Merは、従業員100名以上の企業で生成AIを活用する責任者・担当者541名を調査しました。
業務データが整備されているとの回答は79.1%でしたが、問題が特にないとの回答は3.7%にとどまりました。
AI活用への投資意欲が高まる一方、データの品質・接続・維持には課題が残っています。
記事の概要
Merは、調査レポート「Japan AI Operations Report 2026 Autumn」を公開しました。
調査対象は、従業員100名以上の企業に勤務し、業務で生成AIを使う責任者・担当者541名です。
生成AIで十分に成果が出ているとの回答は26.2%で、ある程度成果が出ているとの回答は63.4%でした。
業務データが整備されているとの回答は79.1%でしたが、必要なデータの欠損は54.5%で、問題が特にないとの回答は3.7%でした。
ほぼ全てのデータを顧客軸で横断できるとの回答は10.0%で、データの分断や所在の未把握は58.2%でした。
整備後にデータを保つ取り組みを特に行っていないとの回答は37.0%で、自動で整え続ける仕組みの導入は8.3%でした。
今後1年以内にAI活用への投資を拡大する予定との回答は81.0%でしたが、データ基盤・インフラの構築を投資領域に挙げた回答は27.2%でした。
記事のポイント
- AI成果は十分が26.2%： 生成AIの用途は情報収集・リサーチが68.2%で最多でしたが、十分な成果を実感する回答は26.2%にとどまりました。
- 顧客軸の横断は10.0%： データがシステムごとに分断されるか所在を把握できない回答は58.2%で、顧客軸の横断に課題がみられました。
- 責任者不在が最多： データ整備や連携が進まない理由は、担当部署や責任者が決まっていないとの回答が45.1%で最多でした。
このニュースがもたらす影響
- AI導入企業： 生成AIの投資を拡大する前に、データ品質・システム接続・更新維持を一つの計画に組み込み、責任者と継続運用の予算まで決めることが求められそうです。
- 支援サービス提供者： 責任者不在や知識不足が整備の障壁になっているため、単体ツールの提供よりも、体制設計から運用定着までを支援する提案が選ばれやすくなる可能性があります。
- 経営・IT部門： データが整っているという認識だけではAIの成果を説明しにくいため、顧客軸での接続状況や維持体制を成果指標に加え、投資効果を検証する必要がありそうです。
このニュースの背景
生成AIの用途は情報収集や文章作成など広がっていますが、十分な成果を実感している回答は26.2%にとどまっています。
業務データが整備されているとの認識は79.1%ある一方、欠損や表記のばらつき、データの所在不明が課題として挙がっています。
今後1年以内にAI投資を拡大する回答は81.0%ですが、データ基盤・インフラを投資領域とする回答は27.2%で、投資意欲と基盤整備の間に差があります。
さらに、データ整備や連携が進まない理由では、担当部署や責任者が決まっていないことが最多となっています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社Merのプレスリリース（2026年11月6日 11時00分）【2026年 日本企業のデータ整備とAI活用実態調査…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000056.000054314.html