| 研究課題/領域番号 |
22K01802
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
堀井 悟志 立命館大学, 経営学部, 教授 (50387867)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 管理会計 / DX / デジタル・トランスフォーメーション |
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| 研究実績の概要 |
AI導入に関する大規模なシステマティック文献レビューを行った。その結果，研究蓄積はまだ必ずしも多くはなく，研究方法としても概念的研究もしくは定性的研究に偏っていることを明らかにした。
そのうえで定量的研究として収集したデータの統計的分析を進めた。そのなかで，日本企業（製造業）におけるAIの導入状況，導入利用等の特徴が明らかになった。具体的には，製造，品質保証部門に画像認識技術を導入している傾向が大きいものの，それ以外の職能やそれ以外の技術の導入は広まっていない。またそれ以外では機械学習やニューラルネットワークの利用も一定程度あるものの，業種や企業規模に影響を受けていることが示唆された。なお，導入理由としても，人材不足への対応やオペレーション改善といった現場レベルで生じる課題への直接的な解決は意図されている。
一方で，いくつかの企業でDXの取り組みに関する定性的調査を継続的に行った。そこでは，現場レベルでの導入を通じた社内での意識の醸成の一方で，データの標準化やデータウェアハウスの整備などを通じた全社レベルにおけるデータ分析の基盤整備が進められており，データドリブン経営に向けた取り組みも並行して行われていることが明らかになった。さらに，一部の企業では生成AIにより高度なデータ分析の試みが進められていた。
さらに，DXの推進という意味では，デジタル人材の育成が重要である位置づける企業もあり，制度とリテラシーの相互作用というなかで，リテラシーとしても経営・会計の知識，創造的思考，分析的思考といった切り口から，そのプロセスを分析する必要がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
論文という形にはまだ十分にはなっていないし，管理会計の取り組みまでの進展という意味では想定よりは遅いものの，経験的データの収集自体は順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに進めてきている先行研究の整理を念頭に，引き続き，経験的データの蓄積を図るとともに，国内外の研究者との意見交換を通じて，論文執筆を本格的に進めていく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
オンラインインタビューなどを活用し，経験的データの収集を図っており，おおむね順調にはデータの収集が進んでいるとは言えるが，学内での職務の関係もあり，学会への参加等を通じた研究としての洗練化については予定より遅れている。その結果，次年度使用額が生じているが，2024年度においてより意義深い研究とつながるようなデータ収集の遂行や，学会発表等を行うことで使用する予定である。
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