AI導入の意思決定で企業は何を重視するのか？最新調査で見えた判断基準(AI×データで導くMiDATA調べ)

https://midata.co.jp/ AI・データ分析のMiDATAがAI導入アプローチや推進体制の実態から読み解く、意思決定のリアル

MiDATA

2026年4月24日 16時00分

AIやデータ活用の導入をめぐっては、企業が検討すべき論点がますます増えています。ツールやサービスの選択肢が広がる一方で、費用対効果、運用負荷、社内体制、既存業務との整合性など、判断材料は多岐にわたります。そのため、企業の意思決定は、期待感や話題性だけで進められるものではなく、より慎重かつ現実的なものになっているのが実情です。

こうした状況のなかで重要になるのが、企業がAIやデータ活用の導入・拡大にあたって、何を基準に判断しているのかという点です。あわせて、実際の導入をどのような進め方で想定しているのか、さらに、どのような推進体制を望ましいと考えているのかを把握することは、企業の意思決定の実態を理解するうえで欠かせません。

そこで、AI×データで導くMiDATA（https://midata.co.jp/ ）では、30〜59歳の正社員、経営者・役員の計200名を対象に、「AI/データ活用の導入・拡大における意思決定で重視されるポイント調査」を実施しました。本調査では、AIやデータ活用を新規導入または拡大する際に重視される観点、導入アプローチとして想定されている形、そして望ましい推進体制について尋ね、企業における意思決定の実態を多角的に分析しています。

本調査が、AI活用を「慎重に、現実的に」進めようとする企業の判断基準や検討の方向性を理解する一助となり、今後の導入方針の整理や情報発信、サービス設計を考えるうえでのヒントとなれば幸いです。

◆調査1 ：AI/データ活用を新規導入または拡大する際に意思決定で重視する観点

◆調査2 ：導入アプローチとして最も近いものは？

◆調査3 ：推進体制として望ましい形は？

◆まとめ：AI活用は「慎重に、現実的に」進む企業の意思決定とは

Q1．AI/データ活用を新規導入または拡大するにあたり、意思決定で特に重視する観点は何ですか。（複数回答可：注1）

注1：本設問は複数選択式ですが選択肢は2つまでに制限しています。これにより、AI/データ活用を新規導入または拡大する際に意思決定で特に重視する観点をより明確に把握できるようにしています。

もっとも多かったのは「情報セキュリティ／ガバナンス対応（権限管理、監査、リスク管理など）」で、27.5％（55人）でした。AIやデータ活用は利便性が高い一方で、情報漏えいや不正利用といったリスクも伴うため、まずは安全に運用できる体制が整っているかを最優先に確認する姿勢が見て取れます。
これに続くのが、「AIの性能／品質（精度、安定性、説明可能性など）」の25.5％（51人）と、「業務適合性（現場で使えるか、業務プロセスに無理なく組み込めるか）」の24.5％（49人）です。実際の業務で活用できるかどうか、また期待した成果が安定して得られるかといった“実用性”を重視する傾向が強いことがうかがえます。
さらに、「経済性（初期・運用コスト、KPI、投資回収の見通し）」も20.5％（41人）と一定の割合を占めており、導入効果とコストのバランスも重要な判断材料となっています。
また、「データ／基盤の整備度（データ品質、整備コスト、アクセス権、連携しやすさ）」は15.0％（30人）、「法務・規制／コンプライアンス適合（個人情報、著作権、業界規制対応など）」は14.5％（29人）と、運用基盤や法的リスクへの配慮も一定の関心を集めています。
一方で、「運用／定着設計（教育、運用ルール、担当負荷、継続運用のしやすさ）」は13.5％（27人）、「既存システム連携／拡張性（スケール、将来要件、追加機能への対応）」は10.0％（20人）にとどまり、導入後の運用や将来の拡張性よりも、まずは安全性や実用性を優先する傾向が見られます。
なお、「ベンダー／支援会社の信頼性（実績、支援範囲、継続性、障害対応など）」は4.0％（8人）と、他の項目と比較すると優先度は低い結果となりました。

Q2．導入アプローチとして、最も近いものを選んでください。

もっとも多かったのは「導入予定はない」で、50.5％（101人）と半数を占めました。AIやデータ活用の必要性が広く認識されつつある一方で、実際の導入に関しては慎重な姿勢を取る企業が依然として多いことが分かります。特に、投資対効果の見極めや社内体制の整備といった課題が、導入判断のハードルとなっている可能性も考えられます。
次いで「まだ方針は決めていない／分からない」が21.5％（43人）となっており、約2割が検討段階にあることが見て取れます。この層は、情報収集や社内調整を進めながら、自社に適した導入方法を模索している段階と考えられ、今後の市場動向や成功事例の蓄積によって意思決定が進む可能性があります。
導入を前提とした回答の中では、「既製ツールをベースに、連携・拡張の追加開発をして使いたい（ハイブリッド）」が12.0％（24人）と最も多い結果となりました。既存のSaaSやパッケージを活用しつつ、自社の業務プロセスや既存システムに合わせて柔軟にカスタマイズしたいというニーズが一定数あることがうかがえます。完全な自社開発でもなく、完全な既製品でもない“中間的なアプローチ”が、現実的な選択肢として捉えられているようです。
そのほか、「既製SaaS／パッケージをそのまま導入したい（設定中心／開発ほぼ無し）」は6.5％（13人）と、スピードやコストを重視する層が一定数存在しています。また、「マネージドサービス（導入〜運用・改善運用まで外部に任せる）を優先したい」が5.0％（10人）、「自社向けに個別開発（内製／外注で新規構築）を優先したい」が4.5％（9人）と続き、リソースや専門人材の有無に応じて外部委託やフルスクラッチ開発を選択するケースも見られます。
このように導入手法は多様であり、企業ごとの状況や目的に応じて最適なアプローチが選ばれていることが分かります。

Q3．推進体制として望ましい形に最も近いものはどれですか。

もっとも多かったのは「まだ決めていない／分からない」で、64.5％（129人）と全体の約3分の2を占めました。導入方針だけでなく、どのような体制で推進すべきかについても明確な答えを持てていない企業が多く、組織設計の段階で悩んでいる実態がうかがえます。
具体的な体制としては、「全社横断の専任組織（例：DX／AI推進室、CoE）で統括して進めたい」と「全社統括＋部門推進のハイブリッドで進めたい」がそれぞれ9.0％（18人）で並びました。全社的な視点で統制を取りながら進めたいというニーズは一定数ある一方で、現場との連携も重視したいという意向が見て取れます。
また、「事業部・部門主導で進めたい」は7.5％（15人）、「少人数・兼務体制で進めたい（専任組織は置かない）」は6.5％（13人）と続きました。これらの結果からは、企業規模やリソース状況に応じて、必ずしも大規模な専任組織を設けず、既存の体制を活用しながら進めたいという現実的な判断も一定数存在していることが分かります。
さらに、「外部パートナー主導で進めたい（社内は窓口中心）」は3.5％（7人）にとどまり、推進の主導権は自社内に置きたいと考える企業が多い傾向も見られました。
全体としては、推進体制について明確な方向性を定めきれていない企業が多数派である一方、具体的な体制を検討している企業の中でも、全社主導・部門主導・ハイブリッドといった複数のアプローチに分散しており、最適な形を模索している段階にあることがうかがえます。

まとめ：AI活用は「慎重に、現実的に」進む企業の意思決定とは

今回の調査を通じて見えてきたのは、AIやデータ活用に対する企業の向き合い方が、単なる「導入するか・しないか」という段階から、「どう進めるべきか」を模索する段階へと移りつつあるという点です。

一方で、その検討は決して楽観的なものではなく、むしろ非常に慎重かつ現実的に進められている様子がうかがえます。新しい技術への期待はありながらも、リスクや実用性、組織への影響などを丁寧に見極めようとする姿勢が、多くの企業に共通していると言えるでしょう。

また、AIやデータ活用は単体のツール導入にとどまらず、業務プロセスや組織体制にも関わるテーマであるため、意思決定の難易度が高い点も特徴です。そのため、明確な方針をすぐに定めるのではなく、自社にとって無理のない進め方を探りながら、段階的に検討を進めている企業が多いと考えられます。

さらに、導入方法や推進体制についても一つの正解があるわけではなく、企業ごとの状況やリソースに応じて最適解が異なることが、全体の傾向からも読み取れます。だからこそ、多くの企業が試行錯誤しながら、自社に合った形を見つけようとしている状況にあると言えるでしょう。

こうした背景を踏まえると、AI・データ活用を進めるうえでは、技術そのものだけでなく、実際の業務への適用や運用体制、社内での理解醸成といった要素も含めて、総合的に検討していくことが重要になってきます。最新の事例や知見を参考にしながら、自社にとって現実的で持続可能な進め方を少しずつ描いていくことが、これからの鍵となりそうです。

AIやデータ活用の導入・活用に関する具体的な進め方や事例については、AI×データで導くMiDATAのサイトでも発信しています。自社に合った取り組みを検討する際の参考として、ぜひご覧ください。

MiDATAのサイトはこちら！

調査概要

調査日： 2026年3月13日

調査対象地域： 全国

調査機関： Freeasy

調査方法： オンラインアンケート調査

調査対象・人数： 30～59歳の正社員、経営者・役員200名

<<調査結果の利用条件>>

情報の出典元として「AI×データで導くMiDATA」を明記してください。
ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。

URL：

https://midata.co.jp/

MiDATAについて

当社は、AI・データ活用のプロフェッショナルとして、AI・データ分析コンサルティングとプロダクト提供の2軸で事業を展開しています。統計解析、機械学習、数理最適化に加え、生成AIも組み合わせながら、企業ごとの複雑な課題に向き合い、導入企画から現場での定着まで一気通貫で支援しています。

自社に合ったAI活用の進め方がまだ明確でない方に向けて、短期間・低コストで導入しやすいプロダクト提供はもちろん、企業ごとの課題に応じてゼロから設計するデータ分析コンサルティング、さらに内製化や定着化を支えるCoE立ち上げ支援、人材育成まで幅広くご提供しています。

AIやデータ活用を進めたいものの、「何から始めればよいかわからない」「既存のツールでは自社の課題を解決しきれない」「導入だけでなく運用や組織づくりまで見据えて相談したい」とお考えの企業様は、ぜひ当社にご相談ください。

Point（1）課題の本質を見極め、最適な技術を選び抜く支援

当社では、流行の技術ありきではなく、まず課題の本質を見極めることを重視しています。AI・データ分析の黎明期から多くの企業のプロジェクトを支えてきたシニア人材と、高度な専門教育を受けた人材が連携し、生成AI、統計解析、機械学習、数理最適化など多様な技術を組み合わせながら、お客様ごとに最適なアプローチを設計します。既製のソリューションでは対応しきれない複雑な課題にも、ゼロから向き合えることが当社の強みです。

Point（2）導入で終わらせない、一気通貫の実装・伴走支援

当社は、AI・データ活用を机上の検討で終わらせず、実際のビジネス現場で機能する形まで落とし込むことを大切にしています。プロダクト提供からフルオーダーのAI開発、既存システムとの連携、導入後の運用・最適化まで対応し、戦略立案からアルゴリズム開発、実装、運用基盤の構築に至るまで一気通貫で伴走します。実際に、マッチングアプリ「CoupLink」ではAI活用によってマッチング数約380％の成果につながり、建設業向けプラットフォーム「ツクリンク」ではレコメンド経由で全体の3％にあたる新たなマッチング創出を実現しています。

Point（3）内製化・定着化まで見据えた組織づくりと人材育成

AI活用は、導入して終わりではなく、社内に根づかせてこそ継続的な価値につながります。当社では、AI・データ活用の内製化を支援するCoE立ち上げ支援に加え、組織ロードマップの策定、プロジェクト推進支援、役員向け報告支援などにも対応しています。さらに、実務で使える分析思考やデータリテラシー、SQL・Python・統計といった専門スキルの強化を支える教育プログラムも提供しており、組織と人材の両面から持続的なAI活用を後押しします。