生成AI成熟度について、同社独自の項目を用いて分析したところ、成熟度の低い群と比べて、高い群では利用用途の幅が約2倍、削減時間が約2.3倍に達したことが分かった。
生成AI成熟度の実態を調べると、調べ物や情報整理、文章の定型作業など、基礎的な用途での活用は進んでいた。一方で、複数ツールの使い分けや、生成AIを通じて自身の役割や強みを再定義するといった、発展的な利用をしている層は比較的少数にとどまった。
利用用途の幅を生成AIの成熟度別に見ると、成熟度が高い層ほど、利用用途が特定用途に限定されることなく大きく広がっていた。また、作業の効率性や品質、創造性の全てにおいて高い成果を出していることが分かった。
生成AI成熟度を目的変数とした重回帰分析の結果は、「問いを楽しむ志向性」「他者に共有する志向性」の2つが成熟度と有意に関連した。中でも20代で双方の志向性が高い。また、職種別では「間接部門」「営業・販売」での志向性が高かった。
同社の分析によると、企業における生成AIの普及タイプは「仕組み化タイプ」「手探り運用タイプ」「現場任せタイプ」「統制タイプ」の4つに分類されるという。最も多いのは「仕組み化タイプ」(43.3%)だが、タスクの平均削減時間は「現場任せタイプ」が週当たり52.2分と最も長い。
生成AIによるリスク事象の発生は、「仕組み化タイプ」や「手探り運用タイプ」で多く見られた。同社は、「仕組み化タイプ」に関して、生成物の共有やレビューにおいてリスクが顕在化していると分析している。
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