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GMO、生成AIを活用して約67万時間の業務時間を削減(上半期で)　従業員の83.9％が活用　複数のLLMのうち最も優れるのは？

2024年7月8日 By ロボスタ編集部

GMOインターネットグループはグループをあげて生成AIの活用を進めている。その結果、グループ全体で約13万2千時間/月（前回調査差+約2万時間）の業務時間削減が実現。過去の調査も踏まえ、2024年上半期で約67万時間削減したと推定している。

GMOインターネットグループは、今後も従業員のAI活用状況を定期的に調査するとしており、すべてのパートナーがAIを活用できる人財となり、削減した時間でよりクリエイティブな業務に専念し、AIを活用した各種プロダクトやサービスの開発を加速することで、すべての人の「笑顔」と「感動」につなげるとしている。

調査概要

調査テーマ	「生成AI活用」実態調査
回答者数	6,312人（有効回答5,153人）
調査対象	GMOインターネットグループの国内パートナー（正社員、契約社員、アルバイト、派遣社員、業務委託）
調査期間	2024年6月10日～6月14日

調査サマリ

削減時間：

・生成AIを活用するパートナー一人あたりの業務削減時間は26.8時間/月（前回調査差＋2.1時間）。

・グループ全体で約13万2,000時間/月（前回調査差+約2万時間）業務時間削減
（国内前パートナーの約78.3％が活用していると仮定、1月の労働時間は160時間で算出）

・2024年上半期で推定約67万時間の業務時間削減を実現。

利用しているLLM

・約半数（47.2%）のパートナーが、複数の生成AIモデルを使い分けている。

・業務において最も優れていると思う生成AIモデルは、GPT-4が65.9%、Gemini 1.5 pro・Claude 3 Opusが約5%ずつ。各AIモデルの特性を理解し業務に応じAIを使い分けている。

注目している技術

「動画生成」が最多で50.2%、次いで「ロボット×AI」35.6%。本調査は、2024年6月18日に発表したGMOインターネットグループのAI・ロボット事業への参入の情報公開前に実施したが、既に「ロボット×AI」について多くのパートナーが注目。

GMOインターネットグループの生成AI活用調査結果

1：AI活用率、一人あたりの削減時間がともに増加。リスキリング施策で後押し

・国内パートナー（シフト勤務除く）の83.9%が生成AIを活用（前回調査差+5.2ポイント）。

・生成AIを活用しているパートナーひとりあたりの業務削減時間は26.8時間/月（前回調査差＋2.1時間）となり、パートナーが、次々とリリースされる最新のAIツールをキャッチアップし、一人ひとり使いこなしていることが推測できる。

・生成AIを活用しているパートナーの合計により、ひと月あたり約13万2,000時間の業務時間削減を実現。（前回調査差+約2万時間）削減時間数は調査するごとに増加している。

・GMOインターネットグループでは「AI（愛）しあおうぜ！プロジェクト」として、全パートナー受講必須のAIセミナーや、2024年3月からは非エンジニア向けの3か月集中型のAI、RPAのリスキリング企画「虎の穴」を実施しており、このことから生成AIを活用するパートナーのすそ野が広がり、業務削減時間の増加にも貢献していると考えられる。

2：複数のLLMの特性を活かし業務に利用

・AIの業務活用を行うパートナーに対し、AIの複数利用について質問したところ、47.2%と約半数が複数のAIを業務で使い分けていると回答。

・また、業務において最も優れていると思うLLMについては、65.9%のパートナーがGPT-4と回答。

・一方で、Gemini 1.5 proとClaude 3 Opusも約5%ずつの支持を集めており、各AIモデルの特性を理解し、業務に応じたAIを使い分けていることが推測される。

3：「動画生成」「ロボット×AI」「AI搭載スマホ（エッジAI）」に注目

・現在注目している技術については、「動画生成」が50.2%と約半数となり、次いで「ロボット×AI」35.6%、「AI搭載スマホ」33.3%、「音楽生成」22.6%となった。

・2024年6月18日に発表したGMOインターネットグループのAI・ロボット事業への参入の情報公開前にも関わらず、多くのパートナーが「ロボット×AI」技術に注目していた。

AIを活用しているパートナーの声

2024年4月~6月まで最も成果があった業務効率化の事例について

調査/営業	生成AIプロンプトポータル「天秤AI by GMO」で複数のLLMでの判断を比較することで、AIの回答が正しいかを確認する時間が減った。
調査/エンジニア	ChatGPTを開発方法の調査に使うこと。完全な正解を得られなくても部分的にキーワードを引き出せるので調査のしやすさが上がる。
調査/ディレクター	他社サービスの仕様理解。相談相手がいないため学習後のAIの回答をもとにブラッシュアップした。確認時間を数時間減らせた。
開発/ディレクター	これまでは他人に依頼していたGASの修正や開発が、AIを活用することで自分だけでできるようになった。
翻訳・要約/エンジニア	英文の要約では、1回の作業につき、15分～30分程度効率化できている
要約/管理系	理解し難い言葉があった際、AIに分かりやすく教えてもらうことで理解度の向上になった

AIを使っていて「まだ自分（人間）がやったほうが良い」と感じたことについて

調査/ディレクター	法的な調べもの、判断。専門知識。
アイディア/エンジニア	専門分野におけるアイディア出し。現在のビジネスの利益をさらに上げる方法・クラウドのより良い設計などについては、一般論しか返ってこないため、まだ人間が考えたほうが良いと感じた。
デザイン/クリエイター	過去のABテスト結果を踏まえた具体的なデザイン。 AIに事前学習をさせる時間でデザインが終わるため。 AIは0→60は得意だが70→75は苦手なイメージ。
EQ（心の知能指数）/カスタマーサポート	人の気持ちを「汲み取る」ことは、まだAIよりは人間が行ったほうが良い。特にユーザーからの問い合わせ内容など、ハイコンテクストな文章・会話内容から「その先にある希望」を汲み取るのは人間のほうが優れている。