GenAI Divideとは
GenAI Divideとは、生成AIで大きな成果を出せる少数の企業と、実証実験止まりで成果が出せない多数の企業との間に生まれている「分断」を指す言葉です。MITの研究プロジェクトが2025年に発表したレポートで提示され、話題になりました。
英語表記：GenAI Divide（GenAI＝Generative AI／生成AI、Divide＝分断）
MITレポートが示した「95対5」の分断
この言葉は、MITのProject NANDAが2025年に公表した「The GenAI Divide」というレポートに由来します。調査によると、企業が生成AIに数兆円規模を投じたにもかかわらず、95%の組織は損益に響く成果を出せず、はっきり価値を生み出せたのは5%だけでした。成果が出せる企業と出せない企業がくっきり二つに割れている。だからこそ「Divide（分断）」と名づけられたのです。300件を超えるAI導入事例の調査と、上級リーダーへの聞き取りにもとづく指摘ですが、あくまで一つの調査結果である点は、おさえておきたいところでしょう。
分かれ道は、モデルの性能ではない
意外なのは、分断を生む原因がAIの賢さでも、人材でも、規制でもないと指摘されている点です。レポートが挙げる本当の壁は、AIが自社の業務を覚え、文脈に合わせて学習し、仕事の流れに溶け込めているかでした。実際、ChatGPTのような汎用ツールが本番運用に進む割合は約40%なのに対し、自社向けに作り込んだ業務特化ツールは約5%にとどまります。立派な仕組みを作ること以上に、現場の流れになじませることが分かれ道になる。多くの会社で実証実験が本番に進めず止まってしまう、いわゆるPoC死とも地続きの話です。
Topic会社が気づかぬうちに進む「シャドーAI」
同じレポートには、もう一つ興味深い数字があります。会社として正式にAIを契約しているのは約40%にすぎないのに、従業員の約90%が、個人のChatGPTなどを日常の仕事にこっそり使っているというのです。これは「シャドーAI（影のAI）」と呼ばれます。会社の公式ツールが伸び悩む裏で、現場の社員はすでに自前のAIを使いこなしている。分断は会社と会社の間だけでなく、会社の建前と現場の本音の間にも走っているのかもしれません。
GenAI Divideに関するよくある質問
- GenAI DivideとPoC死は同じことですか？
- 近い現象ですが、見ている範囲が違います。PoC死は個々の実証実験が本番に進まず頓挫することを指し、GenAI Divideは成果を出せる企業と出せない企業に業界全体が二分される構図を指します。
- 「95%が失敗」というのは、生成AIへの投資は無駄ということですか？
- そうとは限りません。失敗の多くは技術そのものより、業務への組み込み方やツール選びの問題とされています。投資が無意味という結論ではなく、進め方しだいで成果は大きく変わると読むのが妥当です。
