生成AIの業務活用、「アウトプットの正確さに不満」７割
～ユーソナー、ビジネスパーソン500人に調査。改善のカギはデータに～

ユーソナー株式会社（本社：東京都新宿区、以下ユーソナー）は、業務で生成AIを利用中のビジネスパーソン500名を対象に、「生成AIの活用実態とアウトプット品質に関する満足度調査」を実施、レポートにまとめたのでお知らせします。
本調査レポートでは、アウトプットの正確さへの不満が７割にものぼっているほか、アウトプットに対し裏付けをとる作業に想定外の時間がかかっている実態も浮かび上がりました。
生成AIによる生産性アップのためには、企業として「質の高いデータ整備」への取り組みがますます求められることがうかがえます。ぜひダウンロードし詳細をご確認下さい。

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ビジネスでの生成AI活用が広がる一方で、生成AIが出すアウトプットについて「そのまま使えない」「精度が悪く、裏取りに想定外の時間がかかる」といった不満が出ています。 その原因としてよく指摘されるのが「プロンプト（指示文）のスキル」です。しかし、プロンプトのスキル以外に、生成AIが参照する「データの質」にも課題があるのではないか？ と考え、この調査を実施しました。

・仕事で生成AIを活用するビジネスパーソンの「リアルな実態」を定量化する

・AIの回答品質・信頼性に関する不満の「真因」を探る

・AIを活かすために必要なデータ整備との関係性を探る

・調査名：生成AIの活用実態と品質に関する調査
・調査方法：インターネット調査（クロス・マーケティング社　調査パネル）
・調査対象：仕事で生成AIを「日常的に」または「時々」利用しているビジネスパーソン
・有効回答数：500名
・調査期間：2026年3月
・調査実施主体：ユーソナー株式会社

1）生成AIの「正確さ・信頼性」に、約7割が不満を経験（70.4%）

生成AIの回答の正確さ・事実関係の信頼性（不満）について、「頻繁にある」「時々ある」と回答した人は70.4%にのぼりました。生成AI活用が一般化する一方で、信頼性への課題が広く存在することがうかがえます。

2）不満の原因は「データの質」----61.4%が「データに起因」と回答

生成AIの回答への不満の原因について聞いたところ、「専門的で最新の情報をAIが持っていない」が23%、「元データが間違っている可能性が」22%など、合算で61.4%が「データ・情報の質が原因」と回答しました。
一方で、「プロンプトスキルが不足」は12.4%にとどまり、課題の中心はユーザー側のスキルよりもAIが参照するデータ環境にある、と受け止めている人が多いことがうかがえる結果でした。

3）回答の裏付けを取る手間が生産性を相殺----72.8%が回答の検証や手直しに時間を費やす実態が浮き彫りに

AIが出した情報の「間違い探し・裏取り」に、1回あたり5分以上かかっている人は72.8%にのぼりました。なかには30分以上費やす層も。AI導入による効果が「アウトプットの検証にかかる手間」によって相殺されている実態が、浮かび上がりました。

４）AI活用のレベルを上げる鍵は「データ環境」----61.6%が最重要と回答

今後、生成AI活用レベルを引き上げるために最も必要なものを尋ねると、「データの正確さ・最新性の向上」が33％、「より広範な事実データへのアクセス」29%が上位を占め、合算で61.6%が「データの改善が最重要」としていました。「プロンプトスキルの向上」（20%）を上回る結果となっています。

・生成AI活用のボトルネックは「プロンプト」ではなく「データ環境」

本調査では、生成AIのアウトプットに対する不満の主因が、プロンプトといったユーザーのAIスキルよりも、AIが参照する情報データの「正確性」「最新性」「専門性」が課題と考えている人が多いことが示されました。
今後のさらなるAI活用の高度化や改善に向けては、企業として「信頼できる正確なデータに接続する環境」の整備がますます重要になると言えそうです。

ユーソナーは、国内最大の企業データベース「LBC」※を、各種クラウドサービスを通して企業に対し提供しています。仕入先や営業先などの法人顧客データは日々、陳腐化し、手入力による表記揺れなどで汚くなることが避けられません。ユーソナーを導入した企業は、ビジネスに必要な高精細データが常に当社から供給されるため、網羅性・正確性・最新性のあるデータ環境を構築できます。

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