国内企業のAI活用実態、格差の背景を徹底分析した2026年調査結果

国内企業AI活用実態調査 2026

クラスメソッド株式会社が運営するAI Experience Center（AIXC）は、日本の企業536社を対象に「国内企業AI活用実態調査 2026」を実施し、その結果をまとめた白書を2026年7月9日に発表しました。この白書『国内企業 AI活用実態調査 2026 ─ 国内企業536社が示す、AI活用格差の解剖』では、企業のAI活用を測るAIXCスコアを基に、業界による格差を徹底的に分析しました。

この調査は、ただ利用率を測るのではなく、なぜ企業の間にAI活用の差が生まれるのか。その背景を、体制や方針、意思決定者の影響を組み合わせて調査したことが特徴です。

1. 企業規模によるAI活用の違い

調査の結果、AIの活用度は企業の規模に比例して低下する傾向が見られましたが、同じ規模内でも推進体制の有無によって明確な格差が現れました。大企業、中堅企業や中小企業間での平均スコアには明らかな差が存在しました。しかし、大企業の中でも専任チームが存在する企業とそうでない企業の間でのスコア差は、規模を超えて顕著でした。

AI活用の実態を形作るのは、単なる企業の規模ではなく、経営判断として専任のチームを設置するかどうかだと考えられます。

2. 意思決定者が与える影響

次に、調査結果ではCIOやCDOなどの専任役員が企業のAI推進を主導する場合、推進者が不在の企業に対して平均スコアが32点も高いことが示されました。技術力や予算が同程度の企業でも、この体制の有無が実際のAI活用度に大きく影響していることが分かります。

意思決定者のレベルが高い企業ほど、AIの活用が進んでいることが明らかになりました。これは、AI活用の成否が単に技術力や予算だけでは測れないことを示しています。

3. 業界別の共通課題とその差異

全8つの業界に共通する課題として『AI人材の不足』が挙げられました。ただし、それ以外の課題は業界によって異なり、特定の課題が浮かび上がってきました。例えば、金融や専門サービス業界ではセキュリティが主要な課題として浮上している一方、製造業界ではデータ基盤の整備が必要とされているなど、多種多様なニーズが存在します。

この傾向は情報通信業でも同様で、人材不足の影響が顕著で、業界内の30%が不足していると報告されています。そのため、企業は業界特有の問題を理解し、戦略を検討することが求められています。

4. 高い活用水準を維持するための要素

この調査では、専任の推進体制や全社的な方針が明確な企業群が、規模に関わらず高い活用水準を示していることが確認されました。これらの要素は単独ではなく、組み合わせによって効果を発揮します。人材や資金が揃っていても、体制・方針・推進役が整わなければ、AI活用は進まない傾向が明確になりました。

AIXCの目指すもの

この調査を実施した背景には、日本企業のAI活用の実態を客観的に記録し、経営戦略の評価に役立てることがあります。これは毎年続けることで、企業のAI活用状況の変化を追跡し、変革のタイミングや背景を把握することが目的です。今後もこのデータはAI導入における重要な課題を明らかにする一助となるでしょう。

本調査の詳細なレポートは、以下のリンクからPDF形式でダウンロードできます。ぜひご覧ください。

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