また50.1％以上の企業が、これらのツールから更なる機能強化を期待していることが分かります。生成AIの導入は試行錯誤が続いており、データ品質の重要性が高まっています。そこで今回はこの調査結果に沿って、企業のデータ活用について、読み解いてみたいと思います。
■今回紹介するレポートの調査概要
・調査概要：生成A I・データドリブン（思考・文化）実態調査
・調査対象：売上高100億以上の企業に勤務する役職者（部長などマネジメント層）
・有効回答数：535名 ※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。
・調査期間：2024年10月2日〜10月4日
・調査機関：自社調査（調査委託先：株式会社IDEATECH）
・調査方法：オンラインアンケート
・企画：ウイングアーク１ｓｔ
「Q1. お勤め先の『データ活用レベル』について、下記の選択肢から当てはまるものをお選びください。（n=535）」と質問した結果、「業務改善、オペレーション効率化（チームや部門単位でデータ活用の仕組みが局所的に整備されている）」が30.8％、「パーソナル業務の効率化（個人のスキルレベルに応じてExcelなどを活用したデータ使用）」が21.7％の回答でした。（上図）
30%の企業が業務改善やオペレーションの効率化にデータを活用しているというのは、デジタルトランスフォーメーションが進んでいる証拠ですが、まだ活用の余地が広がっていることも示しています。これらの数値は、データ駆動型の意思決定やプロセスの自動化に重点を置くことの重要性を浮き彫りにし、他の70%の企業にとっても模範となる可能性があります。企業がこれらの技術をさらに取り入れ、効果的に利用するためには、適切なデータインフラとスキルの開発が鍵となります。
企業のデータ活用レベルに関しては、多くの企業がデータを有効に利用して業務改善や意思決定を行っていますが、まだ全体的にはそのポテンシャルを完全に引き出せていないのが現状です。特に生成AIのような新しい技術を活用することで、データ分析の精度や業務効率が飛躍的に向上する可能性があります。しかし、これには高いデータ品質の保証と適切な技術適用が必要です。企業はデータを戦略的な資源として捉え、持続的な成長のためにその活用方法を常に更新し続けるべきだと考えられます。
Q1で『データ活用を行っている』と回答した方に対し、『Q2. お勤め先ではデータ活用や分析にどの程度注力していますか？』（n=432）と質問したところ、『非常に注力している』が25.7％、『やや注力している』が31.2％、『ある程度注力している』が32.2％という回答でした。（上図）
これらの回答は、多くの企業がデータ活用や分析にある程度以上の注力をしていることを示しています。特に、「非常に注力している」と「やや注力している」を合わせると、半数以上の企業がデータ活用に重きを置いていることがわかります。これはデータドリブンな意思決定がビジネスの成功に不可欠であると認識されている現れであり、データとその分析が企業戦略の中心に位置づけられていることを強調しています。
またの2024年の回答（非常に注力している25.7％、やや注力している31.2％、ある程度注力している32.2％で合計89.1％）は、2022年の80.9％と比べて、データ活用への注力が全体的に増加していることを示しています。この傾向は、データを戦略的に利用する重要性がさらに高まっていること、そして企業がその潜在能力をより深く理解し活用していることを反映しています。この進展は企業が市場での競争力を保つためには必要不可欠なステップと言えるでしょう。
Q2で『非常に注力している』または『やや注力している』と回答した方に、「Q3. データ活用/分析が経営視点でどのようなメリットをもたらしているか、具体的に教えてください。（複数回答可）」（n=246）と質問したところ、「効率的な経営判断が可能になった」と回答したのは57.7%、「データを活用するスキルが向上した」との回答が48.8%、「売上向上やコスト削減による収益性の改善」と答えたのが45.9%でした。
これらの調査結果は、データ活用と分析が企業経営に多岐にわたるメリットをもたらしていることを示しています。特に「効率的な経営判断」が最も高い割合で認識されており、これは迅速かつ精確な意思決定が可能になっていることを意味します。また、「データを活用するスキルの向上」や「売上やコスト削減による収益性の改善」なども重要な成果として挙げられており、これらは直接的な業績向上に寄与していると考えられます。さらに、企業の外部に対する「信用度やブランド力の向上」や「競争力の強化」などの効果も、データ活用がもたらす間接的な利益として非常に価値があると言えるでしょう。これらの結果から、データ活用が単なるツール以上の、戦略的な資産であることが明確になります。
Q2で『非常に注力している』または『やや注力している』と回答した方に、「Q4. 業務上でデータ活用/分析がもたらすメリットは何ですか？具体的に教えてください。（複数回答可）」（n=246）と質問した結果、「業務効率化につながった」との回答が65.0%、「データを共通言語として使用することでコミュニケーションがスムーズになった」との回答が41.1%、「リスクを早めに発見できるようになった」との回答が39.4%でした。（上図）
これらの結果は、データ活用が企業の多様な面で実質的な利益をもたらしていることを示しています。特に、業務改善につながったと感じている割合が65.0%と最も高く、データを通じた効率的なコミュニケーションの促進やリスクの早期発見も注目すべきポイントです。また、顧客理解の向上や新しいアイデアの創出がデータから生じていることが確認できます。社員のスキル向上が最も低い割合ですが、これが示すのは、さらなる教育とトレーニングの機会が必要であることかもしれません。これらのポジティブな影響は、データドリブンなアプローチが企業にとって重要であることを強調しています。
「Q5. お勤め先で生成AIの活用・検討状況を教えてください。」（n=535）と質問した結果、「活用中」が23.3％、「活用に向けて取り組み中」が28.8％、「活用を検討中」が19.4％という回答でした。（上図）
これらの結果は、企業における生成AIの現状を示しています。活用中、取り組み中、検討中と答えた合計は71.5％で、多くの企業が何らかの形で生成AIに注目していることがわかります。特に「活用できるよう取り組みを進めている」が最も高い割合を占めており、これからの普及が期待されます。一方で、「未着手」や「断念した」と答えた企業も存在し、生成AIの導入には課題もあるようです。「わからない/答えられない」との回答も一定数あり、全体的な理解や情報の透明性を高める必要があるかもしれません。
Q5で『活用中』『活用を進めている』『活用を検討している』と回答した方に対し、「Q6.どの業務で生成AIを活用していますか、または活用予定ですか？具体的に教えてください。（複数回答可）」（n=382）と質問した結果、「分析業務（データ分析やレポート作成の自動化）」が53.4%、「社内文書作成（報告書や議事録、契約書の自動作成）」が38.0%、「マーケティング（広告文の自動生成やターゲティングの最適化）」が32.7%という回答でした。（上図）
この結果から、生成AIが幅広い業務分野で活用されつつあることがわかります。特に、「分析業務」や「社内文書作成」での活用率が高く、データ処理の自動化やレポート作成など、ルーチン作業の効率化に注目が集まっています。「マーケティング」や「顧客対応」、「コンテンツ作成」も生成AIに期待される主要分野であり、これらはAIが企業の対外的なコミュニケーションや顧客体験を向上させる手段として位置づけられていることを示しています。
「プロダクト開発」「人事・採用」「研修・教育」など、従来は人的要素が重視されていた分野でも生成AIの導入が進んでいることは興味深く、これからさらに可能性が広がっていくでしょう。一方で、「検討中だが未定」や「わからない/答えられない」との回答が一部あることから、生成AIの適用範囲についての判断に慎重な企業も少なくないようです。生成AIの導入を進めるには、導入効果を見極めつつ、業務プロセスに応じた適切な運用方針の設定が必要でしょう。
Q5で『わからない/答えられない』と回答した方を除く他の方に、「Q7.生成AIの活用における課題は何ですか？具体的に教えてください。（複数回答可）」（n=477）と質問したところ、「プライバシー、セキュリティ、法的リスクに関する懸念」が35.6%、「技術的知識やスキルの不足」が同じく35.6%、「成果が不明瞭で、具体的な導入効果が見えない」が28.3%という回答でした。（上図）
この調査結果から、生成AIの導入に関する課題が多岐にわたることがわかります。最も大きな障壁は「プライバシーやセキュリティ、法的なリスク」への懸念と「技術的な知識やスキルの不足」で、これらは生成AIの安全な運用や適切な活用において企業が直面する重要な課題です。また、「成果が不透明」や「導入に必要なリソース不足」など、投資対効果が見えにくいことも多くの企業にとってリスクと感じられているようです。
さらに、生成AIの品質や既存システムとの統合が課題とされており、これらが導入後のスムーズな運用に影響を与えています。また、「生成AIが自然に仕組まれていてほしい」という回答もあり、企業内での生成AIの存在感ができるだけ日常的で馴染む形になることが望まれていることが伺えます。
「社内文化がAI導入に消極的」という点も見逃せません。これは技術的課題とは異なり、企業の価値観や風土に深く根差したものであり、AI導入の成功に向けては組織文化の変革が必要です。コストの問題や将来の方向性が定まらないという課題も見られるため、生成AIを長期的な視点で運用していくためには、経営陣から現場まで全社的な連携が必要だと考えられます。
これらの多様な課題を解決するには、セキュリティ体制や教育プログラムの強化、現場のスキルアップ、企業の文化変革といった全方位的な取り組みが求められます。
「Q8.業務での生成AI活用における課題は何ですか？（複数回答）」（n=535）と質問した結果、「セキュリティやプライバシーに関する懸念」が37.8%、「導入や運用に必要な専門知識を持つ人材の不足」が32.3%、「生成AIの出力の信頼性や正確性に対する不安」が29.5%という回答でした。
この結果から、生成AIの業務活用に関しては、主に「セキュリティやプライバシーの懸念」や「専門知識を持つ人材の不足」が最も大きな課題となっていることがわかります。生成AIの導入には高度なスキルと知識が求められるため、専門人材の不足は特に中小企業にとって導入障壁になりやすいと言えます。また、「生成AIの出力の信頼性や正確性への不安」が約3割に上っており、これも企業が慎重にAIを導入する理由の一つでしょう。AIが生み出す情報が意思決定や顧客対応に直接影響するため、この点がクリアにならない限り、企業としては本格的な導入に踏み切れないことも理解できます。
「適切なAIモデルの選択の難しさ」や「導入・運用コストの高さ」、「既存業務プロセスとの統合の難しさ」も、それぞれの企業の業務や業界特性に合った導入ができていないことを示唆しています。こうした状況では、AI導入に向けてコンサルティングやパートナーシップの重要性が高まると考えられます。
「経営層の理解や支援が得られない」という点は少数ではあるものの、依然としてAI導入にあたっての障壁になっていることも見逃せません。AI活用には、企業全体の理解とサポートが不可欠であり、特に経営層が戦略的視点からその必要性を認識することが、スムーズな導入のカギとなるでしょう。
こうした課題を解決するためには、専門人材の育成やセキュリティ対策の強化、経営層への教育など、段階的で包括的な対策が必要です。生成AIの可能性を引き出すためには、こうした障壁を一つずつ克服していくアプローチが有効だと考えられます。
「Q9.理想的な生成AIの活用について、以下の中からあなたの考えに最も近いものを選んでください。（複数回答）」（n=535）と質問したところ、「データ分析や意思決定のサポートツールとして高度な機能が必要だ」と答えたのが50.1%、「特別な知識不要で、誰でも簡単に使用できるようになること」が41.9%、「人間の創造性を補完し、新しいアイデアの創出を支援すること」が38.1%という回答でした。（上図）
この調査結果から、多くの人が生成AIに対して現実的かつ補助的な役割を期待していることがわかります。特に「データ分析や意思決定のサポートツールとして、より高度な機能を持ってほしい」（50.1％）という回答は、生成AIが人間の判断を補強し、ビジネスの意思決定をより効率的かつ精度の高いものにするツールとして活用されるべきだという認識が強いことを示しています。
また、「特別な知識がなくても、誰でも簡単に使えるようになってほしい」（41.9％）という回答は、AIが多くの人にとってより身近でアクセスしやすいものになることへの期待を反映しています。これは、非技術系の社員が生成AIを活用できるようにすることで、業務の幅広い領域でAIの恩恵が受けられるというビジョンにつながります。
さらに、「人間の創造性を補完し、新しいアイデアの創出を支援してほしい」（38.1％）という回答からは、AIが単なる作業の自動化ではなく、創造性を引き出し、発展させるためのパートナーとして期待されていることがうかがえます。この考え方は、AIが人間の能力を補完し、発想を広げる役割を果たす未来像を描いているとも言えます。
一方で、「人間の仕事を完全に代替し、業務の自動化を実現してほしい」（24.7％）という回答も一定数あり、業務効率化や省力化への期待がある一方で、完全な自動化には慎重な姿勢が見られることが興味深いです。完全自動化よりも、人間とAIが共存し、協力して成果を上げる形が現実的なゴールとして意識されているように思われます。
この結果は、生成AIが高度で専門的な役割を担いつつも、使いやすく創造的なパートナーとなることが理想とされていることを示しています。
「Q10. 生成AIの導入による人材の再配置について、どのように考えていますか？」（n=535）と質問した結果、「必要だが慎重に行うべきだと思う」が49.5％、「積極的に進めるべきだと思う」が19.5％という回答でした。（上図）
この結果から、生成AIの導入に伴う人材の再配置について、多くの企業がその必要性を感じつつも慎重なアプローチを望んでいることがわかります。「必要だが慎重に行うべき」と回答した割合が49.5％と最も高い点は、生成AIの導入が業務や職務内容に影響を及ぼす可能性を認識しつつも、急な変化によるリスクを避けたいという慎重な姿勢を示しています。
また、「積極的に進めるべきだと思う」が19.5％と一定数存在することから、AI導入による業務の効率化や専門性の向上を狙い、積極的な再配置を考える企業も少なくないことがうかがえます。このグループは、生成AIのメリットを早期に活かし、競争力を高めたいと考えている可能性があります。
一方、「再配置が必要ない」や「再配置に懸念がある」という意見も一定数あり、生成AI導入が必ずしも全ての業務に影響を及ぼすわけではない、または慎重に対処しなければ不安が残るといった見解も見られます。特に懸念があると回答した企業（4.3％）は、再配置によるリスクや影響に対する配慮が必要と感じていることが考えられます。
「わからない/答えられない」が12.3％という点も興味深いです。これは、生成AIが組織の人材構成にどのような影響を与えるのか、まだ把握しきれていない企業も少なくないことを示しており、今後のAI技術の進化や適用事例の増加に伴って、理解が深まる可能性があります。
全体的に、生成AI導入を契機に人材を再配置する意向はあるものの、変化に対する慎重さが大きく、段階的なアプローチが求められていると言えるでしょう。
「Q11. 生成AIの導入によって、どのようなコスト削減を最も期待していますか？」（n=535）と質問した結果、「業務プロセスの効率化による時間削減」が52.3％、「人件費の削減」が13.5％、「外部委託費用の削減」が12.3％という回答でした。（上図）
この結果から、生成AIの導入において企業が最も期待しているのは、「業務プロセスの効率化による時間削減」（52.3％）であることがわかります。多くの企業は、生成AIを利用して日々の業務の自動化や効率化を図ることで、時間を節約し、リソースをより戦略的なタスクに振り向けることを目指しているようです。この期待は、生成AIが企業全体の生産性向上に寄与する重要なツールとして見なされていることを示しています。
一方で、「人件費の削減」（13.5％）や「外部委託費用の削減」（12.3％）も期待される効果として挙げられていますが、割合は比較的低めです。これは、生成AIが完全に人を代替するのではなく、むしろ人材のサポートツールとしての役割が強調されていることを示唆しています。完全な人件費削減よりも、業務の効率化を通じて既存のスタッフの生産性を高めることが優先されているようです。
また、「ITインフラの運用コスト削減」や「マーケティング費用の削減」も小規模ではありますが期待されており、生成AIの活用が特定分野のコスト最適化に役立つ可能性が認識されています。これらの分野でのコスト削減は、主にAIの導入が高度なデータ分析やプロセス自動化に適用されることで実現するかもしれません。
「わからない/答えられない」が9.7％に上っている点も注目すべきで、生成AIのコスト削減効果についてまだ明確な見通しが立っていない企業も一定数あることがわかります。今後、導入事例や効果測定が増えることで、企業が生成AI導入の価値をより具体的に理解できるようになることが期待されます。
総じて、生成AIは即時のコスト削減よりも、長期的な効率化と価値創出のための戦略的な投資として捉えられていると言えるでしょう。
「Q12. 生成AIの導入にあたり、どのようなスキルや知識の習得が最も必要だと思いますか？」（n=535）と質問したところ、「データの活用方法やAIモデルの理解」が20.9％、「業務プロセスにAIを組み込むためのスキル」が20.4％、「基本的なAIの使用方法の理解」が16.6％という回答でした。（上図）
この結果から、生成AIの導入にあたって企業が求めるスキルや知識が幅広く存在することがわかります。特に「データの活用方法やAIモデルの理解」（20.9％）と「業務プロセスにAIを組み込むためのスキル」（20.4％）がほぼ同等の割合で高く挙げられており、AIを効果的に活用するための基礎知識と応用スキルが重要視されています。生成AIの導入には、技術的な理解だけでなく、それを業務に適用する力が求められていることがうかがえます。
また、「基本的なAIの使用方法の理解」（16.6％）や「プライバシーやセキュリティに関する知識」（16.4％）も重要なスキルとされています。これらの結果からは、AIを安全かつ効果的に活用するための基礎的な操作やリスク管理の知識が不可欠であるという認識が見受けられます。生成AIの導入にはデータの取り扱いに関する倫理的な側面もあるため、セキュリティに対する慎重な姿勢が求められていることが示唆されます。
「AIを活用した意思決定や分析能力の強化」（9.9％）がやや低めの割合となっていますが、これもAIを単なるツールとしてではなく、意思決定支援として活用するスキルが必要であることを示しています。企業によっては、AIの活用方法がまだ初期段階にあり、応用力が求められるフェーズには達していない可能性も考えられます。
「社内外でのAI活用事例のインプット」（2.8％）の低さは意外かもしれませんが、これは具体的な事例の共有よりも、まずは基本的なスキルやプロセス構築が重視されていることを表しているようです。
全体として、生成AIを企業に導入するためには、基礎知識の習得から応用スキルの向上、セキュリティやリスク管理の理解が欠かせないと考えられます。
この調査から、生成AIとデータ活用が企業にもたらす大きな可能性とともに、解決すべき課題が浮き彫りになりました。データ活用を通じて効率化を図り、生成AIを業務のあらゆる場面で効果的に活かすことができれば、企業は競争力を高め、さらなる成長を実現できるでしょう。しかし、そのためには、プライバシー保護やスキル習得、業務との統合など、慎重かつ段階的な取り組みが欠かせません。今後、企業がこれらの課題にどのように向き合い、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出していくのかに注目が集まります。生成AIがビジネスに新たな価値をもたらす未来が期待されます。
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