OpenAIのエンタープライズAI導入：アシスタンスから実行へ

エンタープライズAIは「アシスタンス」から「実行」へと移行している

エンタープライズAIの導入は、質問に答えるモデル（アシスタンス）から、実質的な業務を遂行するモデル（実行）へと移行しています。アシスタントがユーザーのタスクの思考を助けるのに対し、ChatGPT WorkやCodexなどのツールを活用したエージェントは、単に準備方法をアドバイスするだけでなく、複数のソースから情報を収集してプレゼンテーションの草案を作成するといった、多段階のワークフローの完了を可能にします。

このシフトは、出力トークンの量によって数値化されています。6月の時点で、エンタープライズ顧客の間では、CodexとChatGPTの合計出力トークンの64%をCodexが生成しており、これは、実行されるタスクの複雑さゆえに通常より多くの出力を生成する、委任型のエージェント的業務への移行を示しています。

AI利用における「フロンティア・ギャップ」の拡大

組織によるAIの活用方法には、「フロンティア・ギャップ」と呼ばれる格差が広がっています。フロンティア企業（月間のAI利用率の上位10%の企業と定義）は、一般的な企業（45〜55パーセンタイル）と比較して、アクティブユーザー1人あたり8.3倍の出力トークンを生成しています。このギャップは、1月の2.6倍から大幅に拡大しています。

このギャップに関する主な調査結果は以下の通りです：

業界を越えた普及: フロンティア・ギャップは、テクノロジー企業だけでなく、さまざまな業界や企業規模にわたって存在しています。
財務との相関関係: 米国の公開企業からのデータによると、エンタープライズ導入企業は、非導入企業よりも資産、従業員数、研究開発投資額などの財務指標が一般的に優れています。
スケーリングの要件: モデルへのアクセスだけではスケーリングには不十分です。より深い導入には、データインフラ、ガバナンス、継続的な従業員の学習、および共有ワークフローへの補完的な投資が必要です。

高度な機能とプラグインの導入

フロンティア企業は、エージェントを企業のコンテキストやツールに接続するために、高度な機能、特にPluginsやスキルを、一般的な企業よりも大幅に高い割合で活用しています。

Pluginの利用: フロンティア企業の週間アクティブユーザーの21%がPluginsを使用しているのに対し、一般的な企業では9%です。
スキルの利用: フロンティア企業の週間アクティブユーザーの19%がスキルを使用しているのに対し、一般的な企業では3%です。
社内ベンチマーク: OpenAIでは、従業員の95%が毎週Pluginsを使用しており、エンタープライズ導入の潜在的な上限が高いことを示唆しています。

Pluginsは、スキル（再利用可能な指示）とアプリ（企業データやツールへの接続）をパッケージ化し、エージェントが特定のワークフローを実行できるようにします。例えば、セールスエージェントがCRMとチームのプレイブックを使用して、カスタマイズされた顧客への回答案を作成するといったことが可能です。

知識労働におけるエージェント型AIの拡大

エージェント型AIの最初の主要な原動力はソフトウェアエンジニアリングでしたが、現在Codexの利用は他の知識労働の機能へと急速に拡大しています。2月から、週間のエンタープライズCodexアクティブユーザーは以下の規模で増加しています：

法務: 108倍
営業: 41倍
採用: 41倍
マーケティング: 26倍
エンジニアリング: 5倍

実例として、Virgin Atlanticでは、エンジニアリングチームがCodexを使用して、レガシーコードのリファクタリングを2週間ではなく30分で行っており、プロダクトチームはChatGPT Workを使用して、数週間にわたる競合調査を数時間に凝縮し、5カ年デジタル戦略の策定に役立てています。

従業員の年次によるAI利用パターン

数百万件の会話から得られた管理データによると、AIの導入率はキャリアの浅い従業員の間で最も高く、年次が上がるにつれて低下することが明らかになりました。導入から6か月後、キャリアの浅い従業員は、エグゼクティブよりも週平均で13件多くメッセージを送信していました。

この傾向は、キャリアの浅い労働者における比較優位性を示唆しており、リーダーシップ層がパフォーマンスの高いAIユーザーを特定し、個々のワークフローを組織全体の共有プラクティスとして定着させる機会を提供します。