| 利用目的 | 割合 |
|---|---|
| 情報収集 | 59.9% |
| テキスト要約 | 多数 |
| ブレインストーミング | 多数 |
| 顧客体験のパーソナライズ | 少数 |
| マーケティング | 少数 |
生成AIを運用するためのスキルやノウハウが不足。中小企業では、AI専門家を雇用するリソースが限られており、社内教育や研修の不足も課題。
生成AIが提供する情報の正確性に疑問。誤情報や偏りによる業務への悪影響を懸念。
どの業務に生成AIを適用すべきか明確でない。AIの具体的なユースケースが共有されていないため、導入のメリットが理解されにくい。
生成AI導入にかかる初期費用や運用コストが大きな負担。生成AIを活用するためのインフラ整備やツールの選定も課題。
著作権やプライバシー保護に関する法的リスクが導入をためらう要因。AIが引き起こす問題の責任所在を明確にするための社内ルールが整備されていない企業が多い。
| 解決策 | 詳細 |
|---|---|
| 1. 教育と啓発 | AIの基本知識やスキルを提供する研修プログラムの充実。具体的なユースケース共有と導入メリットの明確化。 |
| 2. コスト削減とツールの簡素化 | 中小企業向け低コスト導入可能なツール提供。例：インターネット接続不要で情報漏洩リスクを軽減した生成AIツール。 |
| 3. ガイドラインと規制の整備 | AIの利用に関する法的・倫理的なガイドライン策定。企業が安心して導入できる環境整備。 |
| 4. パートナーシップの活用 | 専門知識を持つ外部パートナーやベンダーと連携。AI導入を支援する仕組みの構築。 |
| 5. 業務プロセスの見直し | 生成AIによる単純作業の自動化。従業員がより創造的な業務に集中できる環境整備。 |
日本の中小企業における生成AIの普及は現時点では限定的（17.3%）だが、導入企業の86.7%が業務効率化や成果向上といったポジティブな結果を報告しています。主な課題は人材不足（54.1%）、情報の正確性への懸念（41.1%）、活用方法の不明確さ（39.1%）です。
これらの課題を克服するためには、教育・研修の充実、低コストツールの提供、ガイドライン整備、外部パートナー活用、業務プロセス見直しが鍵となります。生成AIの適切な導入が進むことで、日本の中小企業がデジタルトランスフォーメーションを加速し、持続的な成長を実現することが期待されます。