アクセンチュア

生成AI利用に伴うトークン支出増大に対し、アクセンチュア調査で8割が事業成果に結びつかない実態と、3社に1社が予算超過する現状を報告

• •アクセンチュアの調査により、生成AIのトークン支出の8割が明確な事業成果に結び付いていないことが判明した
• •企業の3社に1社が既に年間予算を超過しており、コスト管理の必要性が高まっている
• •先進企業はトークンを経営資源として管理し、コスト増を最大44%抑える取り組みを実施している

アクセンチュアがAI利用時のトークンコスト増加を最大4割抑制する5つの具体的な打ち手を公開し、コスト最適化と成果創出を両立させる手法を提示した

• •AIモデルの選択やプロンプトの最適化など、コスト削減に直結する5つの施策が紹介されている
• •コスト抑制だけでなく、ビジネス成果に結びつけるための運用手法が重視されている
• •大規模なAI導入において、ランニングコストの管理がプロジェクト成功の鍵となることを示唆している

アクセンチュアの調査により、日本企業の78%がAI投資に意欲を示す一方、全社的な成果を実感しているのは13%にとどまることが判明した。世界平均を大きく下回るこの現状に対し、人材育成や組織変革の不足が要因として指摘されている。

• •日本企業のAI投資に対する意欲は78%と高いものの、実際に全社的な成果を出せた企業は13%しかない
• •この割合は世界平均を大きく下回っており、日本企業のAI活用における課題の深刻さを示している
• •アクセンチュアは、技術導入だけでなく、人材やプロセスを含む組織全体のトランスフォーメーションが成果創出の鍵だと指摘している

アクセンチュアの調査で、AIによる生産性向上を実感する日本の従業員比率が世界平均を大きく下回ることが明らかになった

• •AIで生産性向上を実感する日本の従業員は57％で、世界平均の81％に大きく遅れている
• •仕事の満足度や成果の実感においても日本は他の国々と比較して低い傾向にある
• •日本の企業における人材と組織の変革が、AI活用の効果を実感するための課題として指摘された