生成AIを導入した企業の72%が「部分的な業務改善」にとどまる一方、残りの28%は全社的な業務改革で平均15〜30%のコスト削減を実現した——そんな調査結果が報じられました。同じAIを入れても成果に大きな差が出るのはなぜか。中小企業が“効果の出る側”に回るための勘所を考えます。
- 生成AI導入企業の72%が部分改善どまり、28%が全社改革で15〜30%削減と報道。
- 差を生むのはツールの性能ではなく「業務プロセスへの組み込み方」。
- 小さな業務から“流れごと”作り替える企業が、成果を積み上げている。
WHAT同じAIでも成果が二極化する理由
生成AIの導入が一巡し、話題は「入れるかどうか」から「入れて成果が出たか」へ移りました。報じられた調査では、導入企業の72%が部分的な業務改善にとどまり、全社的な業務改革にまで到達したのは28%で、その層は平均15〜30%のコスト削減を実現したとされています。
報道によれば、生成AIは実験フェーズから収益化フェーズへ移り、2026年は「いかにROIを出すか」が主要論点になっているとされる。導入企業の多くが部分的な効率化にとどまる一方、業務プロセスそのものを設計し直した一部の企業が、全社規模の成果を上げている構図だ。
出典: （eguweb・McKinsey調査にもとづくエムズ編集部の整理）
eguweb.jp/ai/81123/
注目すべきは、成果の差がモデルの賢さではなく「業務のどこに、どう組み込んだか」で生まれている点です。ツールを配っただけの会社と、仕事の流れごと作り替えた会社の差が、そのまま数字に出ています。
POINTS成果を出す企業に共通する3つの型
成果を出している企業のやり方には、規模を問わず共通する3つの型があります。
- “点”ではなく“流れ”に入れる：一つの作業をAIで速くするだけでなく、前後の工程まで含めて業務の流れを設計し直しています。単発の効率化は成果が頭打ちになりがちです。
- 対象業務を絞って深く入る：あれもこれもではなく、効果の大きい業務を一つ選び、そこに集中して作り込む。狭く深い導入が、結果的に全社への横展開の型になります。
- 現場のデータと手順を整える：AIに任せる前に、対象業務のデータ・判断基準・手順を言語化。この下ごしらえの有無が、成果の再現性を大きく左右します。
INSIGHT小さく始めて“流れ”を変える
中小企業にとって現実的なのは、いきなり全社改革を狙うのではなく、効果の大きい一業務を選んで“流れごと”作り替えることです。見積作成、問い合わせ対応、受発注——どれか一つを、前後の工程まで含めてAIで再設計する。そこで得た型を隣の業務へ広げていくのが、28%側に回る近道です。
実際にエムズでも、業務システムやAIシステム構築の現場では、単機能の置き換えではなく対象業務の前後工程まで含めて設計し直すことで成果につなげてきました。既存業務のどこにAIを組み込むかは既存ビジネスのAI活用、実際の構築例は構築実績で具体的にご確認いただけます。
FAQよくある質問
出典・参考
- eguweb「2026年7月3日 AIニュース：企業AI、運用段階へ」 https://eguweb.jp/ai/81123/
- 【2026年7月最新】生成AIトレンド完全ガイド https://genai-ai.co.jp/ai-kanri/blog/cc-generative-ai-trends/
※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。内容は執筆時点（2026-07-09）の情報です。考察部分は当社の見解であり、特定の製品・導入を推奨するものではありません。
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