AI研修最新ニュース09月22日

2025年9月22日

AI研修やAIニュースの活用は、ビジネスや日常生活のさまざまな場面で注目を集めています。技術の進化が加速する中で、最新の動向を把握し、適切に対応していくことが求められています。以下に、AI研修、AIニュースに関する最新のニュース記事を1本ご紹介します。

2. 中小企業の生成AI導入停滞、10人未満企業で10%以下

概要と要約

情報通信総合研究所が2025年9月4日に発表した調査結果によると、日本企業における生成AIの導入状況において、大企業が先行する一方で、中小企業では依然として低調な傾向が続いています。特に従業員10人未満の企業では、生成AIの導入率が10%以下にとどまっており、企業規模による大きな格差が浮き彫りになりました。この調査は、同年7月11日から17日にかけて全国の就業者約9万6千人を対象に行われたものです。導入が進まない主な理由として、中小企業では「利用用途、シーンがない」が最多であり、生成AIをどのように業務に組み込むべきかという具体的なイメージが不足している現状が示されています。また、大企業では「情報漏洩などセキュリティが心配」が次点の理由として挙げられており、企業規模によって懸念事項が異なることが明らかになりました。一方で、従業員の生成AI個人利用率は前年の8.4%から14.9%へと伸びており、個人の関心や活用意欲は高まっているものの、それが企業としての導入に直結していない実態が示唆されています。自律的に計画し実行する「エージェントAI」の導入はまだ少数ではありますが、すでに「業務効率化」や「残業、負担の軽減」を狙った活用が始まりつつあり、今後の生産性向上への期待が寄せられています。

背景・文脈

世界的に生成AI市場が急速に拡大し、各国がAI人材育成やAI導入に国家戦略として注力する中で、日本の企業、特に中小企業における生成AI導入の停滞は、国際競争力という観点から懸念される状況にあります。日本リスキリングコンソーシアムが2024年12月に発行した「AI人材育成白書」の調査結果では、AIスキル習得を始めた動機として「AI技術への個人的な興味」が76.9%と最も高く、個人のAIに対する関心は非常に高いことが示されています。しかし、業務上で具体的な成果を上げられる「AI人材」はわずか18.7%にとどまり、学習意欲と実務での活用成果との間に大きなギャップが存在することが指摘されています。この背景には、十分な学習時間の確保が難しいことや、所属組織からの活用支援が不足しているという課題があります。

日本企業全体の生成AI導入率も、世界18カ国の平均が40%であるのに対し、日本は24%と低い水準にあり、世界的に見ても遅れを取っている現状があります。このような状況は、日本特有の企業文化やIT投資の傾向に起因すると考えられます。例えば、新しい技術への投資に対して慎重な姿勢や、既存の業務プロセスからの脱却が難しいこと、そして何よりも、中小企業が抱えるリソースの制約が大きな障壁となっています。具体的には、AI導入に必要な専門人材の不足、初期投資や運用コストの負担、そしてAIに関する情報やノウハウへのアクセスが限られている点が挙げられます。アローサル・テクノロジーのセミナーでは、「生成AI活用の壁」として「AIを導入したが、現場が使いこなせていない」「PoC(概念実証)止まりで終わっている」「AIで何ができるかが見えず、戦略が描けない」といった具体的な課題が指摘されており、これらは中小企業が直面している現実的な問題と強く関連しています。こうした複合的な要因が、中小企業における生成AI導入の停滞を生み出しているのです。

今後の影響

中小企業における生成AI導入の停滞は、今後の日本経済に多岐にわたる影響を及ぼす可能性があります。まず、AIを活用した業務効率化や生産性向上から取り残されることで、大企業との間で生産性や競争力の格差がさらに拡大する恐れがあります。情報通信総合研究所は、AIへの取り組みの遅れが、社会経済の変化への対応力を損ねるリスクがあると警鐘を鳴らしています。これは、単に個々の企業の業績悪化にとどまらず、日本全体の経済成長を鈍化させる要因となりかねません。

今後の導入促進の鍵となるのは、中小企業が生成AIの具体的な「利用用途」や「活用シーン」を明確にイメージできるよう、幅広いユースケースの共有と、活用方法を分かりやすく示すコンテンツの整備です。また、自律的に計画し実行する「エージェントAI」の普及は、業務効率化や残業時間の軽減に大きく寄与する可能性を秘めています。IBMの調査では、AIエージェントの導入率が2026年には現在の3%から25%へと大幅に拡大すると予測されており、経営層はその導入メリットとして業務効率や財務成果への寄与を期待しています。しかし、これに伴い、AIエージェントを効果的に活用できる新たなスキルセットを持つ人材の育成が不可欠となります。

さらに、中小企業では、長年の経験や勘に頼る「暗黙知」が業務の重要な部分を占めていることが多く、これをAIに継承させるための環境整備が課題となります。テキストデータだけでなく、行動、会話、映像など多様なデータを収集し、AIに学習させる仕組みの構築が求められるでしょう。政府や日本リスキリングコンソーシアムのような団体が推進するAI人材育成モデルや支援策は、中小企業がAI導入の障壁を乗り越える上で重要な役割を果たすと期待されます。特に、「スモールスタートと成果創出の仕組み」を提示し、具体的な成功事例を共有することで、中小企業がAI導入への一歩を踏み出しやすくなるでしょう。今後、これらの取り組みが加速し、中小企業がAIを効果的に活用できるようになれば、日本経済全体の生産性向上と持続的な成長に貢献することが期待されます。

3. PFN・さくらインターネット・NICT、国産生成AIエコシステム構築へ基本合意

概要と要約

株式会社Preferred Networks(PFN)、さくらインターネット株式会社、国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)の3者は、2025年9月18日、日本社会と調和する国産生成AIのエコシステム構築に向けた基本合意を締結しました。この合意は、生成AIが悪意ある利用や意図しない不適切な出力、AIエージェントの暴走といった懸念やリスクが顕在化する中で、日本の文化や制度が十分に考慮された「信頼できるAI」への期待が高まっていることを背景としています。具体的には、日本語性能に優れ、日本の文化、習慣、法制度等への理解を深めた国産大規模言語モデル(LLM)の開発を推進します。PFNは、豊富な日本語データを含む合成学習データやウェブデータを活用し、NICTと共同で次世代LLM群を開発する予定です。さくらインターネットは、この共同開発されるLLMを「さくらの生成AIプラットフォーム」の基盤モデルとして提供し、利用者が完全に国内で完結した生成AIの活用を可能にすることを目指します。NICTは、2008年から収集してきた700億ページを超える日本語ウェブデータや独自のLLM、さらには異なる動作原理を持つAIを組み合わせた「AI複合体」を開発し、その評価基盤を構築することで、国産生成AIの能力向上と安心安全な普及を推進します。この取り組みは、学習データの収集からクリーニング、構築、そして生成AIの学習、チューニング、サービス提供、実活用まで含めた一貫したエコシステムの構築を目指すものです。

背景・文脈

近年、生成AI技術はインターネットに匹敵する技術革新とされ、社会経済システムに大きな変革をもたらす一方で、偽・誤情報の流布や犯罪の巧妙化など様々なリスクも指摘されており、安全・安心の確保が世界的に求められています。特に、AI開発競争が激化する中で、日本政府もAI戦略本部を設置し、「世界で最もAIを開発・活用しやすい国」を目指す方針を打ち出しています。この政府の動きは、AIの利活用を前提とした法整備や制度改革を先回りして進めることの重要性を示しています。しかし、国内企業における生成AIの導入状況を見ると、大企業が先行する一方で、中小企業では導入が停滞傾向にあり、特に10人未満の企業では導入率が10%以下にとどまっています。導入が進まない理由としては、「利用用途、シーンがない」「情報漏洩などセキュリティが心配」「推進するための専門人材がいない」といった課題が挙げられています。このような状況下で、海外のAIモデルへの依存度が高い現状に対し、日本の文化や社会制度に深く根差した、より信頼性の高い国産AIの開発が喫緊の課題となっています。広島G7サミットで日本が主導した「広島AIプロセス」に代表されるように、AIのリスク対策における国際協力や国内での法規制の検討も進められており、AIの利用促進とリスク対策の両立が国家戦略として追求されています。今回の3者による基本合意は、こうした背景を踏まえ、技術的な優位性だけでなく、社会的受容性や信頼性を重視したAIエコシステムを国内で確立しようとする重要な一歩と言えます。

今後の影響

今回のPFN、さくらインターネット、NICTによる国産生成AIエコシステム構築に向けた基本合意は、日本のAI分野に多岐にわたる重要な影響を与えると考えられます。第一に、完全に国内で完結する生成AIプラットフォームが提供されることで、企業や官公庁は情報漏洩のリスクを懸念することなく、より安心してAIを活用できるようになります。これは、特に機密情報を扱う業務や公共サービスにおいて、AI導入の大きな障壁となっていたセキュリティと信頼性の課題を解消する上で非常に重要です。第二に、日本語の特性や日本の文化、習慣、法制度に深く精通したLLMが開発されることで、海外の汎用モデルでは対応が難しかった、きめ細やかなサービスやコンテンツ生成が可能になります。これにより、例えば地方自治体での業務効率化、教育現場での個別最適化された学習支援、あるいは日本の伝統文化を継承・発展させるための新たなコンテンツ創出など、多様な分野でのAI活用が加速するでしょう。第三に、国産AIの研究開発と実用化が一体となって進むことで、国内のAI技術者の育成や関連産業の活性化が期待されます。AI関連の専門人材不足は日本の大きな課題であり、このエコシステムが新たな研究開発の機会や雇用を生み出し、日本の国際競争力向上に貢献する可能性を秘めています。長期的には、この取り組みが、単なる技術導入に留まらず、AI技術を通じて社会課題を解決し、日本全体の生産性向上と持続可能な社会の実現に寄与する基盤となることが期待されます。また、AIの倫理的利用やガバナンスに関する国際的な議論においても、日本が主導的な役割を果たすための重要な実績となるでしょう。
※ この分野の最新動向については、引き続き注目が集まっています。