MITの新しいレポート『The Generative AI Divide: The State of Business AI in 2025』。

• 高い採用率と低い変革効果ChatGPTのような汎用的なツールは広く試され、テストされてきたが、中核的なビジネスプロセスに深く統合され、実質的な変化を引き起こした企業向けアプリケーションはほんの一握りだ。業界全体において、構造的な革新やブレークスルーは期待されていません。
• パイロットから生産への転換のジレンマ企業向けにカスタマイズされたAIツールの、概念実証から本格的な導入までの成功率は極めて低く、規模を拡大できたプロジェクトは5%に過ぎず、大半はパイロット段階にとどまっている。
• 誤った投資フォーカスその一方で、高い投資対効果が期待できるバックオフィス業務の自動化（財務処理や購買の最適化など）には、十分な注意が払われてこなかった。
• シャドーAI現象が前面に:: 90%の従業員は、個人アカウントを通じてAIツールを使って仕事をこなしており、その効果と満足度は、企業の公式調達システムを大幅に上回っている。

GENAI格差の根本原因

報告書によると、この溝は技術やデータ、規制の制約ではなく、既存システムの「学習の欠陥」に根ざしている。既存の企業向けAIツールは一般的に、記憶力や適応能力に欠け、利用者からのフィードバックから継続的に改善することができず、特定のワークフローに効果的に統合することができず、対話のたびに手動で再指示する必要がある。ユーザーが本当に必要としているのは、知識を蓄積して継続的に進化できるインテリジェントなコラボレーションパートナーであり、毎回ゼロからトレーニングする必要のある機械的なツールではない。進化能力の欠如は、プロジェクトのスケーリングにおける中核的な障害となっている。

GenAI格差の解決策

AIプロバイダー

• 深い垂直カスタマイズ戦略ジェネレーティブAIのプロバイダーは、一般化された製品開発モデルを放棄し、ニッチ分野に進出し、特定の高付加価値ビジネス・シナリオのための徹底的なカスタマイズ・ソリューションを提供する。垂直産業のペインポイント・ニーズに焦点を当てることで、専門的で精密な製品システムを構築し、市場における差別化された競争優位性を形成する。
• 継続的な進化型能力開発記憶機能と継続学習機能を備えたエージェント型AIシステムの開発に注力し、使用プロセスに応じて最適化・進化するインテリジェントツールを構築した。フィードバック学習機構と知識蓄積システムの確立に基づき、ビジネス環境の変化に適応し、よりインテリジェントな製品特性を実現することができる。
• 信頼のエコシステム構築業界当局、システムインテグレーター、専門家ネットワークとの戦略的な協力関係を構築し、効果実証に基づく信頼のお墨付きシステムを構築する。単純な機能デモンストレーションを、実例や検証可能な効果データに置き換え、長期的かつ安定的な顧客との信頼関係を構築する。

ビジネスユーザー

• ビジネス価値志向の調達AIをビジネス価値を提供するサービスとして捉えるよう、企業の調達哲学を転換する。ビジネス成果志向の調達基準を確立し、ベンダーに導入結果に対する責任を負わせ、テクノロジー投資が測定可能なビジネス価値を生み出すようにする。
• 最前線のビジネス主導で実施AIプロジェクトはビジネス部門が主導し、ビジネスニーズを最も理解している現場チームが技術選定と導入推進を担当する。AIソリューションが実際のワークフローと高い互換性を持ち、テクノロジーとビジネスの断絶を避けるために、ビジネスとテクノロジーを深く統合するための実装メカニズムを確立する。
• 投資収益再建戦略投資の優先順位を見直し、リソースをバックオフィス業務の自動化に振り向ける。コスト削減と効率性向上を中心とした投資評価システムを確立し、投資が検証可能なリターンを生むようにする。

今後の開発動向

• レポート予想AI技術は、自律的な発見、交渉、協力が可能な複数のAIシステムからなるエコシステムであるエージェンティック・ウェブへと進化し、ビジネスのあり方を根本的に変えるだろう。
• 最終結論GenAIの分水嶺を越えるための時間は狭まりつつある。将来の競争優位性は、単に高度なアルゴリズムを持つ企業ではなく、最も学習し、ビジネスを理解するシステムを構築できる組織に属するだろう。組織は、静的なツールへの依存から脱却し、共進化できるインテリジェントなパートナーを選択する必要がある。