AIへの投資は拡大を続けている。しかし、多くの企業では期待した成果が現場で実現されず、投資と実行の間に深い溝が生まれている。最新の調査では、AIが導入されているにもかかわらず生産性向上につながらない状態を「実行ギャップ」と捉え、その構造が明らかになっている。企業が直面している課題は、AIそのものではなく、“AIが現場で自然に使われる状態をつくれていない”点にある。

その背景には、AIが業務のコンテキストを十分に扱えず、アプリケーション間の分断やガイダンス不足によって、現場がAIを避け、手動作業へ逆戻りしている現実がある。その結果、デジタルフリクションによって年間51日の労働日が失われ、AIを意図的に使わなくなるケースも増えている。さらに、経営層が把握する環境と現場の実態には大きな乖離があり、適切な投資判断を困難にしている。

こうした実行ギャップの実態を定量データと具体例で整理し、AI・人・システムが自然に連係する環境をどのように構築すべきかを解説しているのが本資料だ。新たなツールを追加するのではなく、既存のAIやシステムを現場で「実際に機能させる」ために必要な視点を提示し、業務の流れに沿った支援やコンテキストを活用した運用、定着化のアプローチまで体系的にまとめている。

AI導入が進んでいるにもかかわらず成果を実感できていない企業や、生成AI活用を全社へ定着させたい担当者にとって、本資料は投資対効果を高めるための課題整理と次の一手を考える上で有益な指針となるはずだ。AI投資の成果を最大化するために、いま見直すべきポイントを整理する一冊として活用してほしい。