OECD／RIETIの調査によれば、日本のAIユーザーの労働生産性は平均で5.6％向上。しかし、日本全体のマクロ労働生産性にはわずか0.5～0.6％の改善しか表れていません。
理由は簡単です――AIを使う企業・人材の割合が非常に少ないためです。
The impact of artificial intelligence on macroeconomic productivity | CEPR
Yahoo Japanは2025年7月、全11,000社員に対し、生成AIの業務利用を義務化。その目的は、2028年まで生産性を「2倍」にすること。日常業務の約30％をAIに任せ、社員はより高度で創造性の高い業務に専念できる環境を整備中です。
多くの日本企業はICT投資や組織のデジタル体制が後れを取っている状況です。McKinseyの研究でも日本企業のDX投資が他国よりも明らかに低く、積極的な変革が滞っていると指摘されています。
using digital transformation to thrive in japans new normal_an urgent imperative_upd201223.pdf
競争力の喪失：業務効率と品質で先進企業との差が広がる
人材流出・若手離脱：「先進的な環境で働きたい」と若手人材は外に流出
市場機会の喪失：AIを活用した新サービスや収益機会に乗り遅れる
AIを導入することで、単なる省力化ではなく「働き方の質そのものをアップグレード」できます。
単なる業務RPAや自動化ではなく、生成AIエージェントが真の価値を発揮する理由。
・対話で操作できるから導入・運用が容易（非エンジニアにもやさしい）
・文脈理解が得意なため、多様な業務で汎用的に活用可能
・業務品質の均一化と標準化でミス削減に貢献
OECDの報告でも、従業員のスキルや業務内容に依存せず、AI活用で品質と生産性を同時向上できることが裏付けられています。
The Adoption of Artificial Intelligence in Firms | OECD
Fostering an inclusive digital transformation as AI spreads among firms | OECD
Generative AI at Work（Brynjolfsson ほか）では、カスタマーサポート業務にAIアシスタントを導入した結果、処理効率15％向上、顧客満足も向上したと報告。
[2304.11771] Generative AI at Work
GitHub Copilotに関する実験では、開発者で約56％のタスク時間短縮効果が確認され、AIが知識・スキルの差を埋める役割を果たす可能性が示されています。
[2302.06590] The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot
ステップ 1：社内業務の定型業務を洗い出す
まずは議事録、レポート作成、申請手続きなど「定型6業務」を候補に。
ステップ 2：「伴走型支援」を利用して小さく試す
社内研修やワークショップ型のサポートで内製化。
ステップ 3：「成果を数値化」して次に繋げる
削減時間、業務品質、安全性への改善などを可視化。
今動かなければ、「AI格差」が金融・製造・流通・サービス業問わず広がり、人材流出・顧客先離れ・新機軸投入機会の喪失といった経営リスクに直結します。
一方、伴走型で導入できる生成AIエージェントなら、
導入の障壁を抑えつつ
生産性と品質を同時に向上
若手社員の定着や仕事の満足感向上にもつながります
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「後れをとる企業」と「AIで変革する企業」の境目は「今、動くかどうか」です。
未来の勝ち組をつくるために、今日から一歩を踏み出しましょう。