こんにちは！AI Experience Center（AIXC）のWEB運営チームです。
本日も【AIサーベイシリーズ】として、お話していきます！
「AI活用がうまくいかない理由」って、どの会社も似たようなものだと思っていませんか？実はそれ、1位だけは正解です。2位以降は、業界によって驚くほど違う顔をしていました。さっそく見ていきましょう！
全業界、1位は「人材不足」で一致
今回の調査で「AI活用を進めるうえで一番大きい課題は？」と聞いたところ、8つの業界すべてで「社内AI人材・スキルの不足」がトップでした。
特に情報通信業は70社（業界内の約30%）がこれを最大課題として挙げていて、他業界の2〜4倍という圧倒的な多さです。「AI企業」のイメージが強い情報通信業でさえ、人材不足が一番の壁になっているというのは、ちょっと意外かもしれません。
でも、2位からは業界ごとにバラバラ
ここから面白くなります。2位以降の課題を業界別に見ると、次のように分岐していました。
- 製造業：データ基盤の整備（16社）と推進体制（13社）がほぼ同じくらいの悩み
- 専門サービス・金融保険：セキュリティ（11社）が推進体制（5社）を大きく上回る
- 建設・不動産：セキュリティを課題に挙げた会社がゼロ。現場での実害感が薄く、そもそも課題として意識されていない
つまり、「セキュリティが心配」という悩みは金融系では問題ですが、建設・不動産業界ではほとんど話題にすら挙がっていません。業界ごとに、そもそも見ている課題の種類が違うということです。
「全業界に効く処方箋」は存在しない
この結果からわかるのは、「これをやれば解決します」という一律の打ち手は存在しないということです。人材不足への対策は共通して必要ですが、その次に何を手当てするかは、自社の業界特性を踏まえて決める必要があります。
「他社が導入しているツールをそのまま真似する」というアプローチが、意外とうまくいかない理由もここにあるのかもしれません。自社の課題は何か？そこに対するアプローチが非常に重要ですね。
次回は、業界別の診断パターン分布を解説
ここまでは「課題」という切り口で業界を比較しましたが、次回は「診断パターン（A〜F）」の分布で業界を比較します。IT・通信はどのパターンが多いのか？公共・基盤産業はどうか——業界ごとに詰まりやすい場所が違うことが見えてきます。次回もお楽しみに！
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