AIプラットフォームを提供するAI insideは2021年12月21日、企業でのAI内製化やAI人材育成の状況などを調査した結果を発表しました。調査は、全国20〜50代のビジネスパーソン2,000名を対象として2021年10月に行われました。所属している企業・団体での、「DX推進に向けたAI活用」「AIの内製化」「AI人材の育成状況」の把握を目的としたものです。その結果、AI導入企業では約6割が、AI開発の内製化に向けて前向きな方針であることが分かりました。またAI導入企業でも「社内のAI人材は十分確保できている」という回答は10.5%にとどまり、AIを活用しながら人材育成に取り組んでいる傾向がうかがえました。
調査の概要は、以下の通りです。
・調査主体:AI inside株式会社
・調査協力:株式会社クロス・マーケティング
・調査地域:全国
・調査対象:20〜59歳の男女で正社員として働いている人
・調査期間:2021年10月15日(金)~17日(日)
・調査方法:インターネット調査
・有効回答数:本調査2,000サンプル 主な調査結果として、以下が挙げられています。 ・現在AIが搭載されたサービスやツール(以下、AIソリューション)を導入している層のうち、「自社開発・内製化に取り組んでいる」との回答は37.2%、「検討中」は24.3%となり、約6割が内製化を検討もしくは内製化に取り組んでいる。
・AIソリューションを「過去に導入したことがある」「現在導入している」中で、導入後の課題点について、「AI知識を持った人材の不足により、継続的な利用が難しい」との回答が約3割。
・AIソリューションを現在導入している層の中では、「AIに関する研修を実施し、人材育成を行っている」との回答が約4割。 以下に、調査の各項目について説明します。 まず「DXおよびAIの活用状況」を調べました。「DX推進とAIの活用の状況について」との設問に対し、「DX・AI活用を推進していない」との回答は65.7%でした。一方、「DX推進・AI活用している」との回答は17.8%となりました。その内訳は以下の数字です。 ・「AIを活用し、新たな価値創出ができている」:5.1%
・「AIを活用し、新たな価値創出を目指している」:7.0%
・「AIを業務効率化の範囲で活用している」:5.7% 以上のことから、DX推進率やAI活用率はまだ低いことが分かりました。ただし業界別で見ると、金融・保険業では「DX推進・AI活用している」が36.0%となりました。全体の17.8%に比べ約18ポイント程度高いということで、AI活用が進んでいると考えられています。 また、以下のような回答も一定数ありました。 ・「DX推進は取り組んでいるが、AI活用は行っていない」(7.4%)
・「DX推進・AI活用共に必要性は感じているが未着手」(6.5%) つまり検討はしているものの、AI活用まで着手できていないことが分かりました。
・調査協力:株式会社クロス・マーケティング
・調査地域:全国
・調査対象:20〜59歳の男女で正社員として働いている人
・調査期間:2021年10月15日(金)~17日(日)
・調査方法:インターネット調査
・有効回答数:本調査2,000サンプル 主な調査結果として、以下が挙げられています。 ・現在AIが搭載されたサービスやツール(以下、AIソリューション)を導入している層のうち、「自社開発・内製化に取り組んでいる」との回答は37.2%、「検討中」は24.3%となり、約6割が内製化を検討もしくは内製化に取り組んでいる。
・AIソリューションを「過去に導入したことがある」「現在導入している」中で、導入後の課題点について、「AI知識を持った人材の不足により、継続的な利用が難しい」との回答が約3割。
・AIソリューションを現在導入している層の中では、「AIに関する研修を実施し、人材育成を行っている」との回答が約4割。 以下に、調査の各項目について説明します。 まず「DXおよびAIの活用状況」を調べました。「DX推進とAIの活用の状況について」との設問に対し、「DX・AI活用を推進していない」との回答は65.7%でした。一方、「DX推進・AI活用している」との回答は17.8%となりました。その内訳は以下の数字です。 ・「AIを活用し、新たな価値創出ができている」:5.1%
・「AIを活用し、新たな価値創出を目指している」:7.0%
・「AIを業務効率化の範囲で活用している」:5.7% 以上のことから、DX推進率やAI活用率はまだ低いことが分かりました。ただし業界別で見ると、金融・保険業では「DX推進・AI活用している」が36.0%となりました。全体の17.8%に比べ約18ポイント程度高いということで、AI活用が進んでいると考えられています。 また、以下のような回答も一定数ありました。 ・「DX推進は取り組んでいるが、AI活用は行っていない」(7.4%)
・「DX推進・AI活用共に必要性は感じているが未着手」(6.5%) つまり検討はしているものの、AI活用まで着手できていないことが分かりました。
via inside.ai
次に「システムの内製化状況」について質問しました。全体では、以下のような回答結果になりました。
・「内製化を行っていない」:62.7%
・「自社開発を行い、内製化に取り組んでいる」:11.5%
・「開発は外注だが、今後は自社開発を検討している」:8.2%
・「内製化は検討なし」:13.8% 全体的に、現在は内製化していないという回答が過半数を超えました。このことから、自社開発・内製化に取り組む企業は少数であると分かりました。しかし、全体の中でも「AIソリューションを現在導入している層」に着目すると、同じ設問に対して、以下のような結果になりました。 ・「自社開発を行い、内製化に取り組んでいる」:37.2%
・「開発は外注だが、今後は自社開発を検討している」:24.3% つまり、AIソリューションを現在導入している層の中では約6割が、内製化に向けて前向きな方針であることが分かりました。すでにAIを活用できている場合は、内製化に取り組んでいる・検討しているケースが比較的多いことが考えられます。
・「自社開発を行い、内製化に取り組んでいる」:11.5%
・「開発は外注だが、今後は自社開発を検討している」:8.2%
・「内製化は検討なし」:13.8% 全体的に、現在は内製化していないという回答が過半数を超えました。このことから、自社開発・内製化に取り組む企業は少数であると分かりました。しかし、全体の中でも「AIソリューションを現在導入している層」に着目すると、同じ設問に対して、以下のような結果になりました。 ・「自社開発を行い、内製化に取り組んでいる」:37.2%
・「開発は外注だが、今後は自社開発を検討している」:24.3% つまり、AIソリューションを現在導入している層の中では約6割が、内製化に向けて前向きな方針であることが分かりました。すでにAIを活用できている場合は、内製化に取り組んでいる・検討しているケースが比較的多いことが考えられます。
via inside.ai
また、「内製化に取り組む背景」を聞いた設問(複数選択)では、「コスト削減のため」や「ナレッジの蓄積」などのメリットが挙げられました。そのうち「AIの導入において内製化する際の課題」についての設問(複数選択)に対しては、「AIについて技術・知見のある人材がいない」が上位となりました。社内でAIリテラシーが不足しているため、内製化まで推進できていないことが読み取れました。
調査では、「会社におけるAI人材の育成状況」についても聞きました。この設問に対し、全体では「AI人材育成の予定はない」との回答が70.8%となりました。つまり、約7割の回答者の会社において、AI人材育成の予定がないということが分かりました。
同じ設問に対し「AI人材は十分確保できている」との回答は3.2%ほどでした。しかし「研修などを行ってAI人材育成を前向きに検討している」との回答は17.9%となりました。この回答は、「AIに関する研修を実施し、人材育成を行っている」「研修の予定はあるが未着手、もしくは検討中」を合わせた層です。
一方、同じ設問に対し、AIソリューションを現在導入している層では、以下のような回答結果になりました。
・「AIに関する研修を実施し、人材育成を行っている」:36.8%
・「研修の予定はあるが未着手、もしくは検討中」:19.0% それでも「社内のAI人材は十分確保できている」という回答は10.5%にとどまり、AIを活用しながら人材育成に取り組んでいる傾向があることが分かりました。 AI人材育成を支援する動きは高まっています。自治体によっては、AIの活用による生産性向上を目的に、企業におけるAI人材育成に対して支援補助金を出している場合もあります。AIによって新しい価値を生み出すためには、基本的なAIの基礎を学び、AIの具体的なイメージを持ちつつ、費用面と人材不足の課題をクリアすることが必要です。それにより、導入速度や活用推進率が早まる可能性があるとAI insideでは考察しています。
・「研修の予定はあるが未着手、もしくは検討中」:19.0% それでも「社内のAI人材は十分確保できている」という回答は10.5%にとどまり、AIを活用しながら人材育成に取り組んでいる傾向があることが分かりました。 AI人材育成を支援する動きは高まっています。自治体によっては、AIの活用による生産性向上を目的に、企業におけるAI人材育成に対して支援補助金を出している場合もあります。AIによって新しい価値を生み出すためには、基本的なAIの基礎を学び、AIの具体的なイメージを持ちつつ、費用面と人材不足の課題をクリアすることが必要です。それにより、導入速度や活用推進率が早まる可能性があるとAI insideでは考察しています。