調査レポート｜AI・DX推進者200名が回答、エンタープライズ企業の7割超が「AI Ready」に課題

次のAI投資テーマは、“AIアプリ”の導入から“AIコンテキスト”の整備へ

株式会社XAION DATA

2026年7月2日 10時00分

AIデータプラットフォームの開発・提供およびAXソリューションを展開する株式会社XAION DATA（本社：東京都渋谷区、代表取締役：佐藤泰秀、以下当社）は、全国の従業員数1,000名以上の企業に所属するAI・DX推進関与者200名を対象に、「AX（AIトランスフォーメーション）推進に関する実態調査」を実施しました。

生成AIをはじめとするAIへの投資が加速するなか、企業の関心は「AIを導入するかどうか」から、「投資したAIをどのように業務成果や意思決定の高度化につなげるか」へと移りつつあります。
その鍵となるのが、AIが必要なデータを理解し、判断に活用できる状態、すなわち「AI Ready」な環境づくりです。どれほど高度なAIを導入しても、社内データが分断され、形式や品質が揃わず、社外データとも接続できていなければ、AIの判断材料は限定され、成果創出も難しくなります。

本リリースでは、AI投資が進む企業において、なぜ従来型のデータ基盤だけでは不十分なのか、そして次の投資テーマとしてなぜ「AI Readyなデータプラットフォーム」が重要になるのかを、調査結果から紐解きます。

▍概要

本調査では、エンタープライズ企業におけるAI投資の進展状況と、その成果創出を阻むデータ環境・AI Ready化の課題を順に見ていきます。

エンタープライズ企業の79.0%がAIを業務実装、AI投資は部門・全社レベルへ
DWH・データレイク等の導入は74.5%、一方で「AI前提」の設計には課題
7割超が直面する「AI Ready」の壁。データ分断・品質・社外データ統合が課題に
社外データは活用が進む一方、社内データとの接続に課題
社外データ統合により、76.0%が「AIの判断精度が向上」と回答

▍調査結果

エンタープライズ企業の79.0%がAIを業務実装、AI投資は部門・全社レベルへ

勤務先におけるAIの業務実装フェーズについて聞いたところ、「全社横断でAIを業務プロセスに組み込んでいる段階」が39.0%で最多となりました。次いで、「部門単位でAIを業務の一部に組み込んでいる段階」が30.5%、「一部の社員が個人的に生成AI等を利用している段階」が17.5%、「AIが自律的に意思決定や業務実行を担う段階」が9.5%となりました。

「部門単位でAIを業務の一部に組み込んでいる段階」「全社横断でAIを業務プロセスに組み込んでいる段階」「AIが自律的に意思決定や業務実行を担う段階」を合計すると79.0%となり、AI投資は個人利用や検討段階を超え、部門・全社レベルでの業務実装へと進みつつあることがわかります。

DWH・データレイク等の導入は74.5%、一方で「AI前提」の設計には課題

勤務先における社内データ統合基盤（DWH、データレイク、データファブリック等）の導入状況について聞いたところ、「全社規模で導入し、運用している」が28.0%、「一部部門・一部領域で導入し、運用している」が46.5%となりました。両者を合わせると、74.5%がすでに何らかの形でデータ統合基盤を導入・運用していることになります。

一方で、これらのデータ基盤の多くは、これまでDX推進やBI・レポーティング、部門ごとの業務効率化を目的として構築されてきました。そのため、DWHやデータレイクを導入していることと、AIが業務や意思決定に活用できる状態でデータが整っていることは同義ではありません。

AIの成果は、モデルやアルゴリズムの性能だけで決まるものではなく、企業が保有するデータをAIが理解・活用しやすい形に整備し、必要なタイミングで利用できる状態にできるかに大きく左右されます。つまり、AI投資を成果につなげるには、既存のデータ基盤をAI前提で再設計する「AI Ready」化が重要になります。

従来型のデータ基盤において、特にAI投資の妨げとなりやすい課題は主に4つあります。

データのサイロ化：業務プロセスや部門ごとにデータが独立して管理されていると、部門横断での分析や連携が難しくなり、AIが包括的な判断を行うための材料が不足します。
統合・変換コストの増大：データの形式や粒度、単位が揃っていない場合、AIが活用できる状態にするまでに多くの前処理や調整が必要になります。
リアルタイム性の不足：従来基盤ではデータが定期的なバッチ更新にとどまることも多く、AIや自動化ツールが最新情報を即時に利用しづらい状態が生まれます。
外部データ活用の制約：Open Dataや外部APIを組み込む設計が十分でない場合、市場・業界動向など社内データだけでは捉えきれない情報をAIの判断材料に取り込みにくくなります。

つまり、従来のデータ基盤は、DX推進や業務効率化には一定の役割を果たしてきた一方で、AIが判断・分析に使える状態までデータを整備するには、まだ課題が残っています。AI投資を成果につなげるには、既存のデータ基盤をAI前提で見直し、社内外のデータを横断的に活用できる「AI Ready」な状態へ進化させることが求められます。

次に、企業が実際に直面しているデータ整備上の課題を見ていきます。

7割が直面する「AI Ready」の壁。データ分断・品質・社外データ統合が課題に

AI投資を進める上でのデータ整備状況について聞いたところ、「社内データが部門・システムごとに分断され、統合できていない」に「強く該当する」「やや該当する」と回答した人は76.5%となりました。

また、「データの形式・品質・更新頻度が不揃いで、AIが活用しづらい」に該当すると回答した人は72.5%、「データの鮮度が保たれず、最新の市場・業界動向を反映できていない」に該当すると回答した人は65.0%、「社外データ（オープンデータ・市場データ等）との統合ができていない」に該当すると回答した人は73.5%となりました。

これらの結果から、AI投資やデータ基盤整備が一定程度進んでいる一方で、AIが実務で判断・分析に使える状態までデータを整備できていない企業が多いことがわかります。部門ごとに分断されたデータ、形式や粒度が異なるデータ、更新頻度が十分でないデータは、AIの判断材料を限定し、業務成果の創出を妨げる要因となります。

特に、社外データを社内データと統合できていない場合、市場動向や業界変化、外部環境の変化をAIの判断材料に取り込みにくくなります。AI投資を継続的な成果につなげるには、社内データだけでなく、社外データも含めてAIが活用できる状態に整備することが重要です。

社外データは活用が進む一方、社内データとの接続に課題

勤務先における社外データ（市場データ・業界統計・オープンデータ等）のAI活用への組み込み状況について聞いたところ、「社外データを社内データと統合し、AIの判断・分析に活用している」は25.0%でした。

一方で、「社外データをAIに活用しているが、社内データとの統合はできていない」は44.0%となり、社外データの活用自体は進みつつあるものの、AIの判断材料として社内データと横断的に活用できているケースは一部にとどまることがうかがえます。

社外データ統合により、76.0%が「AIの判断精度が向上」と回答

社外データを社内データと統合し、AIの判断・分析に活用している人に効果や価値を聞いたところ、「AIの判断精度が向上した」が76.0%で最多となりました。次いで、「社内データだけでは見えなかった示唆・インサイトが得られた」が68.0%、「AIの活用領域・ユースケースが拡大した」が52.0%、「新たな業界・市場機会の発見につながった」が50.0%となりました。

この結果から、社外データは社内データだけでは補いきれない判断材料を加え、AIの精度や活用範囲を広げる可能性があることがわかります。

一方で、社外データを社内データと統合し、AIの判断・分析に活用できている企業は25.0%にとどまっています。AI投資をより大きな成果につなげるには、社内データと社外データを個別に活用するだけでなく、両者を接続し、AIが横断的に判断できる状態を整えることが重要です。

AI投資の成否は、データ基盤を「AI Ready」にできるかにかかっている

今回の調査では、AI投資やAIの業務実装が部門・全社レベルで進む一方、多くの企業がデータの分断、形式・品質・更新頻度の不揃い、社外データとの統合不足といった課題を抱えていることが明らかになりました。

つまり、AI投資の成否を分ける論点は、「AIを導入しているかどうか」から、「AIが判断・分析に使える状態でデータを整備し、業務や意思決定に接続できているか」へと移ってきています。

これから重要になるのは、データを“ためる”基盤を整備することにとどまりません。社内に蓄積されたClosed Dataと、外部環境を捉えるOpen Dataを接続し、AIが必要なタイミングで理解・活用できる「AI Readyなデータプラットフォーム」へ進化させることです。企業は今、AIの導入・検証にとどまらず、社内外のデータを横断的に活用し、実務上の成果へつなげる段階に入っています。

▍調査サマリー

▍調査概要

調査名称： AX（AIトランスフォーメーション）推進に関する実態調査

調査期間：2026年5月11日（月）〜5月14日（木）

調査方法：インターネット調査

調査対象者：従業員数1,000名以上の企業に勤務し、AI・DX推進に関与している正社員

有効回答数：スクリーニング調査：6,000名、本調査：200名

▍「No Data, No AI」AI投資の成否を分けるのは、AI Readyなデータ基盤とAIコンテキストデータ

XAION DATAは、AI Nativeな世界の実現に向け、企業がAIを活用できる状態を整える「AI Ready」化を支援しています。

AIにとってデータは不可欠な存在であり、AIが活用できるデータ基盤の構築は、企業のAI投資を成果につなげるために欠かせない要素です。一方で、AI投資の成否を分けるのは、単にデータを蓄積・統合する基盤の有無だけではありません。重要なのは、社内外に存在するデータをAIが理解し、業務や意思決定に活用できる品質の高い「AIコンテキストデータ」を生成できる環境を整備することです。

AIコンテキストとは、データの意味、関係性、業務文脈、権限、更新性を整理し、AIが判断・分析・提案に活用できる状態をつくるための領域です。たとえば、社内に蓄積された人事データ、営業データ、顧客データ、財務データに加え、市場データや業界動向などの社外データを接続したとしても、それぞれのデータが何を意味し、どの業務判断に使えるのかが整理されていなければ、AIは十分な価値を発揮できません。

多くの企業では、DWHやデータレイクなどのデータ基盤は導入されているものの、それらは従来、DX推進やBI・レポーティング、部門ごとの業務効率化を目的に構築されてきました。そのため、AIがデータを横断的に参照し、業務文脈に沿って判断・分析できる状態には至っていないケースが少なくありません。つまり、これからのAI投資においては、データを「ためる」ことから、AIが「使える」状態へと変換することが重要になります。

XAION DATAでは、「No Data, No AI」という考え方のもと、AI時代のデータ戦略として「Do for AI（Data Orchestration for AI）」を提唱しています。Do for AIは、単なるデータ統合ではなく、社内データ（Closed Data）と社外データ（Open Data）を適切に組み合わせ、AIが業務や意思決定に活用できる状態へとオーケストレーションするためのアプローチです。

今回の調査で明らかになった「データの分断」「形式・品質・更新頻度の不揃い」「鮮度不足」「社外データとの統合不足」は、AI投資を進める多くの企業が直面する構造的な課題です。これらの課題を解消するには、既存のデータ基盤をAI前提で見直すだけでなく、AIがデータの意味や関係性を理解し、実務上の判断に活用できるAIコンテキストを整備することが不可欠です。

XAION DATAは、独自のオープンデータ基盤と、データ収集・構造化に関する特許技術「WEB VISION / XD Foundry」を活用し、分散・非構造化されたデータをAI投資を前提とした基盤へと変換します。さらに、社内外のデータを接続・構造化・運用し、AIが業務や意思決定に活用できるAIコンテキストを整備することで、企業のAX（AIトランスフォーメーション）推進を支援してまいります。