帝國數據銀行(Teikoku Databank)最近發布的市場調查顯示，目前有9.1%的日本企業已在業務中實際使用生成式AI，同時有52%的企業表示正在考慮導入AI技術。

該調查進一步指出，在考慮使用AI的企業中，只有約14.2%已進行了詳細規劃，而其餘37.8%仍處於思考如何應用的初步階段。

該調查還顯示企業規模與AI採用意願之間存在關聯：大型企業的使用率為13.1%，中小型企業為8.5%，小型企業則為7.7%。

值得注意的是，大型企業也構成了明確表示不考慮使用AI企業的主要群體(11.4%)，這可能與信息安全和隱私風險等考量有關。製造業對AI技術表現出較高接受度，但相較於其他主要經濟體，日本整體市場發展節奏可能更為謹慎。

關於應用領域，帝國數據銀行的調查顯示，在現有或計劃使用生成式AI的日本企業中，約93.1%集中在文本或代碼生成等辦公需求，其次為圖像生成(14.3%)及音頻/視頻生成(7.4%)。

據報導，包括Panasonic在內的部分企業正嘗試將AI應用場景從辦公室環境逐步拓展到工廠現場，應用於生產線故障診斷與工藝優化等實際生產環節，為傳統製造業帶來新的發展可能性。

據產業媒體報導，一些日本製造企業已開始在工廠環境中探索生成式AI的應用可能性。例如，日立製作所正在開發結合AR眼鏡的維修指導系統，該系統有望協助技術人員更有效地進行設備檢修工作。

同時，部分企業正嘗試將生成對抗網絡(GAN)等技術應用於品質檢測流程，這類應用可能有助於改善傳統品管模型的訓練效率。這些嘗試反映了日本企業正在探索如何將生成式AI技術與傳統製造業優勢相結合。

在供應鏈管理領域，業界資訊顯示部分日本企業正在探索AI輔助決策的可能性。據Profet AI公司官網資料，該公司的供應鏈預測解決方案有望幫助企業改善庫存管理效率。

跨國合作正成為技術引進的重要途徑之一。台灣新創公司Profet AI正與日本企業BIPROGY、IT Innovation展開合作，這類跨國合作模式反映了亞洲地區在AI應用領域的區域協作趨勢。

在人才培育領域，多家日本企業正在探索如何利用AI技術輔助知識傳承。據市場研究機構Grand View Research的報告，部分日本製造企業開始嘗試運用AI技術改善員工培訓效率。

隨著日本製造業面臨技術人員高齡化和退休潮等挑戰，AI技術在技術文檔生成、操作指引提供等方面發揮輔助作用，尤其在需要跨語言傳遞專業知識的場景中具有一定優勢。不過，業界人士表示，AI系統目前主要扮演輔助角色，傳統培訓仍是製造業技能培養的核心環節。

學術研究進展

日本學術界積極參與生成式AI研究與開發。東京大學與Preferred Networks合作開發的深度學習框架，實現晶片設計AI的參數壓縮率達78%，功耗降低62%。

在醫療領域，國立情報學研究所開發的LLM模型已能解析500萬份日文醫學文獻，結合匿名化CT影像建立的診斷輔助系統，於2025年3月進入臨床試驗階段。

倫理挑戰與應對

生成式AI帶來新型學術倫理問題，如不良學術期刊使用AI創建虛假論文，在未經許可的情況下使用日本研究人員名字。

為應對此類挑戰，同志社大學團隊開發的AI文本鑑別系統，對GPT-4生成內容的檢測準確率達91.7%，較國際同類技術提升23個百分點。

著作權法創新

在著作權領域，日本2018年修法新增第30條之4與第47條之5，允許AI訓練使用大量資料時無需逐筆授權，此立法思維領先多數國家。

當前修法方向更著重於生成內容的權利歸屬判定，文化廳已成立專門委員會研究衍生著作的認定標準。早稻田大學入山章榮教授提出的「台日AI協作框架」，已獲16所大學響應，為AI時代的智慧財產權保護提供新思路。

野村綜合研究所調查揭示顯著代際鴻溝：15-19歲群體使用率20%，70歲以上僅1%。48%青少年擔憂AI取代工作，此比例在30-39歲群體降至29%。

這種認知落差促使政府啟動「AI素養提升計劃」，目標2026年前培養10萬名AI應用指導員，以縮小數字鴻溝。值得關注的是，30-39歲管理層對AI提升效率的認同度達64%，成為企業中層推動技術擴散的關鍵節點。

日本在推進AI創新的過程中，媒體在改變社會對失敗和風險態度方面扮演關鍵角色。Forbes JAPAN特約編輯Kumiko Seto表示：「媒體必須幫助社會區分『失敗』和『受控風險管理』。」

《日經新聞》開設AI倫理專欄，採用區塊鏈技術進行事實查核，解決約37%民眾擔憂的假訊息問題，展現媒體在AI時代的社會責任。

日本社會對AI風險呈現矛盾心態：92%民眾支持醫療AI應用，但僅31%接受金融領域部署。

這種選擇性信任源自「技術物語」的文化認知，將AI視為「職人精神的數字化延伸」。日本的文化背景導致一種更加關注倫理考量與技術進步相結合的方法，為負責任的AI開發提供模式。