REPORTS / AUTHOR

データと論文から読み解く、生成AIの実像。

岡崎 太が、16件のデータ・論文レポートから、生成AIの技術動向とビジネスへの影響を読み解きます。（2 / 2 ページ）

岡崎 太のプロフィール写真

AUTHOR PROFILE

Futoshi Okazaki

CTO / AIアーキテクト

16 REPORTS

← レポート一覧に戻る
  • 論文レポート生成AI

    「生成AI導入の95%はP&L効果なし」をどう読むか — MIT NANDAレポートの定義・調査の限界・残り5%の構造

    「生成AI導入の95%は測定可能なP&L効果を生んでいない」——2025年夏に世界中で引用されたMIT Project NANDAのレポートを、原典に当たって検証します。95%が何の95%なのか、調査の母集団と「成功」の定義、レポート自身が明記する調査の限界を整理し、センセーショナルな数字に出会ったときの判断軸と「残り5%は何が違うのか」の構造分析に着地します。

    分析
    岡崎 太
    公開日
    出典数
    出典 2件
  • データレポート生成AI

    競争軸は「導入」から「効果創出」へ — PwC 6カ国比較に見る日本の現在地

    PwCの6カ国比較調査によると、日本企業の生成AI活用・推進度は87%まで上昇し、主要国は87〜93%に収れんしました。この指標ではもう差がつかない一方、「期待を大きく上回る効果」を創出した企業は日本9%に対し米国38%。導入の次に問われる「効果創出」と「成果還元」の構造を一次データから読み解きます。

    分析
    岡崎 太
    公開日
    出典数
    出典 2件
  • データレポート生成AI

    生成AI活用企業の業務効果86.7%とAIで「増収もコスト削減もない」56%はなぜ両立するのか — 効果測定の3レイヤー

    帝国データバンクでは生成AI活用企業の86.7%が「業務への効果あり」と回答する一方、PwCのAI全般に関する設問では56%が増収もコスト削減も実現していないと回答しました。技術範囲も異なる2つの数字を調査設計から分解し、効果を混同しない3レイヤーの見方を示します。

    分析
    岡崎 太
    公開日
    出典数
    出典 4件
  • データレポート生成AI

    日本企業の生成AI導入率は34%か、87%か — 主要5調査の乖離から読む「二極化」の実態

    日本企業の生成AI導入率は、帝国データバンクの34.5%からPwCの87%まで、調査によって大きく開きがあります。主要5調査の母集団・設問定義を分解して乖離の正体を特定し、その裏で進む大企業と中小企業の二極化を一次データに基づいて分析します。

    分析
    岡崎 太
    公開日
    出典数
    出典 8件