据不完全统计，国内做AI的企业，有60%的企业已经将战略转向了做AI出海业务，而日本更是热门国家之一。那现在日本市场，到底生成式AI使用现状如何，下面我们通过日本TDB最新的调查报告一起来看一下。
一、使用率与使用趋势
使用率：约17.3%的企业在实际业务中使用生成式AI，其中86.7%使用企业表示生成式AI在业务中产生了一定的积极效果。
使用趋势：中小企业更倾向于使用生成式AI，大型企业（1000人以上，1000亿日元以上）使用率较高（36.9%）。近半数（48.4%）的企业尚未计划使用。
个人解读：虽然生成式AI的应用潜力巨大，但总体使用率仅为17.3%，显示出AI应用仍处于初期阶段（主要存在技术门槛、成本压力和认知不足等方面问题）。此外，还有26.8%的企业正在评估或计划使用，说明AI应用的未来增长空间巨大。使用了AI的那些企业，绝大多数（86.7%）都感受到正面效果，特别是在提升效率和支持决策方面，AI技术能够显著优化工作流程。所以使用AI成功的那些企业如果可以推广一些生成式AI的成功案例，相信会吸引更多企业进行尝试。
中小企业因为灵活性高，决策链短且创新意识强，更容易快速采纳生成式AI，他们对提升生产力有更强烈的需求，AI正是其解决资源不足问题的重要手段。大型企业则是拥有丰富的资源、资金、技术人才储备，有更多的预算投入到AI技术中，并能通过制定规则、开展培训来推动技术落地，所以使用率较高（36.9%）。未来计划使用的企业占比48.4%，接近一半，显示仍有大量企业对AI持观望态度，但是这部分企业未来的潜力巨大。
二、行业趋势
使用比例最高的行业是“服务与其他”类（28.0%），IT相关行业，例如“软件开发”（55.3%）尤为突出。
个人解读：IT相关行业天然具备技术优势，能够快速理解并应用生成式AI工具，所以使用率偏高，超过了一般（55.3%）。但有的行业使用率偏低，例如传统建筑和制造业，业务流程依赖实际操作和工地环境，所以AI对这些物理工作环节的直接帮助有限。而一些其他的传统行业则受限于技术人才、认知和使用场景等多方面因素，投入产出不明确，所以企业因其效益仍有保留。
使用率最高的服务与其他行业（28.0%），涵盖IT服务、教育培训、市场营销等，生成式AI被广泛应用于各种场景，IT相关的不说了，其他类似于文案创作、客户服务、数据分析等。
三、使用目的
90.9%的企业用于提升效率，其次是应对人手不足（44.3%）和提升营业能力（32.5%）。
个人解读：利用AI增效提质还是首要目标，通过AI减少人力和时间成本，同时提升准确性，满足企业降本增效的核心需求。AI还很好地应对了人手不足的问题，例如日本老龄化严重，人力资源短缺成为企业发展的关键瓶颈，利用AI打造数字员工，为企业解决人力不足提供了现实可行的解决方案。同时，企业还希望通过生成式AI的应用实现更精准的营销和客户分析，从而直接推动收入增长，例如生成式AI可以根据用户行为和数据生成个性化推荐，提高转化率；通过AI对客户反馈、购买行为进行分析，调整销售策略等。
四、主要用途
信息收集（59.9%）为主，随后是文案总结/校对（53.9%）、创意启发（53.8%）。
个人解读：信息收集是首要用途（59.9%），因为生成式AI能够快速整理海量信息，并提炼出关键内容，显著提高信息检索效率。无论是市场调研、行业分析还是竞品比较，AI都能提供多层次的信息支持，快速收集行业趋势数据，为决策提供依据。
其次是文案总结/校对层面（53.9%），AI能够快速提炼文本核心信息，或对语法、逻辑进行检查，减少人工审阅时间，企业日常大量的报告、邮件、营销文案都需要高效处理。
创意启发层面，AI通过生成新颖的观点或方案，弥补人类创意瓶颈，尤其适用于需要大量创意输出的领域，特别适用于营销策划、产品设计等方面。
五、使用范围
33.5%的企业仅限于特定个人使用，只有20.7%实现全公司范围内的应用。多数企业依靠内部团队推动AI应用（57.6%），仅20%左右依赖外包。AI专职人员不足，46%的企业完全或主要依靠非专职或兼职人员推动AI应用。
个人解读：约1/3的企业（33.5%）将AI应用限制在“特定个人”范围，表明生成式AI的使用尚未成为企业的主流工具，造成的原因可能因为AI在部分场景中可能无法满足高标准的需求，员工的接受程度和适应程度也是差异较大。现在只有约1/5的企业（20.7%）在全公司推广，说明生成式AI的普及还需时间和资源支持。依靠内部团队推动AI的应用，可以更快速地制定和落地生成式AI的应用场景，内部驱动降低依赖外部服务的长期成本，如果企业自身能力有限，可以考虑依靠外包的力量，弥补内部团队技术能力的不足，尤其是在试点阶段。
六、面临挑战
“不知道在哪些领域应用AI”和“系统导入所需资金不足”是最大的障碍。
个人解读：已经使用生成式AI的企业可能已经明确了技术应用的方向，至少对初期试点有一定成果，因而在这些问题上的困惑较少。但是未使用AI的企业则缺乏具体经验，因此对技术的适用性和投资回报率持有更多怀疑。所以未使用AI的企业往往需要从基础业务梳理开始，才可以明确应用AI的场景，但是技术和预算的双重门槛可能导致未使用AI的企业在短期内难以迈出第一步。这也反映了生成式AI推广中的一个关键问题，即如何帮助企业迈出第一步。
AI运用的人才和技能不足（54.1%），员工思维能力下降（40.7%），23.8%的企业表示不会增加AI相关投入。法律问题（如数据泄露和版权）也是企业的主要顾虑（著作权和隐私保护相关问题30.6%，信息泄漏29.4%）。
个人解读：AI运用的人才和技能不足（54.1%）：企业在生成式AI应用过程中，缺乏相关人才和技能储备成为最突出的瓶颈问题，特别是对于中小企业，由于资源有限，AI专职人员缺乏，现有员工难以承担技术实施和应用工作。
员工思维能力下降（40.7%）：企业担心生成式AI在优化工作效率的同时，可能削弱员工的创造力和独立思考能力。企业对AI的长期影响持有一定保留态度，特别是在涉及复杂决策和创造性工作的领域。
23.8%的企业表示不会增加AI相关投入：尽管有超过一半的企业意识到人力和技能不足的挑战，但在未来的人力战略中，23.8%的企业选择“不做任何强化措施”，这一比例揭示了企业对AI人力资源投入的矛盾态度：认知到问题的重要性，却缺乏应对行动。
法律问题：著作权和隐私保护占30.6%，信息泄漏占29.4%，虽然没有在首位，但确实被列为企业顾虑的核心问题之一，尤其是对数据敏感的行业，如金融、医疗等。因为AI生成的内容（如图像、文本）或分析数据时，版权归属、隐私泄露等问题容易引发争议，企业对此格外谨慎。
