- MIT NANDAの報告書**「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」**によると、企業の生成AIパイロットプログラムの95%が明確な収益成長を達成できていません。
- この研究は以下を通じて実施されました：
- 企業リーダーへの150件のインタビュー
- 従業員350人への調査
- 公開されている300のAIプロジェクトの分析
- 失敗の主な理由には以下が含まれます：
- AIツールとそれを使用する組織との間の知識のギャップ。
- AIがビジネスプロセスにうまく統合されておらず、実際のワークフローから学習したり適応したりしていない。
- 企業はしばしば内製ソリューションを構築するが、成功率はわずか33%であるのに対し、外部ベンダーから購入した場合は67%も成功している。
- わずか5%の企業が明確な成果を上げており、その典型は、若者が率いるスタートアップで、特定の課題を的確に狙い、効果的に協力し、迅速に成長しています（1年で収益が0から2000万ドルに増加）。
- AI予算の大部分（50%以上）は営業・マーケティング部門に使われていますが、MITは最高のROIは物流の自動化とアウトソーシングコストの削減から得られると示唆しています。
- その他の問題点：
- AI使用時の著作権やデータ所有権に関する懸念。
- 「シャドーAI」：従業員がChatGPTや未承認のツールを秘密裏に使用している。
- AIが利益や生産性に与える真の効果を測定することの難しさ。
- 先進的な組織は、設定された範囲内で学習、記憶、独立して行動できるAIシステムである**「エージェント型AI」**（AI agentic）を実験しています。
📌 MITの新しい報告書は、高い期待にもかかわらず、企業の生成AIプロジェクトの95%が失敗していると警告しています。主な原因は、不十分な統合、不適切なツールの選択、そして投資の焦点のずれです。一方で、小規模なスタートアップは的を絞った導入によって成功を収めています。企業はAIを効果的に活用するために、物流の自動化に注力し、専門のベンダーと協力する必要があります。
