投稿者 global-ai-media 
米国の調査機関SSRSがAIプラットフォームの認知と利用状況を追跡するサービスを開始しました。この動きは、AIが単なるブームから定着フェーズへ移行し、「実際にどれだけ使われているか」という実態把握が重要視され始めたことを示唆しています。本記事では、このトレンドを日本企業の実務に置き換え、組織内でのAI活用度の計測、シャドーAI対策、そして実効性のあるガバナンス構築について解説します。
米国における「AI利用」の定点観測が意味するもの
米国の調査会社SSRSが発表した「AI Usage Tracker」は、米国の成人人口全体におけるAIプラットフォームの認知度と利用状況を継続的にモニタリングするサブスクリプション型リサーチサービスです。これは、生成AI市場が急速に成熟しつつあることを示しています。初期の「ChatGPTという名前を知っているか」という段階から、現在は「どのツールを、どの程度の頻度で、何のために使っているか」という具体的な利用実態のデータが、ビジネス戦略上不可欠になっているのです。
この動きは、日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。市場全体の動向把握はもちろんですが、より切実なのは「自社内でAIが実際にどう使われているか（あるいは使われていないか）」を可視化することの重要性です。
日本企業が直面する「導入しただけ」の壁とKPI設計
日本国内でも多くの企業が生成AIの導入を進めていますが、現場からは「とりあえず導入したが、利用率が上がらない」という声が聞かれます。米国のように個人の自律的な活用が進みやすい文化とは異なり、日本では組織的なお膳立てや明確なルールがないと、従業員が萎縮して使わない傾向があります。
ここで重要になるのが、SSRSのような「トラッキング（追跡）」の視点を社内システムに適用することです。単にアカウントを発行するだけでなく、以下のような指標を定点観測する必要があります。
- アクティブユーザー率（全従業員のうち、週に一度以上AIを利用した割合）
- プロンプトの傾向（翻訳、要約、コード生成など、どのようなタスクに使われているか）
- 利用部門の偏り（特定部署のみの活用に留まっていないか）
これらのデータを可視化することで、AI活用が停滞しているボトルネックを特定し、具体的な研修やユースケースの共有といった改善策につなげることができます。
「シャドーAI」のリスクとガバナンスのバランス
利用実態の可視化は、セキュリティリスクの制御、いわゆる「シャドーAI」対策の観点からも不可欠です。会社が認可した安全な環境（例えば、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどをセキュアに構築した社内環境）を用意していても、使い勝手が悪ければ、従業員は無断で個人のGoogleアカウントやOpenAIアカウントを使用して業務データを入力してしまう可能性があります。
日本の個人情報保護法や秘密保持契約の観点からも、業務データが学習に利用される設定のままパブリックなAIサービスに入力されることは重大なリスクです。利用状況をトラッキングすることは、監視のためだけではなく、「認可されたツールが従業員のニーズを満たしているか」を検証する材料にもなります。認可ツールの利用率が低ければ、UI/UXやレスポンス速度に問題があるか、業務フローに適合していない可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
SSRSのような利用状況トラッキングサービスの登場は、AI活用のフェーズが「期待」から「実績評価」へとシフトしたことを象徴しています。日本企業がここから学ぶべき実務的なポイントは以下の通りです。
- 「導入」をゴールにしないKPI設定：ライセンス数ではなく、実利用率や具体的な業務への組み込み数をKPI（重要業績評価指標）に設定し、定期的に計測する仕組みを整えること。
- ガバナンスと利便性の両立：禁止事項を並べるだけのガイドラインでは、かえってシャドーAIを誘発する恐れがある。利用状況をモニタリングしながら、従業員が「公式環境を使ったほうが便利で安全」と感じるような環境整備を行うこと。
- 成功パターンの横展開：利用ログの分析から「AIを使いこなしているハイパフォーマー」を特定し、そのプロンプト技術や活用法を社内のベストプラクティスとして形式知化し、共有すること。
AIは導入して終わりではなく、組織の文化に合わせて育てていくものです。定量的なデータに基づいた運用改善こそが、競争力を生み出す鍵となります。