OpenAI は、「エンタープライズ AI の現状 2025 レポート」を発表しました。このレポートは、100 万を超えるエンタープライズ顧客の実際の使用状況データと、9,000 人のエンタープライズ従業員を対象とした調査に基づいており、AI が「初期の実験的テクノロジー」から「中核エンタープライズ インフラストラクチャ」へと変化していることを明らかにしています。 主要トレンド：「試行錯誤」から「深耕」へ レポートから得られる最も重要なシグナルは、企業における AI の利用の幅だけでなく、その深さと強度も劇的に増加しているという点です。 • 爆発的な成長：ChatGPT Enterprise Editionのメッセージ量は、過去1年間で8倍に増加しました。さらに重要なのは、API推論トークンの消費量が320倍に増加したことです。これは、企業が単に「質問する」だけでなく、よりスマートなモデルを複雑な製品やバックエンドシステムに統合していることを示しています。 • ワークフローの埋め込み: カスタム GPT とプロジェクトの使用は年間 19 倍の割合で増加しており、企業が一般的な雑談ではなく、特定の繰り返し可能な複数ステップのタスクを処理するためにカスタマイズされた AI アシスタントを構築していることを示しています。 • 非技術職のテクノロジー化：これは興味深い現象です。エンジニアリングやIT以外の職種（マーケティングや財務など）の従業員は、コード関連のメッセージを送信する割合が36%増加しています。AIはスキルの壁を打ち破り、一般の従業員がデータ分析や簡単なプログラミングを行えるようにしています。 価値検証：生産性とビジネス成果の二重の向上 AI の成果はもはや漠然とした「効率性の向上」ではなく、定量化可能な時間とビジネス指標です。 • 個人の効率性：従業員は平均して1日あたり40～60分を節約できます。最も大きな時間の節約は、単純な事務作業ではなく、データサイエンス、エンジニアリング、コミュニケーションに費やされます。 • より深い利用がより大きなリターンをもたらす：データによると、利用の深さはメリットに正比例します。AIによって週10時間以上を節約する「ヘビーユーザー」は、一般ユーザーの8倍のコンピューティングリソースを使用します。彼らは、高度な推論モデル、データ分析、画像生成といったマルチモーダル機能をより頻繁に利用します。 • ビジネス指標：AIは効率性だけでなく、収益と顧客体験にも直接的な影響を与えます。例えば、Lowe'sのAIを活用したショッピングガイドはコンバージョン率を2倍に向上させ、ModernaはAIを活用して主要製品の企画・分析時間を数週間から数時間に短縮しました。 業界の展望：加速するグローバル化と富の格差 • 業界リーダー：テクノロジーセクターが11倍の成長率でトップに立ち、ヘルスケア（8倍）、製造業（7倍）がこれに続き、従来の業界が追い上げを見せています。絶対値では、専門サービスと金融が依然として最大のユーザーです。 • グローバル化：AIの導入はもはや米国だけにとどまりません。オーストラリア、ブラジル、オランダ、フランスの企業顧客は、いずれも143%を超える急速な成長を遂げています。 • 格差の拡大：これは報告書で憂慮すべき指摘である。 • 「フロンティア」vs.「中央値」：フロンティア従業員（上位 5%）は、一般従業員よりも 6 倍多くテクノロジーを使用しており、データ分析などの高度な機能では最大 16 倍多く使用しています。 企業レベルでも同様のことが当てはまります。先進企業の従業員はAIをより頻繁に利用するだけでなく、カスタマイズされたGPTを用いてAIをビジネスプロセスに深く組み込む傾向も強くなっています。この「AI成熟度」のギャップは、将来的に大きな競争優位性につながる可能性があります。 成功している企業のためのガイドであるベスト プラクティス レポートでは、企業のプラクティスを観察することで、先進的な企業と後進的な企業を区別する 5 つの重要なアクションをまとめています。 • 緊密なシステム統合: チャット ウィンドウを使用するだけでなく、コネクタを使用して AI が社内データやコア ツールに安全にアクセスできるようにします。 • ワークフローの標準化: 従業員がカスタム GPT を作成して共有することを奨励し、個人の経験を組織で再利用可能な資産に変えます。 • 経営トップからの明確なサポート: 単に「シャドー IT」として存在するのではなく、AI 実験のためのスペースを確保するための明確な指示とリソース サポートを確立します。 • データ準備: 機械読み取りに適したデータ パイプラインを確立し、実際のビジネス シナリオでモデルのパフォーマンスを継続的に評価します。 • 変更管理: トップダウンのトレーニングだけに頼るのではなく、分散型の方法で組織学習を推進するための「AI 支持者」のネットワークを構築します。 オリジナルレポートを読む
