AIへの期待は高水準も、明確な成果を得ている企業は16.4%　成果には「データ基盤」整備が必要か

2026年07月19日(日) 17:37

AIへの期待は高水準も、明確な成果を得ている企業は16.4%　成果には「データ基盤」整備が必要か

primeNumberは、企業に勤めるAI・データ活用に関わる人を対象に「AI・データ活用実態調査 2026」（有効回答373件）を実施し、結果を公表した。

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AI・データ活用実態調査 2026

AIへの期待は高水準な一方、「明確な成果」を得られているのはわずか16.4%

AI・データ活用によってビジネスへ「劇的な変革」または「大きな改善」を期待する割合は64.9%と高水準を示した。一方で、AIを活用して「明確な成果が得られている」と回答した割合はわずか16.4%にとどまる結果に。

期待（64.9%）と明確な成果（16.4%）のあいだには約49ポイントの差があり、業界横断で共通する構造的な課題があると考えられる。

AI活用の成果

AI活用の成果が出ている企業ほど基盤の整備が進んでいる

AI活用で「明確な成果が出ている」と回答した企業でデータ基盤を「全社で統合済み」と回答した比率は26.2%となった。

その他の企業と比べるとその比率は2倍以上の結果を示しており、AI活用で成果が出ている企業ほどデータ基盤の整備が進んでいると言える結果に。

AI活用の成果とデータ基盤整備の相関

置き去りにされたデータ基盤

一方、データ基盤の整備状況について「全社で統合済み」と回答した割合は13.9%にとどまった。

データ基盤の整備状況今後12カ月の優先投資領域では「生成AI／エージェント型AIの開発・運用」が43.4%で最上位となり、「データ統合・パイプライン整備（21.7%）」「データカタログ・メタデータ管理（12.3%）」「DWH・データレイク強化（11.0%）」を大きく上回った。

加えて「生成AI／エージェント型AIの開発・運用」を優先投資領域に挙げた回答者（162名）のうち、60.5%が「データ統合・パイプライン整備」「DWH・データレイク強化」「データカタログ・メタデータ管理」のいずれも今後12カ月の優先投資に選ばず、AI活用の成果と最も相関する領域であるデータ基盤への投資が後回しにされている構図が浮かび上がった。