【必要なデータ、すぐ取れていますか？】経営層は「DX推進」、現場は「手作業」・・・企業の9割が抱える「データ基盤の壁」

データ取得に"数時間〜2日以上"かかると答えた経営層が約6割。現場でも約8割がデータ業務の負担を実感。分断されたデータと手作業依存が、意思決定のスピードを阻害

キーウォーカー

2026年5月20日 11時00分

株式会社キーウォーカー（所在地：東京都港区、代表取締役社長：小林一登）は、①企業の役員・経営者／②自社のDX推進、データ活用、情報システムに関わる業務を担当している会社員を対象に、「企業におけるデータ活用とデータ基盤整備」の実態調査を行いました。

データ活用の重要性が高まる一方で、企業においてはデータの分散や基盤整備の状況、運用負荷などについてさまざまな課題が指摘されています。

こうした中で、経営層の認識と現場の実態の間にどのような差があるのかを把握することは、今後のデータ活用推進を検討する上で一つの観点になると考えられます。

そこで今回、株式会社キーウォーカー（https://www.keywalker.co.jp/）は、①企業の役員・経営者／②自社のDX推進、データ活用、情報システムに関わる業務を担当している会社員を対象に、「企業におけるデータ活用とデータ基盤整備」の実態調査を行いました。

調査概要：「企業におけるデータ活用とデータ基盤整備」の実態調査

【調査期間】2026年4月23日（木）～2026年4月24日（金）

【調査方法】PRIZMA（https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査

【調査人数】1,005人（①614人／②391人）

【調査対象】調査回答時に①企業の役員・経営者／②自社のDX推進、データ活用、情報システムに関わる業務を担当している会社員と回答したモニター

【調査元】株式会社キーウォーカー（https://www.keywalker.co.jp/）

【モニター提供元】サクリサ

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役員・経営層が必要なデータを取得するのにかかる時間は？

はじめに、「経営判断に必要なデータを取得するのに、通常どの程度時間がかかるか」と尋ねたところ、以下のような回答となりました。

『リアルタイムで取得できる（ダッシュボードなどで即時確認できる）（16.1％）』

『数分程度（簡単な操作ですぐに取得できる）（25.1％）』

『数時間程度（担当者への依頼や軽微な集計が必要）（24.1％）』

『半日〜1日程度（複数データの収集・加工が必要）（18.4％）』

『2日以上（複数部署との調整や大規模な加工が必要）（16.3％）』

リアルタイムや数分程度で迅速にデータを取得できる企業は約4割にとどまり、数時間から2日以上を要する企業が全体の約6割を占める結果となりました。

経営判断に必要なデータそのものの抽出や集計に時間を要している点は、多くの企業において「迅速な意思決定」に対する障壁となっていると考えられます。スピード感が大切な経営判断において、機会損失を生んでしまう要因になる可能性があります。

続いて、「自社が保有しているデータの種類や所在について、どの程度把握しているか」と尋ねたところ、以下のような回答となりました。

『十分に把握している（51.6％）』

『一部のみしか把握していない（38.0％）』

『全く把握していない（10.4％）』

約半数は十分に把握しておらず、自社のデータの種類や所在について、企業の役員・経営者は十分に把握できていない実態がうかがえます。

経営層においてもデータの取得や所在の把握には一定の課題があることが明らかになりましたが、実際に、日々データを扱っている現場の担当者はどのように感じているのでしょうか。

約8割の現場担当者が「データの管理・抽出・加工などの業務」に負担を感じている

ここからは、自社のDX推進、データ活用、情報システムに関わる業務を担当している会社員に聞きました。

「データの管理・抽出・加工などの業務に負担を感じるか」と尋ねたところ、約8割が『非常に負担を感じる（18.2％）』『やや負担を感じる（60.1％）』と回答しました。

データの抽出には専門知識が求められるうえ、膨大な情報の中から必要なデータを見極める作業が、現場にとって負担となっているようです。

そもそもデータ基盤は整備されているのか？データ抽出・集計の課題と今後のニーズとは？

では、データ抽出・集計についてはどのような課題があるのでしょうか。

引き続き、自社のDX推進、データ活用、情報システムに関わる業務を担当している会社員に聞きました。

「データの抽出・集計を行う際の課題」について尋ねたところ、『データが複数のシステムや部署に分散している（40.7％）』が最も多く、『抽出・加工を手作業で行っている（33.8％）』『データ量が多く処理に時間がかかる（32.2％）』『必要なデータがどこにあるかわからない（31.5％）』『データ形式がバラバラで整形（クレンジング）が必要（30.4％）』と続きました。

社内でデータが統合・整理されておらず、抽出や加工を手作業で行っている現状があるようです。本来の目的である高度なデータ分析に着手する前の「準備段階」に、現場の時間と労力が奪われている可能性があります。

また、「組織全体でデータを一元管理・活用できる基盤（データ基盤・DWHなど）は整備されているか」と尋ねたところ、以下のような回答となりました。

『十分に整備されている（12.0％）』

『ある程度整備されている（54.7％）』

『あまり整備されていない（30.7％）』

『全く整備されていない（2.6％）』

データ基盤が「十分に整備されている」状態にはない企業が、全体の約9割に上ることが明らかになりました。経営層に対する質問結果と併せて見ても、組織全体でのデータの一元管理・活用は、依然として多くの企業で整備が進んでいない課題であることがうかがえます。

前問で『ある程度整備されている』『あまり整備されていない』『全く整備されていない』と回答した方に、「十分に整備されていない要因」について尋ねたところ、『人手・リソースが不足している（40.4％）』が最も多く、『スキル不足（分析・ツール活用など）（39.0％）』『データ活用のためのルールや運用体制が整っていない（38.4％）』『経営層の理解・支援が不足している（28.5％）』と続きました。

整備が十分ではない要因として、「リソース」「スキル」「ルール」といった人的・組織的な課題が並びました。この結果から、データを適切に活用するための体制が整っていない実態がうかがえます。

このような課題を踏まえ、企業は今後どのようなアプローチでデータ活用を推進しようと考えているのでしょうか。

最後に、「今後、自社のデータ活用を推進するために取り組みたい内容」について尋ねたところ、『分析ツールの導入・活用（38.4％）』が最も多く、『データ整形・加工の自動化（37.3％）』『データの可視化（ダッシュボード整備など）（36.6％）』と続きました。

上位に並んだ選択肢から、効率化や即時性向上のニーズの高さがうかがえます。

加えて、これまでの結果から見えた「データの分散」や「手作業による負担」といった課題から、よりスムーズにデータを活用できる環境整備が求められていると考えられます。

まとめ：企業に求められるのは、現場の負担を軽減するデータ統合と持続可能な基盤整備

今回の調査から、経営層によるデータ把握の現状と、現場が抱えるリアルな業務負担など、企業におけるデータ活用推進の実態が明らかになりました。

経営判断に必要なデータの取得に数時間以上を要する企業が約6割を占め、データ基盤が「十分に整備されている」企業は全体の約1割にとどまっています。データ活用や基盤整備が進まない背景には、データを適切に管理する仕組みがなく、現場の手作業に依存せざるを得ないという理想と現実の乖離があるとうかがえます。

実際に、現場の担当者の約8割がデータの管理・抽出・加工などの業務に「負担を感じている」と回答しており、課題として「データの分散」や「手作業での抽出・加工」が多く挙げられている点からも、高度なデータ分析に着手する前の準備段階に多くの工数が奪われており、アナログな作業環境がデータ活用の壁となっていると考えられます。

また、組織全体でデータを一元管理・活用できる基盤が十分に整備されていない要因として、「人手・リソースの不足」「スキル不足」「ルールの未整備」といった声が多く挙がりました。システム面での課題のみならず、運用する人材や体制といった「組織的な壁」が推進を阻んでいる実態が浮き彫りになりました。

今後の企業のデータ活用において鍵となるのは、「ツールの導入（システム）」と「運用体制の構築（組織）」の両立です。単に新しい分析ツールを導入するだけでなく、データの統合や整形作業を自動化し、現場の属人的な負担を最小限に抑える仕組みが整備されることで、これまで停滞していたデータドリブンな意思決定が加速する可能性があります。

ツールという箱を用意するだけにとどまらず、組織全体でスムーズにデータを引き出し活用できる「持続可能なデータ基盤」を構築することが、変化の激しいビジネス環境における企業の競争力強化のために重要といえるのではないでしょうか。

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③データ分析のリードタイム削減

分析に使用するデータ収集・保管を自動化することで分析に取り掛かるまでのリードタイムを削減し、生産性が高まります。

④分析データの共通化

データの共通化により、全社で同じ基準のデータが使用されるため、分析結果のばらつきが減少し、意思決定の精度が向上します。

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