生成AI活用レポート: ビジネスパーソンの7割が正確性に不満

生成AI活用の実態とビジネスパーソンの課題

ユーソナー株式会社は、生成AIを業務で利用するビジネスパーソン500名を対象にした調査結果を発表しました。この調査では、生成AIのアウトプットに対する満足度が測定され、多くのビジネスパーソンがその正確性に対して不満を持っていることがわかりました。以下に調査の背景や結果を詳述します。

調査の背景と目的

近年、ビジネスシーンにおいて生成AIの活用が広がっていますが、アウトプットのクオリティに疑問を呈する声も少なくありません。また、アウトプットに対して裏付けを取る作業が想定以上に手間となるケースが多いことも問題視されています。特にプロンプト（指示文）の質が影響を与える一因とされてきましたが、調査を通じて「データの質」にも焦点が当てられています。

この調査の主な目的は、以下のポイントを明確にすることです。

- 生成AIを業務で利用するビジネスパーソンの実態
- アウトプットの品質に関する不満の根本要因
- 良質なデータ整備の重要性

調査の概要

本調査は、インターネットを通じて行われ、有効回答者数は500名でした。調査内容の概要は以下の通りです。

- 調査名: 生成AIの活用実態と品質に関する調査
- 実施主体: ユーソナー株式会社
- 調査時期: 2026年3月

調査結果の summary

1. 正確性と信頼性に対する不満

調査の結果、約70.4%の回答者が生成AIのアウトプットに不満を抱いていることが確認されました。具体的には、「頻繁に不満を感じる」「時々不満を感じる」との回答が大部分を占めています。これにより、生成AIの信頼性が課題なことが浮き彫りになりました。

2. 不満の根本原因

生成AIのアウトプットに対する不満は「データの質」に起因していると考える人が多く、61.4%がそのように回答しています。専門的かつ最新の情報が欠如していることや元データに誤りがあることが指摘されていますが、プロンプトスキルの不足が原因と考える人は12.4%に過ぎません。これにより、データ環境の重要性が強調されます。

3. 裏付け作業の影響

また、72.8%の回答者がAIのアウトプットの確認や修正に5分以上を要していることが分かりました。このように、生成AI導入による利便性が、実際には時間的なロスによって相殺されている可能性があると施されました。

4. データ環境の重要性

今後、生成AIをより高く活用するために最も重要な要素として、61.6%が「データの改善」を挙げています。データの正確性や最新性の向上が、アウトプットの質を向上させる鍵となりそうです。

企業のデータ環境整備が解決策

この調査結果から、生成AIの活用における課題はユーザーのスキルだけでなく、AIが参照するデータ環境の質に深く根ざしていることが明らかになりました。今後のAI技術の向上に向けては、企業として「信頼できる正確なデータにアクセスできる環境」を整えることが重要です。

まとめ

今後、生成AIの効果を最大限に活用するためには、データの整備と正確性の向上が不可欠です。ユーソナーが提供する法人データベース「LBC」により、企業に必要な高品質データを継続的に供給できる環境が整備されます。詳しい情報は、ユーソナーの公式ウェブサイトから確認できます。

ユーソナー株式会社により、ビジネスシーンにおける生成AIの活用は一層進化していくことでしょう。