# AI 活用の差は 3.5 倍！B2B Signals が映す「深く使う会社」！

やっほー、しぃちゃんだよ！今日は「AI をどれだけ深く使えているか」で会社どうしの差がぐんぐん開いてきた、っていうちょっとドキッとするお話を持ってきたよ。

## なにが発表されたの？

OpenAI の News から、**B2B Signals** っていう新しい調査レポートが登場したよ。企業のなかで AI がどれくらい広がって、どれくらい深く使われているかを、プライバシーに配慮した集計データから定期的に見える化する取り組みなの。OpenAI の [Signals](https://openai.com/signals/b2b/) っていう仕組みを、企業向けに広げたものなんだって。

わかったことをざっくり言うと、AI 導入の勝負どころが「誰が使えるか」から「どれだけ深く使えているか」に移った、ということなんだ。

## なぜ重要なの？

ちょっと前まで、企業の AI 活用って「何席配ったか」「みんな触ってるか」っていうアクセスの話が中心だったの。でも今はもう、アクセスできること自体は差にならなくなってきたんだって。

かわりに差を生んでいるのが「深さ」。上位 5 パーセント(95 パーセンタイル)の会社を frontier firms(先頭を走る会社)と呼んでいて、この会社たちは 1 人あたり **3.5 倍**もの知能を AI に使わせているの。2025 年 4 月には 2 倍だったから、差がどんどん広がって複利のように効きはじめている、っていうのがこのレポートの一番大事なメッセージだよ。

## これで何が変わるの？

おもしろいのは、この差が「メッセージをたくさん送っているから」だけじゃないってところ。メッセージの量で説明できるのは差の **36 パーセント**だけで、残りの大部分は「1 回のやりとりでどれだけ濃い仕事をさせているか」から来ているの。

つまり、ふつうの会社は AI に質問の答えをもらっているけど、先頭の会社は AI に複雑な仕事そのものを進めてもらっている、というちがいなんだ。リーダーの関心も「何人が使えるか」から「どのワークフローが AI で深まっているか」へ移りつつあるみたい。

## 深く潜ってみよう

このレポートでは「生成したトークン数」を、AI にどれだけ知能を求めたかの目安として使っているよ。トークンはビジネス価値そのものじゃないけど、どれだけ仕事を任せているかの深さをはかる代わりになる、っていう考え方なの。

次の成熟のサインとされているのが**エージェント型のワークフロー**。なかでも Codex の差がいちばん大きくて、先頭の会社は 1 人あたり **16 倍**もの Codex メッセージを送っているんだって。ChatGPT Agent や Apps in ChatGPT、Deep Research、GPTs でも同じ方向の傾向が見られて、コードを書いたり、複数ステップの作業を任せたり、会社の文脈をふまえた調査をしたり…っていう「任せる」使い方が進んでいるみたい。

具体例もあるよ。Cisco は Codex を大きなエンジニアリング組織の複雑な開発に使っていて、ビルド時間を約 **20 パーセント**短縮、月に **1,500 時間**以上のエンジニア工数を節約、不具合解消のスループットを **10〜15 倍**にしたんだって。いちばん効いたのは、Codex を次のように扱ったときだったそう。

> the biggest gains came when they treated Codex as "part of the team."

使われ方は幅広いけど、だんだん職種ごとに専門化してきているのもポイント。いちばん多いのはライティングやコミュニケーションだけど、IT とセキュリティは手順ガイド、ソフトウェア開発やデータサイエンスはコーディング、ファイナンスは分析や計算…と、それぞれの本業に近い仕事へ AI が入り込んでいるの。

保険の Travelers は OpenAI と一緒に AI Claim Assistant を作っていて、事故の第一報(first notice of loss)の対応を初年度でおよそ **10 万件**さばくと見込んでいるそうだよ。

そして先頭の会社を分けるいちばんのサインが「教育と学習」だったのも面白いところ。仕事を片づけるだけじゃなくて、社員が AI を上手に使うスキルや習慣を育てるために AI を使っている、ということなんだって。

## まとめ

- frontier firms(上位 5 パーセント)は 1 人あたり 3.5 倍の知能を AI に使わせていて、差は複利で広がりはじめている
- その差の大半は「深さ」から来ていて、メッセージ量で説明できるのは 36 パーセントだけ
- 次の成熟サインはエージェント活用で、Codex の差は 16 倍。Cisco はビルド時間 20 パーセント短縮などの成果を出した
- 先頭に近づくコツは、深さを測り、本番運用のガバナンスを整え、教育に投資し、うまくいったチームを広げ、チャットから「任せる」使い方へ進むこと

これは新機能というより、企業の AI 活用がどこへ向かっているかを数字で見せてくれるレポートなの。自社の AI 導入をこれから深めたいエンジニアリングリーダーや、社内で Codex みたいなエージェントの入れどころを探している人に、いい地図になりそうだよ。