商傳媒｜吳承岳／台北報導
日本企業在導入生成式人工智慧（AI）的過程中，儘管採用率不低，但將其轉化為具體成果的比例卻遠低於其他主要國家。根據《Business Insider Japan》報導，NTT資料（日本電信電話數據公司，提供電信與諮詢服務的企業）指出，日本企業面臨「推動力」、「業務適用」及「素養」三大難題，導致 AI 應用成效不彰。
NTT資料科技事業本部科技銷售事業部常務董事田島知表示，日本企業應用生成式 AI 的推進度與美國相近，分別達到 87% 和 90%。然而，能將生成式 AI 帶來的效益轉化為財務回報的比例，日本僅有 40%，為受調查六個國家中的最低。相較之下，美國和英國的財務回報率分別高達 75% 和 74%。
三大困境阻礙日本企業AI轉型
NTT資料將日本企業在生成式 AI 應用上面臨的三大困境歸納為：
- 推動力之壁： 企業內部缺乏明確的領導者，導致 AI 專案零散且各自為政，難以形成規模效益。
- 業務適用之壁： AI 技術難以跨越部門界線，整合不同部門的業務流程，使得資料仍舊各自獨立、破碎。例如，提案書撰寫等需要整合跨部門資訊的業務，AI 難以有效介入。
- 素養之壁： 企業雖已導入 AI 工具，但員工不清楚如何有效運用，導致工具使用率不高，僅限於少部分人。
NTT資料解釋，這些挑戰根源於日本企業長期以來累積的組織架構、業務流程及資料管理方式，單純購入 AI 工具無法解決這些深層問題。Google 將這種以 AI 為前提，重新塑造業務與組織形態的努力稱為「Agentic Workplace Transformation（AWT）」。
NTT資料內部實踐與高德納預測
NTT資料借鑒 Google 的策略，將 Google Workspace 和 AI Agent 平台 Gemini Enterprise 部署至全球約 6 萬名員工，作為企業內部變革的案例。他們發現，透過 AI Agent 匯整散落在公司內部的舊有專案和客戶資訊，AI 能自動生成提案草稿，讓人力能更專注於假設驗證、決策判斷和內容優化，顯著提升工作效率。AWT 的第一層是透過 Google Workspace 提升個人效率，第二層則是利用 Gemini Enterprise 推動整個組織的業務轉型。據報導，海外已有美國食品流通企業透過橫向整合內部資料，每月節省超過 2 萬小時的工作時間。
高德納諮詢公司（Gartner）預測，由於成本效益不佳、商業價值不明確以及風險控管不足等原因，超過 40% 的 AI Agent 專案將在 2027 年底前中止。然而，高德納諮詢公司也預期，到 2028 年，日常業務決策中有 15% 將實現自動化，且三分之一的企業應用程式將會整合 AI Agent，這顯示 AI 在企業應用中的潛力巨大。
田島知強調：「這不僅是工具的導入，更是以 AI 為前提，改造業務運作和組織形態的全面努力。」
