上海物来喜電子商務有限公司

【中国E88】 形だけのAI導入から脱却せよ。「使えるAI」の本質とは2025.04.18

 

 1. 日本企業のAI活用停滞から学ぶ「使えるAI」導入の極意

①衝撃のデータが物語る「意識格差」の正体

日本総務省「情報通信白書」（令和6年版）が
明らかにした事実は、日中のAI活用における
決定的な差を浮き彫りにしている。

 

生成AIの活用方針策定状況について、「積極的
に活用する方針」と答えた国別状況は、以下。

　　　・日本企業：15.7％
　　　・米国企業：46.3％
　　　・中国企業：71.2％
　　　・独国企業：30.1％ 

 

 

②このデータが示すのは単なる技術導入の差
ではなく、「ビジネスにおける AIの位置付け」
そのものの根本的な違いである。

 

中国企業の 71.2％という数字は、
日本企業の 4.5倍に相当する。
　　　　↓
もはや「格差」という言葉では
説明できないほどの開きがある。

 

 

 

 2. 日系企業が生成AI活用が進まない背景

①日本企業の AI活用が 15.7％にとどまる
背景には以下のような問題が潜んでいる。

「導入したものの、あまり使われない」
「ツールはあるが、具体的な活用方法がわからない」
「成果が可視化できず、継続的な投資が見込めない」

 

 

②上海で AIコンサルティングを手掛ける
李翔氏（仮）はこの現象を以下に指摘する。

「生成AIツールのアカウントの配布
だけでは、AIは宝の持ち腐れになる。

日系企業の多くは、形だけの AI導入に満足し
てしまい、実際の業務変革まで至っていない」

 

 

③実際、ある大手製造業では、ChatGPTの
企業版アカウントを全社員に配布したもの
の３ヶ月後の利用率はわずか 17％だった。

 

調査からは以下のような声が挙がっている。

「何に使えばいいのかわからない」（営業部門・40代男性）
「出力結果の信頼性に不安がある」（品質管理部門・30代女性）
「会社としての活用ガイドラインがなく、怖くて使えない」（法務部門・50代男性）

 

 

④経済産業省の調査では、AIプロジェクトの 72%
が「期待値の 50%未満の成果」と回答している。

この現象は、以下のように定義できるほど深刻。
「放置型 AI導入症候群」

 

 

 

 3. 中国企業が実践する「超現実主義」アプローチ

①成果可視化のスピード競争

中国企業の AI活用が成功している背景には、
「超現実主義」と呼べる徹底した成果志向がある。

 

（例❶）杭州の B2Bプラットフォーム企業B社は、AIの
導入プロジェクトに「３ヶ月ルール」を設定している。

投資回収（ROI）が見込めない場合は即時中止
とする厳格な基準を設け、短期間で成果を出す
ことを求めている。
　　　↓
同社の顧客分析 AI導入事例では、導入 90日目
に「商談成立率 15％向上」という明確な数値
を達成し、プロジェクト継続を決定した。

 

 

②このような「短期間での成果可視化」が中国
企業の AI活用を推進する原動力となっている。

 

 

③失敗を燃料にするトライアル文化

（例❷）深センスタートアップD社では、
以下のユニークな取り組みが行われている。
「月間AI失敗発表会」

 

毎月、最も顕著な失敗事例を表彰し、改善
ポイントを全社で共有する仕組みである。
　　↓
この文化が、物流最適化AIの開発時に 34回もの試行
錯誤を可能にし、燃料コスト大幅削減を実現させた。

 

 

④「失敗から学ぶ速度が競争力の源泉」という考え方
は、中国企業の AI活用における特徴的な姿勢である。

 

（例❸）寧徳時代（CATL）では、AI導入チームに即時
決済権を与え、開発スピードを３倍に加速させている。

意思決定スピードの遅さが課題となる日系企業とは対照的。

 

 

 

 4. 日系企業が今すぐ始めるべき「４つの転換点」

【転換点❶】目的設定の逆算思考：

「AIで何を達成したいか」ではなく、以下から逆算する。
「達成したい目標をAIでどう実現するか」

 

（例①）広州の日系自動車部品メーカー
A社は以下のフレームワークを採用した。

「業務課題 → 解決手段（AI/非AI）の選定
→ ROI計算 → パイロット実施 → 全社展開」

 

 

【転換点❷】現場主導の開発体制：本社の IT部門任せに
せず、現地スタッフをプロジェクトリーダーに起用する。

（例②）上海の薬明康德（仮）では「AI翻訳者」
制度を創設し、各部署から選抜したスタッフに
３ヶ月の AI研修を実施。

 

 

【転換点❸】マイクロ成功の積み重ね：全社展開前
に、１部署で２週間のパイロットテストを実施する。

（例③）蘇州の日系精密機器メーカーE社は AIの生
成設計案を取引先と共有する「共同開発クラウド」
で、設計修正プロセスを３週間から 72時間に短縮。

 

 

【転換点❹】中国式データ活用：WeChatのチャットデータ
など、ローカルプラットフォームの情報を積極的に活用する。

（例④）上海の日系商社C社は、中日バイリンガル
AIアシスタントで契約書チェック作業を 80％削減。

 

 

 

 5. 部門別・成功するAI活用ケーススタディ

（例❹）営業部門：AI商談アシスタントの実例

蘇州の産業機械メーカーE社では、AIを
活用して、以下の成果を達成している。

・見積もり作成時間：従来４時間→ 25分に短縮
・提案書のパーソナライズ化：顧客ごとに最適な事例を自動提示
・商談分析：音声データから顧客の関心ポイントを自動抽出

　　　↓
同社の成功要因は、中国特有の商習
慣を AIモデルに組み込んだ点にある。

 

例えば、春節前後の商談パターンや、地方
ごとの取引慣行を学習させたことで、現地
の営業スタッフから高い評価を得ている。

 

 

（例❺）サプライチェーン管理：需要予測の精度向上

武漢の化学メーカーF社は、AI需要予
測により在庫回転率を 35％改善した。

 

特に中国の祝日（春節など）に伴う需要変動を
高精度で予測できるようになったことが大きい。
　　　↓
同社のAIモデルは、過去５年間の販売データに
加え、天候データや、経済指標、SNSトレンド
など多様なデータソースを統合している。

 

この「データの多様性」が従来の
統計手法を超える精度を実現した。

 

 

（例❻）カスタマーサービス：チャットボットの進化

成都の IT企業G社のチャットボットは、
初期対応の 95％を処理可能である。

 

特徴的なのは「分からないと言える AI」で、
自ら限界を認識し、人間スタッフに引き継
ぐ機能が評価されている。
　　　↓
同社のチャットボットは、微信（WeChat）
とのシームレスな連携が強みである。

 

 

 

 6. 失敗から学ぶ – 避けるべき３つの落とし穴

【落とし穴❶】技術偏重の罠

南京の日系企業H社は、高性能 AIを導入したものの、
現場の業務フローと整合せず、結局使われなくなった。
　　　　　　↓
重要なのは「技術の新しさ」ではなく「業務適合性」。

 

 

【落とし穴❷】データガバナンスの軽視

ある日系小売企業は、中国の購買者データを日本本社
で処理しようとして、「中国サイバーセキュリティ法」
に抵触する危険性が発覚した。

 

結果的に、ローカルデータセンターの設置が
必要になり、プロジェクトが大幅に遅延した。
　　　　　　　　↓
中国では「データ主権」に関する規制が厳格化
しているため、法規制への対応が必須である。

 

 

【落とし穴❸】人材育成の怠り

「ツールは買ったが、使い手を育てなかった」
という失敗は非常に多い。

 

（例❼）大阪のある製薬会社では、高精度の研究支
援 AIを導入しながら、化学知識と AIスキルを併せ持
つ人材を配置せず、利用率が 22%に低迷した。

対照的に、上海の薬明康德では、部門別 AIの
「リーダー育成プログラム」が成功している。

 

 

 

 7. 具体的なアクションプラン（明日から始める５つのステップ）

①現状分析（自社のAI成熟度を診断）
AI活用の現状、データインフラ、人材リソースを客観評価。

 

②優先領域の選定（すぐに効果が出る「勝てる分野」から着手）
ROIが明確で、短期間で成果が出やすい業務プロセスを選定。

 

③パイロットプロジェクト［Small Start］
（小規模で速く始め、早く失敗から学ぶ ）
　　　↓
１部署限定で 2-4週間のテスト実施、KPIを明確に設定。

 

④スケールアップ（成功事例を横展開するためのノウハウ蓄積）
標準プロセス作成、ベストプラクティスの文書化。

 

⑤継続的改善（定期的な見直しとアップデートの仕組み作り）
四半期ごとの効果測定、最新技術の取り込みプロセス確立。

 

 

 

 8. 未来を切り拓く「AI共生型」ビジネスモデルへ

①「中国市場で AIを活用するとは、新しい
商習慣を構築すること」と李翔氏は強調する。

AI活用の本質は、技術の導入ではなく
「業務プロセスの再発見」にある。

 

（例❽）蘇州の日系精密機器メーカーE社の事例
のように、AIが生成した設計案を取引先とリアル
タイムで共有する「共同開発クラウド」のような
新しい協業形態が生まれている。

これにより、従来３週間かかっていた設計修正
プロセスを 72時間に短縮し、中国企業ならでは
のスピード感に対応している。

 

 

②日本企業が、中国市場で真の競争力を築くため
には、形骸化した AI導入から脱却し、現地の実情
に根ざした「使えるAI」の実装が不可欠である。

 

 

 

 9. まとめ（AIは「使ってなんぼ」の時代）

①形だけの導入で終わらせず、以下を目指すべき。
「自社の競争力強化に直結する AI活用」

 

 

②AI導入成功の秘訣を一言で表すなら、以下。
「Think Big, Start Small, Scale Fast」

壮大なビジョンを持ちつつ、小さく始め、早く拡大する。
　　　↓
これが中国市場でAIを活用し成果を上げる鍵となります。

 

 

③中国日系企業にとっての AI活用は、
もはや「選択肢」ではなく「必須条件」。

しかし重要なのは AIそのものではなく、以下。
「AIを通じて、どのようなビジネス価値を創出するか」

 

 

（参考）日本の AI使用率が低い理由と中国日系企業が学べる教訓

 

 

 

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