米エネルギー企業、生成AI導入の「現場のリアル」　効果と副作用を学術研究が分析

大規模エネルギー企業が、社内業務に生成AI（GenAI）をどう組み込んでいるのか――その実態を追った学術研究が公開されました。本研究は、既存の人事（HR）検索システムを、生成AIを用いた新システムへと置き換える過程を詳細に追跡し、検索ログや従業員アンケート、インタビューを組み合わせて分析しています。

結果として、従業員は情報検索の「速さ」や、自然文で質問できるインターフェースを高く評価する一方、回答の正確性やバイアス（偏り）への不安を強く持っていることが明らかになりました。また、システム変更を現場が受け入れるには、単にモデル性能を上げるだけでは不十分で、業務プロセスの再設計や、責任の所在（誰が最終判断を行うか）を明確にすることが重要だと指摘されています。

さらに、35カ国の企業を比較した別研究では、生成AIの「実稼働レベルでの採用率」は平均12％にとどまり、国や業種による格差が大きいことも報告されています。見かけ上は多くの企業がAIを試験導入しているものの、日常業務に深く根付いた「第二の標準ツール」になるには、組織文化や人材育成を含む長期的な取組みが欠かせないことを示す結果と言えるでしょう。