MITの最新報告書が明らかにしたのは、企業におけるAIの本格的導入が失敗に終わっている一方で、「影のAI経済」が急速に拡大しているという事実だ。正式なAI導入は低迷しているが、従業員が個人のChatGPTアカウントやClaude、Grokなどのツールを私用で活用し、業務の多くの部分を自動化している。この現象は、IT部門の承認や知識を経由せずに広がっており、その規模は顕著だ。調査によると、企業の40％しか正式なLLMのサブスクリプションを導入していないにもかかわらず、90％以上の企業で従業員が日常的に個人AIツールを業務に使用している。 この「GenAI格差」は、企業（大手・中堅・中小企業）とスタートアップ・ベンダーの間で顕著だ。AIの導入プロジェクトのうち、実際にお金に直結する価値を生むのはわずか5％にとどまる。多くの取り組みは、利益や損失に影響を与えないまま途中で終了する。 調査の注目ポイントの一つは、「プロトタイプから本番導入への急落」を示すファネル図だ。汎用AIツール（ChatGPTやCopilot）は80％以上の企業が導入を検討・試用しているが、タスク特化型のAIは評価段階にとどまるケースが多く、本番導入はわずか5％。汎用ツールは導入は早いが、変革的価値は限定的。一方、専門的ツールは構造的に脆く、現場のニーズに適応しにくい。 業種別に見た「AI市場の変革度」のスコアでは、メディア・通信が最も高く、医療・製薬、小売・消費財、金融、製造、エネルギー・素材などは0.5以下、エネルギー分野ではほぼ0。これは、AIの活用が一部の業界に集中していることを示す一方で、多くの業界では「試験的導入」にとどまっていることを意味する。 この現場からの自発的導入は、メールやスマートフォンの普及よりも速く進んでおり、企業の財務指標には反映されにくいが、実際の生産性向上には貢献している。VentureBeatの分析は、企業の導入ツールが「過剰に設計され、柔軟性に欠ける」ことの問題点を指摘。ある弁護士が5万ドルの企業向けツールを捨て、ChatGPTに切り替えた事例も紹介される。 報告書のデータから読み取れる教訓は、現場の従業員が実践でAIを効果的に活用していること。彼らが導入したツールは、実用性と柔軟性で優れており、企業の本格導入を学ぶべき存在だ。また、外部パートナーシップによるAI導入は内製より成功率が2倍高く（67％対33％）、バックオフィス分野のAI活用は年間200万～1000万ドルのコスト削減を実現している。これは、マーケティングや販売に多く投資されている一方で、実質的な成果を生む領域は、むしろ注目されにくい分野にあることを示している。