最先端企業がどのようにAI優位性を構築しているか

TLDR - フロンティア企業（利用状況の上位 5% に位置する企業）は、現在、1 人あたりあたりのインテリジェンス使用量が一般的な企業の 3.5 倍に達しており、これは 1 年前の 2 倍からの増加です。 - この格差は単なる活動量の違いではなく深さの問題です：メッセージ送信量はフロンティア企業の優位性の 36% しか説明できず、残りの大部分はより豊かで複雑な AI の利用によるものです。 - エージェント型ワークフローがフロンティアの指標となりつつあります：最大の優位性は高度なツールにおいて現れており、フロンティア企業は 1 人あたりの Codex メッセージ送信量が一般的な企業の 16 倍に達しています。 - 組織はフロンティアへと移行可能です：先導する企業は深さを測定し、本番環境での利用に向けたガバナンスを構築し、イネーブルメント（支援・能力強化）への投資を行い、成功した施策をスケールさせ、チャットベースの支援からエージェントによる委任された業務へと移行しています。 多くの企業にとって、AI 導入の第 1 段階はアクセスに関するものでした：誰が AI ツールを持っていたか、どの程度のライセンス（シート数）が展開されたか、従業員が実験を行っているかどうかです。これは依然として重要です。しかし、アクセス自体がもはや差別化要因ではありません。 最新の調査によると、AI の優位性は複利効果を生み出し始めたと示唆されています。フロンティア企業が先行しているのは、1 人あたりのインテリジェンス使用量が増加し、高度なツールをより集中的に採用し、AI をワークフローにより深く組み込んでいるからです。 本日、私たちは B2B Signals（B2B シグナル）を発表します。これは OpenAI Signals のビジネス版拡張機能であり、OpenAI 製品の利用におけるプライバシー保護された集約信号に基づき、AI が企業間でどのように拡散しているかを継続的に測定するものです。これには以下が含まれます： - 企業内部における AI の利用深度 - フロンティア採用と最も関連性の高いツールおよびタスク - ビジネスユースケースが業界、製品、機能全体でどのように拡大しているか *注：本レポートのすべての分析は、個人を特定できない形で集約されたエンタープライズ利用データに基づいています。メッセージ内容は自動化システムによって分類され、この分析の一環として OpenAI の従業員が個別の企業、ビジネス、または API カスタマーデータをレビューしたことはありません。 最も明確なシグナルは「深度」です。フロンティア企業では、現在、1 人あたりの労働者あたり利用されるインテリジェンス量が一般的な企業の 3.5 倍に達しており、2025 年 4 月の 2 倍から増加しています。メッセージ量の増加はこの格差の 36% しか説明できず、残りの大部分はより深い利用によるものです。フロンティア企業の労働者は、AI により複雑な業務を任せるよう求め、より豊かな文脈を提供し、より実質的な出力を生成させています。 本レポートでは、生成されたトークン（token）を要求されるインテリジェンスの代理指標として使用しています。トークンはビジネス価値の直接的な測定値ではありませんが、従業員が AI にどの程度の業務を任せているかを測るのに役立ち、AI 利用の深度を評価するための有用な代理指標となります。 簡単に言えば：一般的な企業は AI を質問への回答に利用していますが、フロンティア企業は複雑な業務の実行支援に利用しています。単により多くのメッセージを送っているのではなく、各インタラクションが実際の作業のより大きな部分を担っているのです。 これらのシグナルを総合すると、先駆的な企業は AI をより複雑で挑戦的な業務に活用していることが示唆されます。リーダーにとっての問いは、AI にアクセスできる人の数や利用頻度から、AI がどのようにワークフローを深化させ、チームの運用方法を変えているかに移りつつあります。 先駆的な領域では、委任への移行も進んでいます。 この優位性は、高度なツールおよびエージェント型ツールにおいて最も顕著です。Codex は最大の差を示しており、先駆的な企業は典型的な企業に比べて従業員あたり 16 倍のメッセージを送信しています。ChatGPT Agent、ChatGPT 内の Apps、Deep Research、GPTs も同様の方向性パターンを示しており、先駆的な企業がコード作成を支援するツールや、多段階タスクの委任、社内外コンテキストの適用、より複雑な調査の実行を可能にするツールの採用において優れていることが示唆されます。 AI システムがツールを使用し、ファイルやコードベース間での作業を行い、長期にわたるタスクを完了する能力を高めていくにつれ、企業は意味のある業務を AI エージェントに委任するために適応する必要があります。 最も先に動き出した企業は、AI を単なる高速なインターフェースとしてだけでなく、ゼロから仕事を再設計する方法として活用するための運用能力を構築しています。 Cisco は、大規模なエンジニアリング組織全体で複雑なソフトウェア作業を加速させるために Codex を使用しています。本番環境のワークフローにおいて、Codex はビルド時間を約 20% 短縮し、毎月 1,500 時間以上のエンジニアリング時間を節約し、欠陥解決のスループットを 10〜15 倍向上させました。Cisco のチームが述べているように、最大の成果は Codex を「チームの一部」として扱ったときに得られました。 AI はまた、ビジネス全体の生産ワークフローにも導入されつつあります。 企業は、アプリ内アシスタント、コーディングおよび開発者向けツール、カスタマーサポートなどにおいて API 活用事例を展開しています。これらは、AI が製品やサービス、内部システムの一部となる場所です。 AI の利用は文章作成とコミュニケーションで最も広範ですが、機能固有の用途も増加しています。IT およびセキュリティチームは質問を主に手順や手続きに関するガイダンスに集中させ、ソフトウェア開発およびデータサイエンスチームはコーディングでの利用度が高く、財務チームは分析と計算のために AI を活用しています。このパターンは、AI が一般的な生産性向上を超え、各機能の中核責任により密接に関連する業務へと移行していることを示唆しています。 AI 導入に関する単一のランキングリーダーボードは存在しません。一部の業界は広範な ChatGPT の採用で先駆け、他の業界は Codex の利用、API の強度、またはメッセージの頻度でリードしています。つまり、組織には複数の参入ポイントがあります：アクセス規模の拡大、利用の深化、エージェント型ツールの導入、あるいは AI を製品やシステムに直接組み込むことです。 Travelers Insurance は、これが実践においてどのように見えるかを示しています。OpenAI と共同で構築された同社の AI クレームアシスタントは、顧客に損失初報の手順を案内し、保険契約に関する質問に回答し、クレーム開始に必要な情報を収集し、Travelers のシステム内で直接クレームを作成します。Travelers は、このアシスタントが初年度に約 10 万件の損失初報電話に対応できると期待しています。 先端的企業と典型的な企業の間の格差は、固定された隔たりとして捉えるべきではありません。多くの組織はまだ、広範なアクセスからより深く統合された AI 利用へと移行する過程の初期段階にあります。先端的価値とは、時間の経過とともに企業が勢いを築くのにどの実践が寄与しているかを示す点にあります。 最も明確なシグナルの一つは教育と学習であり、タスクレベルでの先端的優位性が最大となっています。これは、指導的な企業が AI を単に業務を完了させるためだけでなく、従業員が AI を効果的に活用するために必要なスキル、習慣、自信を構築するのを支援するためにも使用していることを示唆しています。 組織は、利用の深さを測定し、生産利用を可能にするガバナンスを構築し、エンパワーメントを中核インフラとして扱い、先端的チームを特定してその影響を広げ、チャットを超えてエージェントによる委任業務へと移行することで、先端的企業へと近づいていくことができます。 エンタープライズ AI は急速に進化しており、リーダーは AI 導入がビジネス価値にどう転換されるかを理解するために明確なデータを必要としています。 [B2B Signals](https://openai.com/signals/b2b/) は、主要企業の行動とパターンを追跡し、組織に対して知能をどのようにビジネス価値に変換しているかについて、より明確な視点を提供します。 今回の最初のリリースでは、利用の深さ、エージェントワークフロー、および業界や機能横断的な新興パターンに焦点を当てています。今後のアップデートでは、これらの指標における進捗を追跡し、エンタープライズ AI の進化に応じてシグナルを適応させていきます。

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