2024年 生成AIの訴求策に関する追加分析を行った増補版調査レポート

PRESS RELEASE（報道関係者各位） 2024年6月10日

2024年 生成AIの訴求策に関する追加分析を行った増補版調査レポート

調査設計/分析/執筆： 岩上由高


ノークリサーチ（本社〒160-0022東京都新宿区新宿2-13-10武蔵野ビル5階23号室 代表：伊嶋謙ニ TEL：03-5361-7880URL：http//www.norkresearch.co.jp）は生成AIに関するIT企業からの相談や問い合わせの増加を受けて、同分野に関する詳細分析を追加した増補版の調査レポートを発刊した。本リリースは「増補版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート」のサンプル/ダイジェストである。

＜業務アプリケーションの活用方針を詳細に分析すると、生成AIの最適な訴求策が見えてくる＞
■「自動化の延長としての生成AI活用提案」は有効だが、プラスアルファの要素が必要となる
■中堅・中小企業向けには「従量課金」や「省エネ対策」を含めた生成AIの導入提案が必要
■業務アプリへの生成AI組み込みでは「API連携」や「データ分析」の優先順位も留意すべき


■「自動化の延長としての生成AI活用提案」は有効だが、プラスアルファの要素が必要となる
ご好評いただいている「2023年版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート」（※）は有効回答件数1300社の中堅・中小企業を対象として、ERP/会計/販売/人事給与/ワークフロー/CRM/BIなどの計10分野に渡る製品/サービスの導入済み/導入予定の社数シェアやユーザ評価（課題/ニーズ）を網羅した調査レポートである。
加えて、同レポート内では以下のように業務アプリケーションで生成AIをどう活かすか？についても詳しい分析を行っている。
『データ分析や生成AIを中堅・中小向け業務アプリケーションで活かす方法』（サンプル/ダイジェスト）
リンク
同レポートは既に多くのIT企業に活用いただいているが、生成AIに対する更なる関心の高まりを受けて、昨今ではIT企業から
「RPAによる自動化の発展形としてメール自動返信やQ&A自動応答などの生成AI活用を訴求すれば良いのか？」
「生成AIと連動したアプリケーション開発に取り組む際、API連携とデータ分析では優先すべき順位付けはあるか？」
といった質問/相談をいただく機会も増えてきた。こうしたニーズを受けて、ノークリサーチでは（※）の調査レポートに上記の解となるオプション分析を新たに加えた「増補版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート」（22.5万円税別）（※※）を発刊した。（既に※を購入済みの場合は4.5万円税別でオプション分析内容を購入可能）
以下の図表とグラフは（※※）の中から、「業務アプリケーションと切り離した生成AI活用」（*1） （個々の従業員がアプリ横断的に利用する生成AI）を活性化させるための施策を分析した結果の一部を抜粋したものだ。左下の図表は計22項目に渡る業務アプリケーションの活用方針を尋ねた結果を分析し、（*1）に強い影響を与える項目と（*1）との関係性を可視化している。 右下のグラフは「どのような施策を講じれば、 （*1）の活用意向が高まるか？」を分析したものだ。これらの結果を踏まえると、「自動化の延長として生成AIを訴求する取り組みは有効だが、プラスアルファの要素が必要」であることがわかる。次頁ではそうした分析結果の一部を同レポートのサンプル/ダイジェストとして紹介している。


■中堅・中小企業向けには「従量課金」や「省エネ対策」を含めた生成AIの導入提案が必要
本リリースの元となる「増補版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート」では、有効回答件数1300社の中堅・中小企業を対象として、以下に列挙した 「業務アプリケーションの導入/更新に関する全体的な方針（複数回答可）」 を尋ねている。その上で、赤字で示した生成AIの活用意向に関する2項目について、他の項目との関連性を分析している。
＜＜機能に関連する項目＞＞
P0_1 「APIを用いた他社との連携/協業が活発か？を重視する」
P0_2 「自動化によって業務効率を改善できるか？を重視する」
P0_3 「個別カスタマイズが不要なアプリケーションを優先する」
P0_4 「データ分析による高度な判断が行えるか？を重視する」
P0_5 「顧客や取引先と遠隔で対話できるか？を重視する」
P0_6 「従業員の働きやすさに貢献できるか？を重視する」
P0_7 「必要な情報を対話的に検索できるか？を重視する」
P0_8 「ペーパレス化を推進できるアプリケーションを選ぶ」
P0_9 「在宅勤務の対応が容易なアプリケーションを選ぶ」
P0_10 「ブラウザのみで利用できるアプリケーションを選ぶ」
＜＜法制度に関連する項目＞＞
P0_11 「残業割増率の変更に伴って、業務効率改善に取り組む」
P0_12 「サードパーティCookie規制に伴って販促施策を変更する」
P0_13 「外国人労働者の活用を見据えた機能の強化を重視する」
P0_14 「省エネ対策の実現や認定取得にも役立つかを重視する」
P0_15 「経済安全保障に伴う環境変化への対応力を重視する」
＜＜生成AI（ジェネレーティブAI）に関連する項目＞＞
P0_16 「生成AIは業務アプリケーションに組み込んで利用する」
P0_17 「生成AIは業務アプリケーションと切り離して利用する」
P0_18 「関連する法整備が整うまで生成AIの利用は控える」
P0_19 「AIが自社の知見やデータを学習することは拒否する」
＜＜価格に関連する項目＞＞
P0_20 「購入ではなく、サブスクリプション型の費用体系を選ぶ」
P0_21 「データ量や人数に応じた従量制の課金体系を選ぶ」
P0_22 「売上などの成果報酬に基づく課金体系を選ぶ」
左図はP0_17「生成AIは業務アプリケーションと切り離して利用する」に強い影響を与える項目とP0_17との関連性を可視化したものだ。
P0_17は「P0_2 」（自動化）及び「P0_21」（従量課金）と直接関連していることが確認できる。実際、認識/推論を伴う高度な自動化には「メール文面の自動作成」や「Q&Aの自動応答」も含まれており、それらは真に生成AIの代表的な活用シーンに他ならない。 だが、生成AIの基盤技術であるLLMでは文章生成時に確率的な処理を伴うため、インプットが同じでも作成される文面は常に同じになるとは限らない。
一方、顧客を相手とした「メール文面の自動作成」や「Q&Aの自動応答」では「同じ問い合わせであれば、返答も同じ」という安定性/普遍性が求められてくる。
LLMの進化と共にこうした課題も徐々に解消されていくと予想されるが、直近での生成AIによる自動化を適用できる業務場面は「キャッチコピーの候補を作る」や「メールや資料の内容を要約する」などのように「ある程度の『ゆらぎ』も許容できるタスク」に絞られると考えられる。そうなると、中堅・中小企業にとって月額数千円/ユーザの固定費用を支払って全従業員に生成AIを与えることは投資対効果の面からも難しい。そこで、着目すべきなのが「P0_21」（従量課金）との併用だ。つまり、自動化（P0_2）の延長として生成AI（P0_17）を訴求する際には従量課金（P0_21）を導入して、ユーザ企業の負担を軽減する仕組みが必要となってくる。さらに、両者が「P0_14」（省エネ対策）と関連している点も重要だ。Microsoftが進める「Copilot+PC」に代表されるように今後は個々の従業員が利用するPC上でも生成AIの処理が実行されるようになる。するとPCの消費電力量も増えるため、ユーザ企業は省エネ対策にも目を向ける必要が出てくる。逆に中堅・中小企業に対しても省エネ対策を義務化する動きが始まれば、業務効率化による消費電力の抑制手段として生成AI活用を選ぶケースも増えるはずだ。このように、省エネ対策（P0_14）も今後の生成AI活用に影響を与える要素となってくる。次頁では上記に述べた分析を定量的に検証していく。


■業務アプリへの生成AI組み込みでは「API連携」や「データ分析」の優先順位も留意すべき
本リリースの元となる調査レポートでは生成AIの活用意向に影響を与える項目を可視化するだけでなく、実際にそれらの項目への取り組み意向が高まった場合、生成AIの活用意向がどう変化するか？をデータ分析によって検証している。以下のグラフは前頁に述べた結果を実際に検証したものだ。1番目の棒グラフ（状態1）は自動化（P0_2）の取り組み割合が5割に達した場合、業務アプリケーションと切り離した生成AI活用（P0_17）の活用意向がどこまで高まるか？を示したものだ。状態1の値（14.4%）は通常の状態（11.6%）とあまり変わらない。一方、状態2が示すように自動化（P0_2）と従量課金（P0_21）を同時に訴求すると、P0_17の値は21.0%まで高まる。さらに、ここでは具体的な値は割愛するが、省エネ対策（P0_14）が加わった場合の値はさらに高くなる（状態3）。このようにデータ分析を元に的確な施策を講じれば、中堅・中小企業向けの生成AI活用提案は大きな商機となってくる。また、前頁の図版が示すように「P0_2」や「P0_21」は年商（A1）とも関連しているため、前頁～上記に述べた内容は年商規模によって傾向が変わってくる。調査レポートではその点についても集計/分析を行っている。
ここまで「業務アプリケーションと切り離した生成AI活用」（P0_17）に関する分析結果の一部を紹介したが、調査レポートでは右記に図示した「業務アプリケーションに組み込んだ生成AI活用」（P0_16）についても詳細に分析している。
それによって、
・生成AIを組み込む際、API連携とデータ分析では優先度の違いはあるのか？
・業種別アプリケーションに生成AIを組み込む際、有望なのはどの業種か？
・P0_17が普及すれば、P0_16の導入割合も高まるのか？
などを知ることができる。次頁では本リリースの元となる調査レポート「増補版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート」の収録内容などを案内している。


本リリースの元となる調査レポート

『増補版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート』
本調査レポートは「2023年版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート」（※）に生成AIに関するオプション分析を加えた増補版の調査レポートです。
「2023年版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート」の詳細
リンク
【対象企業属性】（有効回答件数：1300社）
年商： 5億円未満 / 5億円以上～10億円未満 / 10億円以上～20億円未満 / 20億円以上～50億円未満 /50億円以上～100億円未満 / 100億円以上～300億円未満 / 300億円以上～500億円未満
業種： 組立製造業 / 加工製造業 / 建設業 / 卸売業 / 小売業 / 流通業(運輸業) /IT関連サービス業 / 一般サービス業 / その他：
その他の属性： 従業員数（10区分）、地域（9区分）、「IT管理/運用の人員規模」（12区分）、「ビジネス拠点の状況」（5区分）
【オプション分析の内容】
「P0.業務アプリケーションの導入/更新に関する全体的な方針（複数回答可）（計22項目）」にベイジアンネットワーク分析を適用することによって、
・業務アプリケーションと切り離した生成AI活用 例） キャッチコピーやロゴデザインを自動作成してくれるサービスを利用する
・業務アプリケーションに組み込んだ生成AI活用 例） 販売管理システム上でチャットで指示を出して見積書を自動生成する
のそれぞれの生成AI活用を活性化させるために採るべき施策を分析/提言
納品物： オプション分析サマリ.pdf （14ページ） 分析/提言の内容を詳述したドキュメント
オプション分析データ.xlsx （数表/データ計7点） 分析結果のデータを収録したExcelファイル
本リリースはオプション分析に収録されている内容のサンプル/ダイジェストです。
【オプション以外の標準内容】
（※）の調査レポートに収録されている内容は以下の通りです。
有効回答件数1300社の中堅・中小企業に対して、まず最初に以下に列挙した10分野の業務アプリケーションのうちで 導入済み/導入予定の分野を尋ねた後、「導入済み/導入予定」と回答した分野について、製品/サービスの具体名を列挙した社数シェア、運用形態、端末形態、導入年、導入費用、課題とニーズ（分野によって選択肢は異なる）を尋ねた結果を集計/分析しています。
また、業務アプリケーションの導入/更新に関する全般的な方針についても尋ねています。
P1. ERP
P2. 生産管理
P3. 会計管理
P4. 販売・仕入・在庫管理
P5. 給与・人事・勤怠・就業管理
P6. ワークフロー・ビジネスプロセス管理
P7. コラボレーション（グループウェア/ビジネスチャット/Web会議）
P8. CRM
P9. BI
P10. 文書管理・オンラインストレージサービス
【発刊日】 2024年6月10日
【価格】 225,000円(税別) （既に※を購入済みの場合は4.5万円（税別）でオプション分析内容を購入可能）

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当調査データに関するお問い合わせ
株式会社 ノークリサーチ 担当：岩上 由高
〒160-0022 東京都新宿区新宿2-13-10 武蔵野ビル5階23号室
TEL 03-5361-7880 FAX 03-5361-7881
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