【100名へのヒヤリング調査】なぜ、生成AIを使わなくなったのか？
YEMGIMON
中小企業における生成AI離れの実態調査：現場からの率直な声と具体的な対応策
ヒヤリング調査から見えてきた、生成AIツール活用における現実的な課題と解決の方向性
はじめに
2022年末のChatGPTローンチ以降、生成AI技術は急速に社会に浸透してきました。しかし、ビジネスの現場では「触れてみたものの、結局使わなくなった」という声も少なくありません。今回、中小企業の経営者・従業員100名を対象に実施したヒアリング調査から、生成AI離れの実態と、その背景にある本質的な課題が明らかになりました。
調査結果：生成AI離れの主要因
当社の営業先の企業関係者の中で、生成AIの利用を中止または大幅に減少させた100名にその理由をヒヤリングを実施。その結果、以下のような興味深い傾向が浮かび上がってきました。
1. 技術的課題（全体の40%）
最も大きな割合を占めたのが技術的な課題です。
具体的には：
- ChatGPTの回答精度への不満
- 最新情報へのキャッチアップの困難さ
- プロンプトの効果的な管理・活用の難しさ
特に注目すべきは、多くのユーザーが「思い通りの回答が得られない」と感じている点です。これは単なる技術的な問題というよりも、AIツールに対する期待値の設定と、プロンプトなどの使い方の理解が適切でない可能性を示唆しています。
2. 時間・労力の問題（25%）
次に大きな要因として挙げられたのが、時間と労力に関する課題です：
- 日常業務の忙しさによる学習時間の確保困難
- 社内承認プロセスに伴う負担増
興味深いのは、「効率化のためのツール」であるはずのAIが、かえって負担増となっているという矛盾した状況です。これは導入初期に特有の現象かもしれません。
3. 認識・理解の問題（15%）
活用イメージの欠如も重要な要因として浮かび上がりました：
- 業務との関連性の見出しにくさ
- コストに対する誤解
- 具体的な活用シーンの想像困難
4. 環境要因（10%）
外部環境に関する要因も無視できません：
- ツールの乱立による様子見姿勢
- 周囲のユーザー不在による情報交換機会の欠如
印象的だった正直な意見
調査では、以下のような興味深い個人的見解も得られました：
- IT・AI系発信者の「イケてる」イメージへの苦手意識
- 表面的な社内のAI推進者への違和感
- 伝統的な価値観との葛藤
- 新技術への慎重な姿勢
これらの意見は、技術導入における文化的・心理的側面の重要性を示唆しています。
問題提起：なぜ生成AIは定着しないのか
調査結果から、以下の本質的な課題が見えてきました：
- 期待と現実のギャップ
- 過度な期待による失望
- 適切な活用シーンの理解不足
- 組織的な受け入れ体制の未整備
- 明確な活用方針の欠如
- 効果測定基準の未確立
- 技術リテラシーの世代間格差
- 若手とベテランの意識の違い
- 知識共有の機会不足
解決への提言：実践的アプローチ
即実践できる対策
- 小さな成功体験の積み重ね
- まずは定型作業の効率化から着手
- 具体的な数値目標の設定
- 成功事例の社内共有
- 段階的な導入アプローチ
- パイロットチームの設置
- 部門別の活用ガイドライン作成
- 定期的な効果検証
- 社内コミュニケーションの活性化
- 活用事例共有会の定期開催
- 世代間メンタリングの促進
- オープンな質問・相談環境の整備
中長期的な取り組み
- 組織文化の醸成
- イノベーション推進の意識改革
- 失敗を許容する環境づくり
- 継続的な学習機会の提供
- 評価制度の整備
- AI活用による業務改善の評価指標設定
- 具体的な効果測定方法の確立
- インセンティブ制度の検討
おわりに：これからの展望
生成AI技術は確実に進化を続けています。今回の調査で明らかになった課題は、新技術の導入期に必ず直面する「成長の痛み」とも言えます。
ただ、今回お答えいただいた方のほとんどは「AIには関心がある」とのでした。
重要なのは、これらの課題を認識した上で、自社に適した形での活用方法を見出していくことです。完璧を求めるのではなく、小さな成功体験を積み重ねながら、組織全体のデジタル成熟度を高めていく―そんなバランスの取れたアプローチが、今後ますます重要になってくるのではないでしょうか。
参考資料
- 調査期間：2024年7月～10月
- 調査対象：従業員数1-300名規模の中小企業の経営者・従業員
- サンプルサイズ：100名
※本記事は、自社調査に基づいています。業界や企業規模によって状況は異なる可能性があることをご了承ください。
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