かを判断するプロセスを定義します。 -アジャイル製品提供組織またはエンタープライズレベルのアジャイル組織 - 強力な人材戦略 -テクノロジーとデータインフラストラクチャ - ビジネスプロセスへのAIの組み込み - AIソリューションのKPIの追跡 - 経営幹部は、役割のデモンストレーションなど、AI 導入の推進に積極的に参加します。 これらのプラクティスは、戦略、人材、運用モデル、テクノロジー、データ、採用、スケーリングという 6 つの側面をカバーする McKinsey の Rewired 調査と一致しています。 VI. 全体的な結論: AI の使用は一般的になっていますが、その潜在能力はまだ十分に発揮されていません。 多くの組織は、まだ実験段階から大規模導入への移行期にあります。組織の特定の領域では価値を生み出しているものの、企業レベルの財務効果はまだ達成できていません。高業績企業の経験から、AIは段階的な効率性の向上にとどまらず、組織変革、ワークフローの再設計、そしてイノベーションの加速を促す触媒として捉える必要があることが示唆されています。AIツール（エージェントを含む）の進化と企業の能力が成熟するにつれて、企業へのAIのより包括的な組み込みは、組織に新たな価値創出と競争優位性をもたらすでしょう。 https://t.co/iI2I4dE4Se