【中小企業経営者1,015名に調査】AIエージェント導入の壁、1位は「経営陣の思考の言語化」！経営者がAIに求める条件とは？

業務効率化ツールから自律思考型AIへ。中小企業経営者のAIエージェントに対するリアルな期待と導入の壁を調査

株式会社YAY

2026年8月19日 11時00分

株式会社YAY（所在地：東京都葛飾区、代表取締役：薬師寺悠木）は、中小企業の経営者を対象に「中小企業経営者の生成AI活用実態と『AIエージェント』に対するニーズ」に関する調査を行いました。

デジタルトランスフォーメーションの波が押し寄せる中、生成AIのビジネス活用は日々進化を遂げています。

特に近年は、作業効率化の「ツール」から、自律的に思考し提案を行う「エージェント」としてのAIに注目が集まっています。

しかし中小企業においては、自社の文脈を理解した高度なAIを組織に定着させる上で、専門人材の不足やブラックボックス化への懸念など多くの課題が存在します。

経営の生産性を飛躍的に高める「右腕」としてのAIは、経営陣にどのように受け入れられているのでしょうか。

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約8割の経営者が「自身の確認待ち」で業務が止まると痛感。AI活用はまだ手探りだが、定型作業を任せて時間を作りたいニーズも。

「生成AIや自律型AIの進化が急速に進む中、貴社の現在の対応状況に最も近いもの」と尋ねたところ、『情報収集・学習中（33.7％）』と回答した方が最も多く、『一部の社員・業務で試験的に活用している（25.6％）』『特に対応していない（様子見）（18.3％）』と続きました。

『情報収集・学習中』や『一部の社員・業務で試験的に活用している』といった自発的な動きが見られる一方で、約2割は依然として「様子見」を維持しており、活用に対する熱量には企業間で温度差が生じている可能性が考えられます。

「経営者であるあなた自身の確認や意思決定を待つことで、社内の業務が停滞したり、社員の進行スピードが落ちてしまっていると感じることはあるか」と尋ねたところ、約8割が『よくある（23.2％）』または『たまにある（51.9％）』と回答しました。

約8割が、自身の意思決定待ちによって社内業務のスピードが低下していると感じています。

経営者が日常の細かな判断から重要な決断までを一人で担うことが多い中小企業において、経営者自身の確認作業がボトルネックとなり、現場の業務を止めてしまっている悩ましい実態が浮き彫りになっています。

「今後のAI活用として、どのような役割をAIに担わせたいか」と尋ねたところ、『メールや資料の文章下書き・添削（55.4％）』と回答した方が最も多く、『情報の検索・リサーチの効率化（54.1％）』『長い会議録やドキュメントの要約（47.3％）』と続きました。

上位に「文章の下書き・添削」「情報の検索」「会議録・ドキュメントの要約」といったテキスト処理に関する実務が並んでいることから、経営者が「誰にでも任せられるような定型作業」に割く時間をできるだけ削減したいというニーズがうかがえます。

これらはどれも定常的な業務であり、かつ一件あたりの作業時間は短くても、積もり積もって経営者の貴重な時間を奪っている実務です。

約9割がAIエージェントに熱視線！自身の判断基準を共有し、複数プロジェクトの矛盾検知まで任せたい経営者の期待

これまでの「指示した作業を行うツール」ではなく、意思決定を補佐する「AIエージェント」という次世代AIの姿に、経営者はどのような関心を示しているのでしょうか。

「あなたの思考・判断基準を学習し、あなたが不在の場面でも経営の意思決定をサポートするAIエージェントという考え方に、どの程度関心があるか」と尋ねたところ、約9割が『非常に関心がある（37.9％）』または『やや関心がある（49.1％）』と回答しました。

多くの経営者が、AIを自身のエージェントとして活用することに興味を示していることが明らかになりました。

続けて、「そのAIエージェントを、どのような目的で活用したいか」と尋ねたところ、『社員が経営者の判断基準を参照できるようにするため（63.7％）』と回答した方が最も多く、『自分自身の経営戦略や意思決定の壁打ち相手として（46.6％）』『自分の不在時や多忙時に、現場の相談窓口とするため（35.9％）』と続きました。

活用目的として、社内への「意思決定基準の伝達」や自身が不在時の「サポート」を期待している具体的なニーズが示唆されました。

「あなたの判断基準を学習したAIに期待する具体的な役割」について尋ねたところ、『複数プロジェクトの矛盾や抜け漏れを自律的に検知・報告（51.0％）』と回答した方が最も多く、『自分が参加できない場面での方針共有・意思決定補助（45.2％）』『自社の文脈・歴史を踏まえた判断・提案（39.0％）』と続きました。

経営者が自身の判断基準を学習したAIに対し、管理の目が行き届きにくい「プロジェクト間の整合性チェック」や、「自身の不在時における判断・方針共有」のサポートを求めていることが判明しました。

自社の文脈や歴史を踏まえた上で、経営を多角的に補佐する実務的な役割として、AIに具体的な作業や代行を期待する傾向が読み取れます。

AIエージェント導入最大の壁は「経営陣の思考の言語化」、AIを信頼して任せる必須条件は「セキュリティ」と「自社の文脈理解」

「あなたの判断基準を学習したAIエージェントを組織に導入・定着させる上で、どのような壁があると思うか」と尋ねたところ、『経営陣の思考や価値観を言語化・構造化するのが難しい（47.3％）』と回答した方が最も多く、『AIに学習させるための自社のデータや情報の整理不足（39.4％）』『AIを使いこなせる人材が社内にいない（37.0％）』と続きました。

AIエージェントを組織に適用するにあたっては、技術的な課題以前に、「経営陣自身の頭の中にあるノウハウの可視化」や「社内情報の整理」といった導入前の準備段階に障壁が存在している実態が明らかになりました。

また、AIを使いこなせる人材が社内に不足していることも、本格導入へ進めない要因の一つになっていると考えられます。

「あなたの判断基準を学習したAIエージェントを信頼して活用するために、どのような条件を重視するか」と尋ねたところ、『機密情報や経営データが外部に漏れないセキュリティ環境（45.2％）』と回答した方が最も多く、『一般的なデータではなく、自社の歴史や文脈を深く理解していること（43.6％）』『回答までの思考プロセスがブラックボックス化せず、説明可能であること（36.8％）』と続きました。

約半数が「セキュリティ環境の確保」を条件として挙げていることから、機密情報を扱う経営判断において安全性が重視される傾向がうかがえます。

「自社の文脈理解」や「思考プロセスの透明性」もそれぞれ、約4割を占めており、信頼性の高い活用には、出力内容の妥当性や根拠の明確さも重視されているようです。

外部パートナーへの期待は「社内情報の整理」からの伴走！AI導入で生まれた時間は「重要顧客との関係構築」へ

「AIエージェントの導入から定着、その後の運用において、外部パートナー（専門家）に期待する支援」を尋ねたところ、『散在している社内情報の整理と、AIに最適な構造への組み換え（46.1％）』と回答した方が最も多く、『ツール導入後もプロジェクトに並走し、人とAIの連携を定着させる支援（43.0％）』『経営者の思考や価値観の言語化・構造化のサポート（37.4％）』と続きました。

経営者はAIの技術的な導入だけでなく、『散在している社内情報の整理と、AIに最適な構造への組み換え』や『ツール導入後もプロジェクトに並走し、人とAIの連携を定着させる支援』といった実務的なサポートを求めているようです。

『経営者の思考や価値観の言語化・構造化サポート』も含め、導入前の情報整理から導入後の並走支援まで、一貫した外部の専門的な支援が必要とされている傾向がうかがえます。

「AIエージェントが経営判断や情報整理を支援する体制が整った場合、あなた自身はどのような業務にもっと時間を使いたいか」を尋ねたところ、『重要顧客・パートナーとの関係構築（40.5％）』と回答した方が最も多く、『組織文化・人材育成への関与（38.1％）』『ビジョン・経営戦略の深化（37.3％）』と続きました。

経営者がAIエージェントによって生まれた時間を『重要顧客・パートナーとの関係構築』や『組織文化・人材育成への関与』、『ビジョン・経営戦略の深化』といった領域に充てたいと考えている状況がうかがえます。

これらは、経営者自身の直接的な関与や対話、そして長期的な視点が求められる性質の業務です。

AIによる情報支援体制が整うことで、経営者は自らのリソースを、より人的な関与や深い洞察が必要な意思決定、企業の未来を描く領域へと充てたいと推察されます。

まとめ：AI時代に求められる経営者の選択と、パートナーの条件

今回の調査から、意思決定をサポートする次世代のAIエージェントに対して経営陣の関心はきわめて高いものの、導入には特有のハードルが存在することが明らかになりました。

現在、多くの企業がAIの「情報収集」や「試験的活用」の段階に留まっていますが、経営者の約8割が自身の確認待ちによる業務停滞を実感しており、文章作成やリサーチといった定型作業をAI化し、時間を創出したいというニーズが明らかになりました。

約9割が「自身の思考を学習したAIエージェント」に関心を寄せ、社員への判断基準の共有や、プロジェクトの矛盾検知、自社の歴史を踏まえた提案へと期待が広がっています。

しかし、導入にあたっては「経営陣の思考の言語化」や「社内情報の整理」が障壁となることが示されました。意思決定を委ねる以上、機密情報の保護やプロセスの説明可能性といった多角的な信頼条件が求められます。多忙な経営者にとって、自らの頭の中にあるノウハウをシステム化する準備を独自に行うことは、導入を頓挫させるリスクとなり、意思決定の属人化から抜け出せない可能性が高いと推察されます。

経営の生産性を飛躍的に高め、市場での競争力を維持する上では、AIツールを導入するだけでは不十分といえます。社内情報の整理から、経営者の思考の言語化、そして人とAIの連携定着まで、外部専門家による一貫したサポート環境を整備することが重要です。

AIが日常的な判断業務を担うことで、経営者自身は重要顧客との関係構築や組織文化の醸成、そしてビジョン・経営戦略の深化など、より本質的な価値創造に時間を使えるようになります。自社の文脈を理解したAIエージェントとの協働体制を築くことは、深刻化する人材不足を補うだけでなく、中小企業が持続的に成長し、新たな競争力を獲得するための重要な経営戦略になると考えられます。

経営者の判断を学び、分身となるAIエージェント『Harvest Cloud』

今回、「中小企業経営者の生成AI活用実態と『AIエージェント』に対するニーズ」に関する調査を行った株式会社YAY（https://yay-corp.com/）は、経営者の思考・判断基準をAIに学習させ、自社の文脈を理解した「判断基準を持つAIエージェント」として組織に実装するAIサービス「Harvest Cloud」を提供しています。

市場の変化が激しい現代において、組織の意思決定の遅れは致命的な機会損失に直結します。

意思決定スピードを上げ、経営者が本来注力すべきコア業務に専念するためには、自社の文脈や経営者の思考を正しく学習したAIエージェントの存在が不可欠です。

しかし、中小企業においてはノウハウや決裁権が経営者に集中しているため、現場がどれだけAIで素早く資料やリサーチを仕上げても、結局は「経営者の確認待ち」で業務がストップし、重要なビジネスチャンスを逃す原因となっているのです。

【標準のAIツールでは解消できない壁】

・表面的な作業代替にとどまる：文章作成や要約はできても、自社固有の歴史や経緯を踏まえた判断材料を出せない。

・「言語化」と「データ整理」のハードル：自社の思考や価値観をシステムに学習させるための準備ができず、現場での運用が頓挫する。

・根拠のブラックボックス化：なぜその結論に至ったかというプロセスが見えず、経営の「右腕」として実務を任せきれない。

このように、「汎用のAIツールをいれても、最後の意思決定は属人化したまま」という課題があります。

■自社専用の「AIエージェント」を育てる

経営者の「確認待ち」をなくすためには、基礎モデルの上に自社固有の文脈や判断基準（アセット）を掛け合わせた「AIエージェント」を構築する必要があります。

YAYはこの課題を解決するため、経営者の思考や社内情報を整理・構造化し、使えば使うほど自社の判断基準が蓄積される「専用AIエージェント」の構築と運用に伴走します。

■経営者の判断を学び、分身となるAIエージェント「Harvest Cloud」とは？