会社で生成AIを使える環境が整い、仕事でAIを利用する機会も増えてきました。しかし、「AIを使えること」と「AIで大きな成果を生み出すこと」の間には、まだ距離があるようです。PwC Japanグループの「生成AIに関する実態調査2026 春 6カ国比較」によると、日本における生成AIの活用・推進度は87％まで拡大しました。一方、「期待を大きく上回る効果」を創出している割合は9％でした。生成AI活用は、「使うかどうか」から「どう成果につなげるか」を考える段階へ移りつつあります。
生成AIの活用・推進度は87％、前回から11ポイント上昇
日本企業で生成AIの活用は着実に進んでいます。調査によると、2026年春時点の日本における生成AIの活用・推進度は87％で、前回調査から11ポイント上昇しました。一方、「未着手・断念」は4％まで減少しています。海外と比べても、生成AIの活用・推進度そのものに極端な差はありません。米国は90％、英国89％、中国91％、ドイツ89％、韓国93％でした。日本でも生成AIの活用・推進が広がり、「AIを使うかどうか」だけではなく、実際の業務や事業でどのような価値を生み出すかが重要になっています。
「期待を大きく上回る効果」は日本9％、米国38％
一方で、生成AIから生まれる効果を見ると、国によって違いがあります。「期待を大きく上回る効果」を創出している割合は、日本では9％でした。これに対して米国は38％、英国は32％で、日本は調査対象となった6カ国の中で最も低い結果となっています。ただし、「日本企業の約9割が成果を出せていない」という意味ではありません。
日本では「期待通り」と「期待を大きく上回る」を合わせると64％に達しています。一方、「期待未満」は19％、「まだ評価できていない」は13％でした。つまり、日本企業でも生成AIによる一定の効果は確認されているものの、「期待を大きく超える成果」を生み出す企業はまだ限られているということです。
AIを「使う」だけでなく、事業の中核に据えられるか
では、期待を上回る効果を生み出す企業には、どのような特徴があるのでしょうか。PwCは、期待を上回る効果を創出する企業に共通する要因として、AIを事業の中核に据える姿勢や「AI Readiness」の強化、価値・品質・リスクを見極める評価設計などを挙げています。単に生成AIのツールを導入し、社員が個々の業務で利用するだけではなく、AIをどの業務や事業に組み込み、どのような価値を生み出すのかを設計することが重要になります。
PwCは、日本企業について、既存業務の効率化や個別タスクの支援を中心とした「ツール利用の域を出ない面がある」とも指摘しています。生成AIによって大きな成果を生み出すには、「AIを使って仕事を効率化する」という発想から、AIを前提として仕事や事業そのものを見直す発想への転換が求められそうです。
成果を左右する「AI Readiness」とは？
PwCが今回の調査で重要性を指摘しているのが「AI Readiness」です。AIによる変革を進めるためには、テクノロジーだけではなく、戦略や業務、データ、ガバナンス、人材などを含めた準備が重要になります。
つまり、最新のAIを導入しただけで自動的に大きな成果が生まれるわけではありません。AIをどこで使うのか、どのような価値を生み出すのか、そのために業務やデータをどう整えるのかといった準備が必要になります。こうした環境を企業全体で整えられるかが、生成AIを単なる便利なツールで終わらせず、事業変革につなげるポイントになりそうです。
日本企業は「AIを使う」から「AIで成果を出す」段階へ
成果が出るまでのスピードにも、日本と海外で違いが見られます。生成AI施策から1年以内に効果が出ると想定している割合は、日本の41％に対して米国は66％でした。生成AIの活用・推進度では、日本と海外との差は小さくなっています。しかし、「期待を大きく上回る効果」を生み出せるか、そしてどれだけ早く効果につなげられるかという点では差が残っています。
生成AI活用の次のテーマは、単に利用者を増やすことではなく、AIを業務や事業の中にどう組み込み、実際の成果につなげるかです。「AIを導入した会社」から「AIで仕事や事業を変えられる会社」へ移行できるかが問われています。本調査の日本での回答者は932人で、売上高500億円以上の企業・組織に所属する課長職以上かつ、生成AI導入の意思決定や企画検討などに関与する人を対象に、2026年2月12日～19日に実施されました。
詳しくは「PwC Japanグループ」の公式ページまで。
レポート／DXマガジン編集部
