投稿者: MIT の最新レポート「 GenAI Divide: State of AI in Business 2025 」によると、世界中の企業による生成 AI 導入のパイロットプロジェクトの 95% が失敗に終わっている状況が明らかになりました。この調査は、 150 人の企業リーダーへのインタビュー、 350 人の従業員への調査、 300 の公開 AI 導入事例の分析に基づいています。
レポートによると、企業はこれまでに 350 ～ 400 億ドル（約 5 兆 1450 億円）もの資金を生成 AI 関連事業に投入してきました。しかし、投資に見合う成果を得て急速な収益成長を達成した企業はわずか 5% にとどまっており、残りの 95% は損益に対してほとんどまたは全く影響を与えていません。
失敗の根本原因
失敗の主な原因は AI モデルの性能不足ではなく、企業内での統合の不備や「学習ギャップ」にあることが判明しました。 ChatGPT などの一般的なツールは個人の柔軟な使用には優れていますが、企業のワークフローに適応できず、組織特有のニーズに対応できないことが問題となっています。
さらに、企業の戦略的な投資配分の誤りも大きな要因です。企業は生成 AI 予算の 50% 以上をセールスやマーケティングツールに投じていますが、本来最大の投資対効果が得られるのはバックオフィスの自動化（事務処理、在庫管理など）であることが明らかになっています。
内製開発 vs 外部ツール
内製開発にこだわる企業ほど失敗率が高いことも判明しました。専門ベンダーから購入した AI ツールやパートナーシップによる導入は約 67% の成功率を誇る一方、内部で開発されたシステムの成功率はわずか 30% にとどまっています。特に金融サービスなどの規制の厳しい業界では、独自の AI システム構築にこだわる企業が多いものの、失敗率が高いという皮肉な結果となっています。
シャドー AI の台頭
一方で、従業員の 90% 以上が企業が公式に導入していない ChatGPT などの「シャドー AI 」ツールを日常業務で使用していることも明らかになりました。これらのツールは使いやすさと即時性で優れており、企業の公式プロジェクトよりも高い生産性を発揮する場合があります。
成功している企業の特徴
成功している 5% の企業は、特定の課題に焦点を当て、効果的なパートナーシップを構築することで短期間で大きな収益成長を達成しています。例えば、 19 歳や 20 歳の若手が率いるスタートアップで 1 年で売上ゼロから 2000 万ドル（約 29 億 4000 万円）を達成した事例も報告されています。これらの企業は、 AI を既存のプロセスに単に追加するのではなく、ワークフローを AI を中心に再設計していることが特徴です。
この調査結果は AI 関連企業の株価下落を引き起こし、 Palantir は 9.4% 、 Arm Holdings は 5% 下落しました。しかし、レポートは技術そのものの問題ではなく、戦略や実装の誤りに焦点を当てており、適切なアプローチを取れば AI は依然として大きな可能性を持つとしています。