AI活用の未来

経営や事業を根本から変革し、競争力を飛躍的に
高めるための進化の方向性

「AIファースト・カンパニー」が未来を切り拓く

現在、世界の企業はAIを前提とした経営モデルへと移行しつつあります。
AIを事業の中核に据える「AIファースト・カンパニー」こそが、これからの時代を切り拓いていきます。

未来予想

2025〜2030年の人間とテクノロジーの仕事

人間とテクノロジーの仕事割合の推移グラフ。2025年はテクノロジーのみ22%・人間×テクノロジーの協働30%・人間のみ47%、2030年はそれぞれ34%・33%・33%

5年後、人間のみの仕事は

約5割から3割
にまで減少する

数年のうちに、約7割の仕事にテクノロジーが入り込み、その半数は自動化され、もう半数は人とテクノロジーとの「協働」が求められるようになる。

テクノロジーのみ
34%
人間×テクノロジーの協働
33%
人間のみ
33%

出典：世界経済フォーラム「仕事の未来レポート2025」p26より図を引用し一部変更

AIの本質的価値

単なる作業効率化ツールではない
AIの3つのポテンシャル

意思決定の高度化
（データドリブンな意思決定）
“勘と経験と度胸”に基づく意思決定を AIとデータに基づく意思決定に変革
プロセスのリーン化
（業務プロセスの自動化・効率化）
定型業務をAIで自動化・効率化し、生産性を圧倒的に向上
サービスの高付加価値化
（サービスの競争優位性の強化）
製品・サービスの「速さ」「安さ」「便利さ」を高め、新たな価値を提供

AIの本質的な力を理解せず、
“DXの延長線上”の施策にとどまる
企業の競争力は低下していく

AIのインパクト

AIが世界経済に与える
潜在的インパクト

生成AIによる経済効果は

年間6.1～7.9兆ドル

と試算される

出典：McKinsey Global Institute（2023）図表2を引用し一部変更

AIファーストカンパニーの強み

従来型企業とAIファーストカンパニーの違い

従来型の企業

AI活用なし

課題

組織の隔たりと調整が発生し、人の経験に依存

弊害

事業の拡大が難しく、人の離職と共に学習知識・経験が消える

AIファーストカンパニー

AIが業務処理を実行、人間がAIをサポート

解決

AIが業務処理を実行しボトルネックを解決

効果

スケール拡大・スコープ拡張が容易になり、AIに学習効果が蓄積

出典：横川デジタル株式会社の「AIファースト・マニュファクチャリング」図を引用し一部変更

長期的な目線

AIファーストカンパニーが獲得するもの

事業規模と企業価値の関係グラフ。AIファーストカンパニーは企業価値が指数関数的に高まり、従来型組織は拡大とともに企業価値の拡大率が低下する

AIファーストカンパニーは長期的に

企業価値の拡大に繋がる

自社のデータと体系的に整えられたプロセスは非代替の資産であり、蓄積の複利が競争優位を生む。

01
ビジネスのスケール拡大が容易
02
ビジネスのスコープ拡張が容易
03
経験が企業内にAIモデルとして残る

出典：横川デジタル株式会社の「AIファースト・マニュファクチャリング」図を引用し一部変更

AIファーストなオペレー
ティングシステムは
「圧倒的な業務効率化」と
「かつてない顧客体験の創
造」を
同時に実現できる

領域ごとの
AI変革後の姿

AIを中心に据えることで、あらゆる職種・部門の業務が大きく変わります。
AIと人の協働を前提とした業務プロセスが、「圧倒的な業務効率化」と「かつてない顧客体験の創造」を実現し、人は判断や創造力・共感が必要な業務に集中できるようになります。

人事
経理
法務
営業
CS

変革へのステップ

AIファースト・カンパニーへの道のりは、決して簡単なものではありません。
データ基盤の構築からAI導入、文化醸成まで、段階的な変革が必要です。

変革の流れ（3〜5年）

ステップ1（1年）
データ基盤の
構築
各業務でバラバラに存在するデータを整理・統合し、AIが活用できる状態をつくる。例）顧客・商談等のデータをIDで一元管理する。
ステップ2（3~6ヶ月）
データ入力・
整備自動化
生成AIを用いて、人のリソースをかけることなくほぼ自動的に全てのデータを収集するプロセスを構築。
ステップ3（6~12ヶ月）
AIプロセスの
導入
AIモデルを業務プロセスに組み込み、意思決定支援と業務効率化を実現。一部部署でPoC／試験導入を実施。
ステップ4（1~2年）
AI主導型組織
への転換
AIシステムを本開発しAIを前提とした業務プロセスを再設計。AIを使いこなすためのリテラシー・文化の醸成も必要。