ギャップ

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生成AIの登場以来、多くの企業がLLMの一般知識よりも企業固有データの活用に価値を見出している。しかし、データの分断やバッチ処理前提のデータ基盤、AIの回答への不信感が課題。AI時代にはリアルタイムで統合された、ガバナンスの効いた推論基盤中心のデータアーキテクチャが求められる。

Gartnerは、生成AIによるメインフレーム移行について、市場の期待と現実の間にギャップがあると指摘。移行失敗のリスクや熟練人材の減少が課題となる中、2030年までに市場ベンダーの75%が事業モデル転換か撤退すると予測。適切な戦略の重要性を強調した。

リクルートの調査で、若手社員はAI時代に「成長しなければ生き残れない」という焦りを感じている一方、上司はパワハラリスクを恐れ指導をためらっている実態が判明。現場でのすれ違いが浮き彫りになった。

マイナビの調査により、2026年夏のボーナス予想額は平均55万2000円（2025年比+8000円）で、理想額（平均80万2000円）とのギャップは25万円。年代別にみると、上昇傾向だがギャップあり。転職きっかけのボーナスは平均29.5万、思いとどまった場合は68万

Oktaの調査で、従業員の54％が承認外AIツールで社内情報（メッセージ、メール）を共有。経営層と従業員の間でAIポリシーの認識にギャップがあり、ガバナンスにも課題。米国でのシャドーAI利用率が67%と最も高く、日本は48%だった。

台湾では若者を中心にプライベートを重視し、仕事と私生活を分ける傾向が強い。成果主義で、仕事量増加には給与増を求める。日本での就労では、職場の人間関係の距離感や、勤務時間中の集中を強いる雰囲気にギャップを感じる人が多い。

中東情勢悪化によるナフサ供給不安に対し、政府は確保可能と繰り返すが、市場とのギャップが生じている。エネルギー経済社会研究所の松尾豪代表は、ホルムズ海峡の封鎖による原油供給減が、日本が輸入するナフサ由来化学品・原材料の減少につながると指摘。