【生成AI企業活用】70%が悩むスキル不足とセキュリティの具体策

生成AI（ChatGPTやGeminiなど）は、すでに多くの企業で使われ始めています。最新の調査では、日本の企業の約6割（57.7%）が導入済みです 。

導入のフェーズは「試す」から「本格的に活用する」段階へと進んでいます。

しかし、導入したからといって、すぐに期待通りの成果が出るわけではありません。実際、AIやDXの効果を実感できていない企業は約半数に上ります 。

なぜなら、企業が活用でつまずく最大の原因は、「リテラシーやスキルが不足していること」（70.3%）と、サービス選定時に最も重視される「セキュリティの信頼性の高さ」（41.5%）だからです。

この記事では、具体的なデータと成功事例をもとに、導入後の「成果の壁」を突破し、AIを企業の真の競争力につなげるための具体的な戦略を、わかりやすく解説します。

参考：生成AI導入率が57.7％に、課題は人材のスキル不足─NRIの2025年IT活用実野村総合研究所（NRI）態調査｜IT Leaders

参考：マーケティングにAIは活用されているのか？　日本マーケティング協会が調査レポートを公開｜公益財団法人日本マーケティング協会

参考：NRI、IT活用実態調査を実施　生成AI活用のリテラシー不足やリスク対策の遅れが課題に｜Biz/Zine

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１．データが示す生成AI活用の「現実」：導入率と二大課題

1. 導入は進むも、継続利用者はわずか7.8%という現実

導入率は57.7%と過半数を超えましたが、AI insideによる調査では、「ビジネスでの継続利用」の回答率はわずか7.8%に留まっています 。

この数字は、多くの企業がPoC（試しに使ってみること）や一時的な試行で終わり、全社的な業務フローに組み込む段階で大きな障壁に直面していることを示唆しています。

この継続利用の低さは、ツールの使い勝手だけでなく、特にセキュリティ・信頼性の問題に起因しています 。

参考：生成AI、ビジネス継続利用者はわずか7.8%、活用障壁は使い勝手や信頼性に関する項目が上位を占め、サービス導入時はセキュリティを最重視｜AI inside

2. 成果を阻む最大の壁：スキル不足（70.3%）とガバナンス構築の難しさ

企業が生成AI活用を進める上で直面する課題は多岐にわたりますが、NRIの調査によると、特に対応が求められる二大課題が明確になっています。

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生成AIをうまく使いこなすには、適切な指示（プロンプト）を与えるスキル、出力結果の真偽を確認するリテラシー、そして情報漏洩や著作権侵害といった法的リスクを管理する体制（ガバナンス）が不可欠です。

これらが欠けていることが、多くの企業が成果を実感できない最大の理由です。

参考：NRI、IT活用実態調査を実施　生成AI活用のリテラシー不足やリスク対策の遅れが課題に｜Biz/Zine

2． 成果を最大化する「部門別」最新活用事例

成果を出す企業は、抽象的な「効率化」ではなく、具体的な業務プロセスにAIを深く統合しています。ここでは、具体的なユースケースを部門別に紹介します。

1. 開発部門：スピードと品質の劇的向上

開発者がコード補完AIを活用することで、プログラムの自動生成と補完が実現し、開発スピードを大幅に向上させています。

これにより、開発者は単純作業から解放され、より創造的で重要な設計業務に集中できます。

2. マーケティング部門：コンテンツ生成と分析の高度化

マーケティング業務では、すでに9割近い企業が生成AIを活用しています 。

活用領域は、記事やマーケティング用動画のAI自動作成によるコスト削減 に加え、アイデア検討や資料・文書作成が中心です 。今後は、データ分析と連動したより深い活用が求められます。

参考：マーケティングにAIは活用されているのか？　日本マーケティング協会が調査レポートを公開｜公益社団法人日本マーケティング協会

3. 総務・顧客対応部門：業務負担の軽減

社内ヘルプデスクや顧客からの問い合わせ対応において、音声アシスタントやチャットボットをAIで強化することで、問い合わせ対応の業務負担が軽減されています 。

これにより、担当者はより複雑な問題解決に時間を割くことが可能になります。

4. 専門・特化業務：ナレッジの継承と活用

特定の専門分野を持つ企業では、AIがその力を発揮しています。

例えば、建設業では、建設業特化型ナレッジ検索システム「デジタル棟梁」のような形で、過去の膨大な専門知識や図面データから、専門性の高い質問に対する回答を迅速に生成しています 。

また、金融機関では、大量データの自動分析によるリスク分析の効率化が進んでいます 。

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3． 【戦略的解決策】二大課題を克服するロードマップ

継続的な成果を実現するためには、単にツールを導入するだけでなく、企業の根幹に関わる二大課題を戦略的に解決する必要があります。

1. リテラシー不足（スキルギャップ）の解消：全社的なリスキリング戦略

リテラシー不足（70.3%） を解決するためには、以下の要素を含む全社的な教育戦略が必要です。

公正取引委員会の実態調査が公表されているように、生成AI市場は法規制や競争政策上の論点が多く存在し、コンプライアンス上のリスクは無視できません。

参考：NRI、IT活用実態調査を実施　生成AI活用のリテラシー不足やリスク対策の遅れが課題に｜Biz/Zine

2. セキュリティと法的リスクの徹底管理

企業が生成AIサービスを選定する際、最も重視するポイントの第1位は「セキュリティの信頼性の高さ」（41.5%）です 。

この懸念に対応するため、統治・管理の仕組みやルール体制の構築は不可欠です。

特に、公正取引委員会による生成AIに関する実態調査 が公表されているように、生成AI市場は独占禁止法上の論点や競争環境に関する課題が多く存在します 。

企業は、情報漏洩や著作権侵害といった法的リスクに対応するため、以下の対策を講じる必要があります 。

参考：NRI、IT活用実態調査を実施　生成AI活用のリテラシー不足やリスク対策の遅れが課題に｜Biz/Zine

4. 失敗しない生成AIツールの選定基準と移行戦略

わずか7.8%の継続利用者に入るためには、導入前のツールの選定段階から将来を見据えた戦略が必要です。

参考：生成AI、ビジネス継続利用者はわずか7.8%、活用障壁は使い勝手や信頼性に関する項目が上位を占め、サービス導入時はセキュリティを最重視｜AI inside

1. 選定軸は「セキュリティ」「精度」「日本語対応」

AI insideの調査によると、継続利用を見据えたサービス選定において重視されるポイントは以下の通りです 。

単に機能が豊富であるだけでなく、企業のデータガバナンスと整合性が取れるセキュリティレベル、そして日本国内のビジネス環境で求められる精度の高い日本語対応が、ツールの定着率を左右する決定的な要因となります。

参考：生成AI、ビジネス継続利用者はわずか7.8%、活用障壁は使い勝手や信頼性に関する項目が上位を占め、サービス導入時はセキュリティを最重視｜AI inside

2. PoCから全社導入へのスケールアップ戦略

PoCで終わらせないためには、業務モデル化や自動化に焦点を当てた戦略的移行が必要です。

• 定量的な目標設定: PoCの段階で、AI導入によって削減された工数や、売上増加への貢献度（ROI）を測定するKPI（重要業績評価指標）を設計します。
• 技術の「レイヤー」構造の理解: 生成AIは、「モデル」「インフラストラクチャー」「アプリケーション」の3層構造 で成り立っています。この構造を理解することが、内製化範囲の決定やコスト構造の最適化に不可欠です。

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5．データとガバナンスが成果を生む鍵

生成AIの企業活用における次なる成功は、ツールの導入数ではなく、「いかに継続的に価値を生み出すか」にかかっています。

• 情報収集から課題解決へ: 読者の検索意図は、「AIとは何か」から「スキル不足70.3%の解決策」と「セキュリティの確保」へと移行しています 。
• 権威性の確保: NRIや公取委などの公的機関や専門調査機関の一次情報 を活用し、データに基づいた論拠で企業の意思決定者を納得させるコンテンツ設計が不可欠です。

今こそ、企業の担当者は、統計データに基づいた現実を直視し、全社的なスキル向上と法的リスク管理を両輪で進めることで、生成AIを真の競争優位性につなげる段階にあります。