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【2025年はAIエージェント元年！】大企業のAIエージェント活用に関する実態調査

公開日2025/05/18 更新日2025/05/16 ブックマーク数

総務

大企業のAIエージェント活用に関する実態調査

〜大企業の8割が導入、9割が課題を実感〜

　「テックタッチ」を開発・提供するテックタッチ株式会社は、生成AIを業務で活用している大企業（従業員数1,000名以上）の会社員429名を対象に、大企業のAIエージェント活用に関する実態調査を実施しましたので、お知らせいたします。

大企業のAIエージェント活用に関する実態調査

01｜「AIエージェント」の認知度は89.0%
02｜81.9%が、業務でAIエージェントを活用した経験あり、活用用途は「データ分析・レポート作成」が57.2%で最多
03｜約9割が、AIエージェントの活用に課題を実感。課題トップ3は、「機密情報や個人情報の取り扱いが不安」（55.0%）、「思ったような回答が得られない」（46.3%）、「効果的な使い方・指示の出し方がわからない」（41.6%）

目次本記事の内容

調査概要
AIエージェントとは
生成AIを活用している大企業の業種、「ソフトウェア・情報サービス業」が19.8%で最多
回答者の職種、「情報システム」「営業」「人事」など
「AIエージェント」の認知度は89.0%
大企業の73.1%が、AIエージェントを利用
51.0%が、「コスト削減」に関する経営戦略・事業戦略の策定・実行にAIエージェントを活用
81.9%が、業務でAIエージェントを活用した経験あり
AIエージェントの活用用途、「データ分析・レポート作成」が57.2%で最多
「システム運用の最適化を図る」や「複数のAIを組み合わせて、複雑なタスクを実行している」などの声も
約9割が、AIエージェントの活用に課題を実感
課題トップ3は、「機密情報や個人情報の取り扱いが不安」「思ったような回答が得られない」「効果的な使い方・指示の出し方がわからない」
「依存してしまうと個人のスキルが身につかない」や「コストパフォーマンスが測定しにくい」などの課題も
90.2%が、AIエージェントを活用することで、「自身のパフォーマンスが向上できている」と回答
今後のAIエージェント活用における課題、第1位「社内にAI活用に関する知識やノウハウが不足している」
まとめ

■調査概要

調査名称：大企業のAIエージェント活用に関する実態調査
調査方法：IDEATECHが提供するリサーチデータマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査
調査期間：2025年3月19日〜同年3月20日
有効回答：生成AIを業務で活用している大企業（従業員数1,000名以上）の会社員429名

※合計を100%とするため、一部の数値について端数の処理を行っています。そのため、実際の計算値とは若干の差異が生じる場合があります。

■AIエージェントとは

「AIエージェント」とは、自律的に情報を収集・処理し、タスク遂行や意思決定を行うプログラム・ツールを指します。
例：「ビジネス戦略を考えて」と指示すると、生成AIが市場分析から提案書作成までを自動で実行

■生成AIを活用している大企業の業種、「ソフトウェア・情報サービス業」が19.8%で最多

「Q1.あなたのお勤め先の業種を教えてください。（複数回答）」（n=429）と質問したところ、「ソフトウェア・情報サービス業」が19.8%、「製造業」が18.2%、「電気・ガス・熱供給・水道業」が9.6%という回答となりました。

Q1.あなたのお勤め先の業種を教えてください

ソフトウェア・情報サービス業：19.8%
製造業：18.2%
電気・ガス・熱供給・水道業：9.6%
運送・輸送業：7.7%
建設業：7.0%
卸売り・小売業：6.3%
電気通信業：6.1%
金融業：4.7%
医療業：4.4%
サービス業（その他）：2.8%
旅行業：2.3%
出版・印刷関連産業：1.9%
飲食店：1.4%
不動産業：1.2%
保険業：0.9%
サービス業（旅館・その他の宿泊所・娯楽業）：0.9%
放送業：0.2%
調査・広告代理業：0.2%
その他：4.4%
ーセキュリティ
ー電子電機機器
ー設計
ー郵便局
ー電機

■回答者の職種、「情報システム」「営業」「人事」など

「Q2.あなたの職種を教えてください。（複数回答）」（n=429）と質問したところ、……

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記事提供元

テックタッチ株式会社は、データ戦略AIエージェント「AI Central Voice」と国内No.1のデジタルアダプションプラットフォーム（DAP）「テックタッチ」を提供し、企業のデータ活用と生産性向上を支援しています。
「AI Central Voice」は、企業内の顧客の声・従業員の声、営業日報などの定性データをAIで分析。
入力データの最適な前処理と出力品質の担保により、経営や商品改善、人事施策設計などに役立つ示唆を、高精度に抽出します。