なぜ生成AI導入は難航するのか
生成AIの可能性を感じながらも、導入に踏み切れない企業は少なくありません。「セキュリティは大丈夫か」「従業員が使いこなせるか」「投資に見合う効果は得られるか」——こうした懸念が、プロジェクトの遅延や中止を招いているケースが多く見られます。
本レポートでは、Ragate株式会社が2025年12月に実施した505名への独自調査から、生成AI導入における3大課題を深掘りし、それぞれの具体的な突破戦略を提示します。
調査概要
本調査は以下の条件で実施しました。
- 調査期間：2025年12月11日〜
- 調査方法：インターネットリサーチ
- 有効回答数：505名
- 調査対象：日本国内のビジネスパーソン（情報システム部門・DX推進室所属者）
3大課題の全体像：セキュリティが最大の壁
課題の重要度ランキング
調査結果から、生成AI導入における課題は以下のように分布していることが明らかになりました。
課題 | 回答率 |
|---|---|
情報漏洩・セキュリティリスクへの懸念 | 32.5% |
出力精度の不確実性（ハルシネーション） | 27.0% |
従業員のリテラシー・スキル不足 | 24.3% |
著作権・コンプライアンスに関する法的懸念 | 23.0% |
導入・運用コストの妥当性が分からない | 18.2% |
費用対効果（ROI）の算出・評価が困難 | 17.7% |
社内ルール・ガイドラインの整備が追いついていない | 14.3% |
上位3つの課題——セキュリティ（32.5%）、ハルシネーション（27.0%）、スキル不足（24.3%）——が導入の主な障壁となっています。これらに適切に対処することが、生成AI活用成功の鍵となります。
課題①：セキュリティリスク（32.5%）への対策
なぜセキュリティが最大の懸念なのか
約3社に1社がセキュリティリスクを課題として認識しています。具体的には以下のような懸念が挙げられます。
- 外部LLMサービスへの機密情報入力によるデータ漏洩リスク
- 入力データがAIの学習に使用される可能性
- データの保管場所やアクセス権限の不透明さ
- 社内コンプライアンスポリシーとの整合性
セキュリティ突破戦略
戦略1：エンタープライズ向けサービスの活用
Azure OpenAI Service（利用率7.7%）やAmazon Bedrock（5.6%）などのエンタープライズ向けサービスは、以下のセキュリティ機能を提供しています。
- データの非学習保証：入力データがモデルの学習に使用されない
- リージョン指定：データを日本国内に保持
- VPC接続：閉域網でのAPI接続
- 監査ログ：すべてのアクセスを記録
戦略2：オンプレミス/プライベートクラウド環境の構築
より高いセキュリティ要件がある場合は、自社環境でのLLM運用を検討します。Dify（利用率6.6%）などのオープンソースツールを活用することで、完全に閉じた環境でAIを運用できます。
戦略3：利用ガイドラインの整備
技術的対策と並行して、社内ルールの明文化が重要です。調査では14.3%が「ガイドライン整備の遅れ」を課題としており、以下の項目を含むガイドラインの策定が推奨されます。
- 入力可能な情報の範囲（機密レベル別）
- 禁止される利用シーン
- 出力結果の取り扱いルール
- インシデント発生時の対応手順
課題②：従業員のスキル不足（24.3%）への対策
スキルギャップの実態
約4社に1社が従業員のリテラシー・スキル不足を課題として認識しています。具体的には以下のようなスキルギャップが存在します。
- プロンプトエンジニアリングの基礎知識不足
- AIの特性（得意・不得意）への理解不足
- 適切なユースケースの見極め能力
- 出力結果の評価・検証スキル
スキル突破戦略
戦略1：体系的なリスキリングプログラム
単発の研修ではなく、継続的なリスキリングプログラムの設計が効果的です。以下のステップで段階的にスキルを習得させます。
- 基礎編：生成AIの仕組みと限界の理解
- 実践編：プロンプトエンジニアリングの基本テクニック
- 応用編：業務別ユースケースの設計と実装
- 発展編：AI駆動ワークフローの構築
戦略2：社内AI推進チームの設置
先進企業では、専門のAI推進チームを設置し、以下の役割を担わせています。
- 社内問い合わせ対応（ヘルプデスク機能）
- ベストプラクティスの収集と横展開
- 利用状況のモニタリングと改善提案
- 新しいユースケースの発掘と検証
戦略3：ノーコードツールによる敷居の低減
Difyなどのノーコードツールを活用することで、プログラミングスキルがなくても社内AIアプリケーションを構築できます。これにより、ビジネス部門主導でのAI活用が可能になります。
課題③：ROI算出困難（17.7%）への対策
ROI評価が難しい理由
約5.6社に1社がROI算出を課題として認識しています。生成AIのROI評価が難しい理由は以下の通りです。
- 効果が「時間短縮」など定性的なものが多い
- 導入前後の比較測定が困難
- 効果の発現までに時間がかかる
- 直接的なコスト削減より間接効果が大きい
ROI突破戦略
戦略1：定量的KPIの設定
ROI評価のために、測定可能なKPIを事前に設定することが重要です。
活用領域 | 測定KPI例 |
|---|---|
コンテンツ作成 | 文書作成時間、修正回数 |
情報収集・調査 | 調査工数、レポート品質スコア |
システム開発 | コード行数/時間、バグ発生率 |
問い合わせ対応 | 平均応答時間、解決率 |
戦略2：段階的投資と効果検証
いきなり大規模投資を行うのではなく、小規模PoCから段階的に拡大するアプローチが有効です。
- Phase 1（PoC）：1〜2部門、限定ユースケースで効果検証
- Phase 2（パイロット）：成功部門で本格導入、効果測定の精緻化
- Phase 3（全社展開）：成功モデルの横展開
戦略3：総所有コスト（TCO）視点での評価
単純なツール費用だけでなく、以下を含むTCO視点での評価が推奨されます。
- ライセンス費用
- 導入・カスタマイズ費用
- 教育・トレーニング費用
- 運用・保守費用
- 機会損失コスト（導入しない場合のリスク）
課題突破に成功した企業の共通点
成功企業の3つの特徴
調査結果と各種事例を分析すると、課題を突破した企業には以下の共通点が見られます。
1. 経営層のコミットメント
生成AI導入を「IT部門の取り組み」ではなく「経営課題」として位置づけ、トップダウンで推進しています。調査では「経営層の理解が得られない」と回答した企業は8.2%にとどまり、多くの企業で経営層の関心は高いことがうかがえます。
2. 小さく始めて大きく育てる
いきなり全社導入を目指すのではなく、特定部門・特定業務でのPoCから開始し、成功体験を積み重ねています。
3. 専門パートナーとの協業
社内リソースだけで完結しようとせず、外部の専門家やコンサルティングパートナーを活用して、知見やノウハウを取り入れています。
まとめ
本調査により、以下の点が明らかになりました。
- 3大課題は「セキュリティ（32.5%）」「スキル不足（24.3%）」「ROI算出困難（17.7%）」
- セキュリティ対策はエンタープライズサービス活用とガイドライン整備の両輪で推進
- スキル対策は体系的なリスキリングと専門チーム設置が有効
- ROI対策は定量KPI設定と段階的投資で解決可能
これらの課題は、適切な戦略と専門的な支援があれば必ず突破できます。自社の状況に応じた対策を講じ、生成AI活用を成功に導いてください。
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