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【中国E89】 日系企業で生成AIの利用が伸び悩む「意識格差」の正体2025.04.18

 

今回は、日系企業で生成AIの利用率が伸び悩む
根本原因において、中国企業との比較から見え
る「意識格差」の正体についてお話する。

 

 1. 進化するAIと停滞する日系企業の矛盾

①ChatGPTの登場から２年半が経過し、生成AI
は「文章作成ツール」から以下へ進化を遂げた。

「業務プロセス変革のエンジン」

 

 

②しかし、その活用スピードは企業により大きく異なる。

中国ではTencentが AI活用により生産性を 34%
向上させたという報告 　[Tencent Research, 2024]
がある一方、GMOリサーチ & AIの最新調査では、
日本企業の業務利用率が 19.2%と低迷している。

 

 

③この「明暗が分かれる活用状況」の背景には、
日系企業特有の「２つの壁」が存在する。

・認知と活用の乖離に潜む、中国市場の特殊性
・二極化するユーザー行動が生む新たなリスク

 

 

 

 2.【AI活用格差❶】認知と活用の乖離に潜む中国市場の特殊性

①中国AI産業発展連盟の2024年8月調査によると、
生成AIの認知度は、72.4%であるにもかかわらず、
「実際の業務活用率は 19.2%」に留まっている。

 

しかし、この数値の裏側で注目すべきは、アリババグ
ループが社内AI導入率 87%を達成しているという事実。
（出典：[Alibaba Cloud公式レポート2024]）
　　 ↓
この 53%の大きな差は、中国市場特有の
「デジタルエコシステム」に起因している。

 

 

②アリババクラウドのような中国国内プラットフォ
ームが提供する「AIaaS（AI as a Service）」モデル
が大企業に急速普及する一方、日系企業を含む中小
企業では、以下が障壁となっている。

　　・システム統合コスト
　　・人材不足

 

（例❶）深センのある日系精密部品メーカーでは、
AI導入検討時に想定外の「隠れコスト」が判明した。

データクレンジングに要する工数が、当初予想の３倍
に達し、導入計画を凍結したケースも報告されている。

 

 

人々の購買活動はリアル店舗からインターネット上に
シフトし、購買者ニーズも高度化かつ多様化している。

企業が、これらの変化に柔軟に対応するためには、
「客観的なデータに基づいた意思決定」が必要になった。
　　　　↓
データを適切に活用して、効率的な意思決定を行うためには、
その元となるデータが綺麗な状態に整理されている必要がある。

 

近年は企業が保有するデータ量が増加しており、取り扱うデー
タの種類も多様化しているため、効率的なデータクレンジング
が求められるようになった。

データクレンジングの具体例としては、以下が挙げられる。
　　　・重複、ノイズ、誤った情報の除去
　　　・データの欠損や、表記揺れの修正
　　　・データフォーマットの統一

 

 

 

 3.【AI活用格差❷】二極化するユーザー行動が生む新たなリスク

①中国電子情報産業発展研究院（CCID）の調査で
は、以下のような矛盾したデータが示されている。

　・AI使用時間増加派 60.6%
　・必要性を感じない派 68.0%
　　↓
この分断は単なる技術適応の問題を超え、
「組織文化の変容」にまで及んでいる。

 

（例❷）広州のある日系自動車部品工場では AI品質
検査システム導入後３ヶ月で不良率を大幅削減した。
（出典：[トヨタ中国調達部門内部資料2023]）

 

 

②しかし、同地域の中小サプライヤー 20社への聞
き取り調査では「検査工程のブラックボックス化」
を 18社が懸念し、人的検査との併用を継続してい
る実態が、明らかになった。

 

この「信頼性ジレンマ」が AI導入の足かせとなっている。

 

 

 

 4. 日系企業が取るべき「現実解」

①どうすればこの壁を突破できるのか。

蘇州工業団地で注目を集める以下の
「AIブリッジプログラム」がヒントになる。

 

【３段階適応モデル】
1. デモ版共有：同業他社の成功事例をカス
タマイズ可能なテンプレートとして提供

2. 人材交換：ITベンダー社員を３ヶ月間
出向させる「AIトレーナー制度」

3. 費用分担：初期投資を政府補助金 50%＋
ベンダー負担 30%＋自社負担 20%で按分

 

 

②結果、参加企業の 78%が６ヶ月以内に AIの
導入を完了し、大幅な生産性向上を達成した。
（出典：[蘇州工業園区管理委員会2024年6月発表データ]）

 

（例❸）特に注目すべきは、
精密加工メーカー「ミツワ精工」の事例。

AI導入後の運用コストを 38%削減し、受注予測モデル
を自社開発することで、在庫回転率を大幅に改善した。

 

 

③深圳のスタートアップ企業「DeepTech Vision」
（仮）のCEOが語った言葉が示唆的である。

「AIは答えを教えてくれる神ではない。
　正しい質問を投げ続ける相棒だ」。
　　↓
中国市場で AIを真に活用できるかどうかは、
この「問いかけ続ける力」にかかっている。

 

 

 

 5. 日系企業特有の「３つの壁」詳細分析

【壁❶】「完璧主義」が生む AI忌避

日本品質保証機構（JQA）の調査 [2024年報告書]
によると、78%の企業が以下と回答している。

「AI出力の最終チェックに人手が必要」
　　↓
中国企業が「80%の精度で即導入」するのに対し、
日系企業は「100%保証」を求める傾向が強い。

 

 

【壁❷】階層構造が阻むスピード感

日立製作所の事例分析 [Hitachi Review, 2024]  では、
AI導入決定に平均６ヶ月を要する一方、中国のBYD
では、新AIシステムの導入を２週間で決定している。
　　　↓
　意思決定プロセスの違いが、
「技術革新の速度差」に直結している。

 

 

【壁❸】リスク管理過剰の弊害

ある日系自動車部品メーカーでは、AI使用に関する
承認フローに 23ものチェック項目を設定していた。
　　　↓
一方、独国のBoschは「AI活用ガイドライン」で
７項目に集約し、迅速な実験を可能にしている。

 

 

 

 6. 成功事例に学ぶ突破口

【突破口❶】パナソニックの「AI職人制度」

製造現場の熟練工のノウハウを AI化するプロジェクトで
は AIを「代替ツール」ではなく「人的知見の継承装置」
と位置付け、現場の抵抗を解消した。
　　　↓
結果、生産効率の大幅向上を達成している。

 

 

【突破口❷】ローソンのAI販売予測革命

中国企業・商湯科技の技術を活用した需要予測システム
では、鮮度管理が必要な商品の廃棄率を大きく削減した。
　　　↓
外部技術の積極導入が成功要因となっている。

 

 

【突破口❸】中小企業の逆転戦略

大阪の金属加工メーカー「甲陽製作所」（仮）は、
ChatGPTを活用した「受注自動化システム」を
自社開発した。
　　　↓
結果、月間 200時間の事務作業を削減した。

 

 

 

 7. 中国企業に学ぶ「AI活用５原則」

①「許容エラー率」の設定：
美的集団は、生産ライン AI化で 5%の誤差
許容を導入し、３ヶ月で適用範囲を拡大。

 

②トップダウン実験プロジェクト：
Huaweiが全部署に「月次 AI提案」を義務化。

 

③人的リソース再配置戦略：
Li-Ningが AI導入で削減した工数を新規事業開発に転用。

 

④オープンイノベーション活用：
Xiaomiがスタートアップ向け AIのAPI
を無料公開し、エコシステムを構築。

 

⑤規制対応専門チーム：
Baiduが AI倫理委員会を設置し、政府と連動。

 

 

 

 8. 今から始める実践ステップ

①「AI適性診断」の実施：
自社業務フローの自動化可能度を可視化。

 

②実験的導入のルール化：
予算５万元以内・期間３ヶ月以内の「トライアル枠」設定。

 

③社内AIサポーター育成：
各部署から１名選出し、実践トレーニングを実施。

 

④成果可視化の仕組み：AI導入前後のROIを
「時間削減量」「エラー率」「顧客満足度」で定量評価。

 

 

 

 9. まとめ（AI格差は「認識格差」から生まれる）

①生成AIの活用遅れは、技術的問題ではなく
「経営層の想像力不足」に起因しています。

 

中国企業が「AIは未来への投資」と捉える一方、
多くの日系企業が「コスト削減ツール」と矮小
化している現実がある。

 

 

②真の課題は、不完全さを受け入れながら、
　以下を行うことにあります。
「改善を続けるデジタル体質への変革」

 

 

③DXから、AX（AIトランスフォーメーション）へ。

　今こそ、AIを「便利なツール」から、
「組織変革の触媒」へと昇華させる時です。

 

 

④明日から始める第一歩は、AIが苦手な業務を
　洗い出すことではなく、以下かもしれません。

「AIと共に創造できる新たな価値を想像すること」

 

 

出典：
[GMOリサーチ&AI「AIトレンドに関する自主調査」]
[Alibaba Cloud “2024 Enterprise AI Adoption Report”]
[トヨタ中国調達部門内部資料2023]
[蘇州工業園区管理委員会「スマート製造推進白書2024」]
[Panasonic Newsroom, 2024]
[LAWSON INNOVATION, 2023]

 

 

（参考）衝撃データが示す「日中AI格差」の実態

 

 

 

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