生成AIの活用がもたらす生産性向上が企業経営において注目されている。KPMGが主催したバーチャルラウンドテーブルでは、同社のAI市場戦略リーダー、パール・エディン氏が、生成AIの導入により平均14％の生産性向上が実現されるとするデータを発表した。さらに、1万社を対象とした分析では、EBITDAへの影響が最大17％に達することが確認されている。

エディン氏は、生成AIが従業員のタスクを効率化する「頭脳のためのパワーツール」であり、人員削減を主目的とすべきでないと強調。労働コスト削減よりも、市場拡大や成長の基盤づくりに焦点を当てるべきとの見解を示した。企業が生成AIを再ツール化、再構築、再構想の各フェーズでどのように活用するかが、未来の競争優位性を左右すると考えられる。

生成AIが引き起こす利益率の向上とその現実性

生成AIの導入がもたらす利益率の向上は、既存技術での達成が可能な現実的な成果であるとKPMGの分析が示している。同社が1万社を対象に行った調査では、生成AIを活用した企業がEBITDAを最大17%向上させたとの結果が明らかになった。これは業務の効率化だけでなく、自由になった時間を新たな価値創出に充てた結果として評価されている。

この成果は一部の業界や企業に限定されるものではなく、適切な運用を行えば多くの企業で再現可能とされる。ただし、これらの効果が実現するまでには12～36か月を要することが一般的であり、即効性を求める経営層との間で戦略のすり合わせが求められる。さらに、効果を最大化するには、生成AIを単なるコスト削減の手段として捉えず、長期的な成長を支える基盤と見なす視点が重要である。

生成AIがこれほどの影響力を持つ理由の一つは、労働コスト削減を超えた付加価値を創出できる点にある。業務効率化にとどまらず、企業が新たな市場に参入する手段としても機能する可能性がある。KPMGの指摘は、生成AIの利用がもたらす未来の可能性を冷静に捉える上での重要な一助となる。

AI導入の進化フェーズと企業の適応

生成AIの導入プロセスは、「再ツール化」「再構築」「再構想」の3段階に分けられるとされる。この枠組みは、単に業務のスピードを上げるのではなく、AIが企業のあり方そのものを変革する可能性を示唆している。再ツール化では既存業務の効率化を目指し、多くの企業が試験的にAIを取り入れている段階である。一方、再構築では業務プロセスそのものを再定義し、より高品質な成果を実現する道を模索している。

最終段階の再構想は、生成AIが市場構造や競争環境に大きな変革をもたらすことを示唆する。このフェーズでは、新たなビジネスモデルや市場への参入が可能となる一方、既存の事業が競争圧力にさらされるリスクもある。エディン氏は、この段階に到達するには長期的な視野と戦略的投資が不可欠であると強調する。

企業がこれらの進化フェーズをどのように活用するかが、生成AI導入の成功を左右する鍵となる。生成AIは単なる技術ではなく、経営戦略全体を再構築するツールであるとの認識が浸透することで、企業が未来の競争優位を築くための道筋が見えてくるだろう。

労働削減ではなく人材強化を目指す生成AIの真価

生成AIの役割は、単に業務を自動化するだけではない。KPMGのパール・エディン氏は、「生成AIはタスク強化ツールであり、人員削減ツールではない」と明確に述べている。この技術は、従業員の頭脳労働を効率化し、彼らが本来の能力を発揮できる環境を構築することに重点を置いている。

例えば、生成AIは大量のデータ分析や文書作成の速度と精度を向上させることで、従業員がより創造的な業務に集中するための時間を確保する。これにより、企業全体の競争力が強化され、単なる労働コスト削減に留まらない成長の可能性をもたらしている。

独自の観点として、生成AIの活用が進む中で、企業が従業員の役割をどのように再定義するかが課題となると考えられる。AIが補完するタスクと人間にしかできないタスクの境界線を明確にし、適切なバランスを見出すことが、企業の持続的成長に直結する要素となるだろう。この点を見誤れば、生成AI導入の効果を最大化できない可能性がある。