일본 생성AI 이용실태에 관한 법인 설문조사 결과(2025년)/야노경제연구소

 일본 생성AI 이용실태에 관한 법인 설문조사 결과(2025년)

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【자료체재】

자료명：「2025년판 생성AI의 활용실태와 전망(일본어판)」

발간일：2024년 2월 26일

체 재：A4판 526페이지

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【조사요강】

1. 조사기간: 2024년 11월~2025년 2월

2. 조사대상: 생성AI 관련 사업자, 민간기업 등

3. 조사방법: 당사 전문연구원의 대면 취재, 전화, 메일, 법인 설문조사 및 문헌조사 병행​

<일본 생성AI 이용실태에 관한 법인 설문조사 정의>

​본 조사에서는 2024년 6월~8월 일본 민간기업(프로세스제조업, 가공조립제조업, 서비스업, 유통업, 금융업) 453사를 대상으로 법인 설문조사를 실시했다. 생성AI 서비스의 이용실태를 바탕으로 향후 사업전개 및 전망에 대해 분석하고, 현행 AI의 활용상황에 대해 다룬다.

또한 본 조사에서 생성AI란 생성AI를 학습한 데이터에서 여러가지 컨텐츠를 생성할 수 있는 AI로 정의한. 생성AI에는 생성AI의 개발 및 생성AI를 활용한 서비스, 생성AI를 탑재한 솔루션이 포함된다.

<시장에 포함되는 상품 및 서비스>

생성AI 도입에 관련된 컨설팅서비스, 생성AI에 관한 교육서비스, 생성AI의 도입지원, 기반모델/LLM개발, 생성AI의 탑재, 생성AI가 탑재된 솔루션, 제공한 생성AI 솔루션의 운용유지, 생성AI를 활용하기 위한 환경제공, 생성AI플렛폼 제공

◆ 생성AI의 기업 도입 가속, 2023년 조사와 비교했을 때 15.9포인트 증가한 25.8%

기업의 생성AI 활용현황 ~2023년과 2024년 조사의 비교(단순응답)

야노경제연구소 조사

주1. 조사시기: 2023년: 2023년6~8월, 2024년: 2024년6~8월, 조사(집계)대상: 2023년: 일본민간기업(프로세스제조업, 가공조립제조업, 서비스업, 유통업, 금융업) 538사, 2024년: (동일) 453사 중 응답한 449사, 조사방법 : 설문조사, 단수응답

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기업의 생성AI 도입 효과(단수 응답)

야노경제연구소 조사

주2. 조사시기: 2024년 6월8월, 조사(집계)대상: 2023년: 일본민간기업(프로세스제조업, 가공조립제조업, 서비스업, 유통업, 금융업) 453사 중, 응답한 449사의 생성AI 활용상황에 대해 [전사적으로 활용하고 있다] [일부 부서에서 활용하고 있다]고 응답한 115사, 조사방법: 우편 설문조사, 단수 응답

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1. 조사결과 개요

2022년 이후, 잇따라 발매된 생성AI 서비스는 일본 국내에서도 주목받고 있으며, 최근에는 기업에서도 도입되고 있다. 본 조사에서는 2024년 6월~8월에 일본 민간기업(프로세스제조업, 가공조립제조업, 서비스업, 유통업, 금융업) 453개사를 대상으로 생성AI의 이용 실태에 관한 법인 설문조사를 실시했다. 생성AI의 활용 상황에 대해(응답한 449사 단수 응답), '전사적으로 활용하고 있다'가 4.0%, '일부 부서에서 활용하고 있다'가 21.8%를 나타냈다.

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2023년 6월~8월에 일본 민간기업(동) 538개사를 대상으로 실시한 법인 설문조사에서는 '전사적으로 활용하고 있다'가 1.3%, '일부 부서에서 활용하고 있다'가 8.6%로, 합계 9.9%의 기업이 생성AI를 활용하고 있다는 결과였다. 2024년 조사결과를 2023년 조사와 비교하면 '전사적으로 활용하고 있다'가 2.7%포인트 증가, '일부 부서에서 활용하고 있다'가 13.2%포인트 증가했다. 불과 1년 사이에 총 15.9%포인트가 증가해, 2024년 조사에서는 25.8%나 되는 기업('전사적으로 활용하고 있다(4%)'와 '일부 부서에서 활용하고 있다(21.8%)'의 합계)이 이용을 하고 있다는 결과를 보였다. 본 조사를 통해 생성AI는 기업에서 침투하기 시작한 기술임을 알 수 있다.

2. 주목 토픽

생성AI 도입 기업의 절반 이사아이 효과를 실감하지만, 대부분이 기대미만, 활용확대에는 전문성과 효과측정의 구조가 과제

생성AI의 이용 실태에 대해 응답한 449사 중 생성AI를 전사적으로, 혹은 일부 부서에서 활용하고 있다고 하는 115사의 생성AI 도입 효과에 대해(단수응답), 「기대치보다 높은 효과가 있었다」라고 응답한 것은 불과 0.9%였다. '거의 예상한 효과였다'는 18.3%, '기대치에 미치지 못했지만 일정한 효과는 있었다'는 35.7%로 나타났으며, 효과를 실감한 기업은 54.9%에 이른다. 한편, 「기대한 효과는 아직 얻지 못했다」 「효과를 측정하고 있지 않다」라고 하는 회답도 많아, 도입 효과의 실감에 편차가 있는 것이 나타났다.

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배경에는 Chat GPT와 같은 범용형 서비스가 주류를 이루고 있는 현 상황이 있다. 이러한 서비스는 폭넓은 질문에 대응할 수 있는 한편, 기업의 고유 업무에 대해서는 대응이 어렵고, 활용 범위가 한정적이 되기 쉽다. 전문적인 활용을 실현하기 위해서는 자사 데이터를 이용한 조정이나 특정 영역에 특화된 설계가 필요하지만, 도입에는 기술적인 노하우 및 추가 비용이 수반된다.

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또 생성AI 도입 효과에 대한 평가가 주관에 의존하고 있는 점도 과제다. 업무 효율화라는 목적으로는 성과를 수치로 나타내는 것이 어렵다. 기업이 계속해서 생성AI에 대한 투자를 하기 위해서는 효과를 충분히 나타낼 수 있는 것이 요구된다. 향후는 정량적인 지표에 근거한 효과 검증 구조가, 생성AI의 본격적인 정착과 보급을 향한 중요한 요소가 될 것으로 보인다.