プレスリリース要約
データ活用プラットフォームを提供する株式会社フライウィールが、大企業の従業員426名を対象に「AI活用実態調査2026」を実施。多くの企業が「AI人材不足」を課題に挙げる一方、実際には成果を評価・改善するためのデータ基盤の未整備が、AI定着を阻む真のボトルネックになっている実態が浮き彫りになりました。
調査結果によると、大企業の多くがAI活用の最大の障壁として「AI人材の不足」を挙げています。しかし、AI活用の成熟度を6つの軸で詳細に評価したところ、実際には評価指標や改善サイクルが確立されていない「定着・改善」フェーズが最も深刻な最下位スコアを記録しました。また、過半数の企業が今後3〜5年でAIの活用度が業界内における競争力に「決定的・大きな差を生む」と回答しており、業務効率化だけでなく、企業の「データ活用能力」そのものの格差として現れるという危機感が高まっています。
AIを導入したものの「成果やROIが見えにくい」と感じている企業は少なくありません。その背景には、全社的なAI活用を支えるための「データの品質や信頼性」、あるいは文書やログ等の「非構造データ」の整備が追いついていないというデータ基盤の課題があります。また、製造業においてはIT・ソフトウェア業に比べて「現場の心理的抵抗感」や「セキュリティ懸念」をボトルネックと強く認識しているなど、業種や立場による認識のギャップも明らかになりました。
Journalポイント
実はこれ、多くの企業が陥っている 「AI人材不足」の誤解 なんです。本当に必要なのは、人材の確保よりも前に、AIの成果を正しく評価できる環境を整えることなんですよ。
え、そうなんですか？ニュースでもよく『AI人材が足りない』と騒がれているので、てっきりそれが一番のハードルだと思っていました。
そうですよね。しかし、大企業426名を対象にした調査を紐解くと、AIの 「成果を測る仕組み」 が確立されておらず、改善サイクルが回らないことこそが、活用が定着しない真のボトルネックだと判明したんです。
でも、AIを導入する段階で、事前に ROI などの目標や評価基準はしっかりと決めているものではないんですか？
ROIというのは投資対効果のことで、投資した費用に対して得られた利益の割合を指します。実は、目標はあっても、AIの出力を評価するための データの品質や信頼性 が低く、実際に効果が出ているかを客観的に測定できていないのが実態なんです。
なるほど！それってつまり、AIを動かしたりその成果を評価したりするための 「データ基盤」 自体が、社内で十分に整っていないということでしょうか？
データ基盤というのはデータの収集や蓄積、分析を行うためのシステムのことで、これがAIの土台になります。例えば、社内文書などの 「非構造データ」 の整備が追いつかず、AIの精度を測定できないケースが多いです。
やはりどこの企業も同じような壁にぶつかっているのでしょうか？それとも、業界や職種によっても状況は違ったりするのですか？
今回の調査では、特に製造業において 「現場の心理的抵抗感」 やセキュリティへの懸念が強く出ているなど、業界特有のギャップも見られました。ただ、AIの成果を測る基盤が必要という点では、どの業界も共通して直面している課題です。
AIを導入して終わりにせず、成果を『測る』ためのデータ基盤を整えることが、これからの競争力を左右する鍵になるのですね。よく分かりました！
