AI ブームの中でなぜ 5% の企業だけが効果を上げられるのか？
95%のプロジェクトが着地しない、鍵となる問題はモデルではなく「アプリケーション」にある
──ERAIの見解と洞察
最近、マサチューセッツ工科大学（MIT）は 26 ページに及ぶ報告書「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」（生成 AI の格差：2025 年ビジネスにおける AI の現状）を発表し、米国テック株の変動を引き起こした。
同報告書は驚くべきデータを明らかにした。世界の企業が生成 AI プロジェクトに累積で 300 億～400 億ドルを投資したが、そのうち 95% のパイロットプロジェクトは測定可能なリターンを生み出せず、最終的に本稼働に至ったのはわずか 5% のプロジェクトだけだ（データソース：MIT / VirtualizationReview, 2025）。この「AIパイロットブーム」の大規模な失敗は、AI活用の本質的な課題を浮き彫りにしている。問題の所在はモデルの性能ではなく、実装段階およびアプリケーション設計にある。
一、企業AIのカスタマイズ：投資とリターンの大きなギャップ
報告書の事例では、ある法律事務所が5万ドルを投じて専門的なAI契約分析システムを導入したものの、弁護士たちは依然としてChatGPTの利用を続けていた。理由は明快で、後者の方が文脈を把握しやすく、操作も直感的だったからだ。このような事例は例外ではなく、むしろトレンドとなりつつある。企業向け
AIツールはカスタマイズの複雑さや更新の遅さ、文脈理解の弱さが課題となり、現場での活用が進まない。一方で、「シャドウAI経済」と呼ばれる現象が急速に広がっている。CIO Diveの報道によれば、78%の従業員が会社の承認を得ずに個人でAIツールを使用しており、37%は社内データを外部AIに入力しているという（CIO Dive, 2025）。つまり、企業が高額なカスタマイズAIの構築に資金を投じる一方で、従業員は月額20ドルの汎用AIを活用して生産性を高めている。AIの「着地ギャップ」は、実は企業内部で拡大しつつある。現在の業界は、研究開発（ラボ）は進んでいるものの、実運用（生産ライン）への展開が追いついていないという狭間の段階にある。
二、成功した5%の企業は、どこを正しくやったのか？
MITの報告書は、多くの企業がAI導入に際し、「アプリケーションシナリオの複雑性を軽視し、モデルの性能を過大に評価している」と指摘している。デロイト（Deloitte）の「State of Generative AI in the Enterprise 2025」（2025 年企業における生成 AI の現状）によれば、少数の成功企業は以下の特徴を備えている（Deloitte, 2025）。
小さなシナリオから切り込む：まず単一の課題を解決し、その後段階的に拡大する。
ビジネスと共同で創造する：AI プロジェクトをビジネス部門が主導し、技術部門がサポートする。継続的な学習と最適化：データのクローズドループとユーザーフィードバックメカニズムを整備する。軽量なデプロイ：迅速にローンチし、継続的に改良を加える。
これらの企業は、AIを華やかな技術デモではなく、実際の業務に根ざした生産性向上ツールとして活用することに成功している。
三、AI着地の鍵はカスタム開発＋垂直分野の理解
AIの大規模モデル（大模型）に関する技術的ハードルは低下し続けているが、真の課題は「ビジネスを理解する能力」にある。私たちは観光業や引越し業などの垂直分野にサービスを提供する中で、AIのカスタム開発において重要なのはモデルの構築そのものではなく、モデルに業界特有の知識と文脈を理解させることであると認識した。
たとえば観光業では、専門領域のカバレッジ率を大幅に向上させ、私域（プライベートドメイン）からの顧客獲得とコンバージョンを目指す。引越し業では、SaaSシステム・AIコールセンター・スケジューリング予測を組み合わせることで、業務全体を通じたアプリケーションのクローズドループを構築している。このようなカスタムAIは、汎用ツールと比較してROI（投資収益率）が圧倒的に高い。なぜなら、実際のビジネスフローの中で継続的に自己学習と最適化を行い、業務効率を高めることができるからだ。
四、ERAI は「AI の次の段階は、着地能力を競う段階だ」と考える
AIが「概念」から「実装」へと至る道のりは、想像以上に長く険しい。しかしこれは悲観的な兆候ではなく、むしろ業界理解と実装力を備えたAI企業にとって、新たな機会の扉が開かれつつあることを示している。MITの報告書は、AI業界に潜むバブルの構造を明らかにすると同時に、私たちに警鐘を鳴らしている。実装まで到達できるAIこそが、真に価値あるAIである。