部長以上の役職者が「今後1年以内に導入・強化したいAI施策」1位は「データ基盤の整備」！では、導入に成功済の企業は何が違う？担当者1,007名に聞いた成功の共通点

経営層による方針提示や専任担当者・推進チームの配置、データガバナンス、人材育成など、導入から定着までに企業が実践した取り組みを徹底調査

キーウォーカー

2026年10月7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、データ分析基盤の導入・構築を完了している企業において、導入・構築に関与した方を対象に、「企業におけるデータ分析基盤の導入・定着」に関する実態調査を行いました。

DXの推進やAI活用が本格化する中、データに基づく意思決定（データドリブン経営）の重要性はかつてなく高まっています。

2026年7月に発表した調査でも「今後1年以内に導入・強化を検討しているAI関連の施策・サービス」として、部長職以上の役職者の多くが『データ基盤の整備』と回答し、経営層におけるデータ活用への高い意欲が浮き彫りになりました。（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000081.000013637.html）

しかし、いざ導入を進めようとすると「推進体制をどう構築すべきかわからない」「苦労して構築したものの、現場に定着せず使われていない」といった壁に直面する企業も少なくありません。では、実際にデータ分析基盤の導入を「成功」させた企業は、どのようにしてこれらの壁を乗り越えたのでしょうか？

本記事では、【データ分析基盤の導入・構築を完了している企業において、導入・構築に関与した方】を対象に実施したアンケート調査の結果を大公開し、成功企業の裏側を深掘りします。

経営層の巻き込み方から、現場への浸透プロセス、立ちはだかる障壁とそのリアルな乗り越え方まで、データ分析基盤の導入・定着を成功に導くための知見とノウハウを紐解きます。

「データ分析基盤の設計・導入にあたり、現場のニーズや業務課題をどの程度反映したか」や、「データ分析基盤の導入をどのような進め方で行ったか」などの詳細データは、ホワイトペーパーで公開しています。

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データ分析基盤の導入を支える、経営層の関与と推進体制とは？

はじめに、「データ分析基盤導入を検討したきっかけ」について尋ねたところ、『部門・システムごとに分散しているデータを統合したかった（47.1％）』と回答した方が最も多く、『社内に蓄積されたデータを有効活用したかった（46.6％）』『データ集計・レポート作成などの業務を効率化したかった（35.5％）』と続きました。

上位3項目から、データのサイロ化を解消し、社内に蓄積されたデータを組織全体の資産として活用したいという意向がうかがえます。単にデータ集計やレポート作成といった業務を効率化するだけでなく、部門やシステムごとに分断されたデータを集約し、事業や意思決定に活用できる状態を整えたいと考えている企業が多いようです。

こうしたデータ活用を全社的に進めるためには、現場の取り組みだけでなく、組織全体として方向性を共有することも重要になると考えられます。

そこで、「データ分析基盤の導入を推進するにあたり、経営層はどの程度関与していたか」と尋ねたところ、『経営層が方針を示し、各部門が連携して推進していた（45.5％）』と回答した方が最も多く、『経営層が明確な方針を示し、トップダウンで強く推進していた（28.3％）』『経営層は一定の理解・支援をしていたが、現場主導で進めていた（20.8％）』と続きました。

合計で約7割が、「経営層が方針を示して推進している」ことがわかります。

データ分析基盤の導入を成功させた企業では、現場だけに任せるのではなく、経営層がデータ活用の方向性を示し、各部門を巻き込みながら全社的に推進しているケースが多いようです。データを企業全体の資産として活用するためには、経営層による明確な方針の提示が大きな役割を果たしていることがうかがえます。

こうした方針を実際の導入・運用につなげるためには、推進を担う人材や体制を整えることも必要です。

そこで、「データ分析基盤の導入を推進するための専任担当者や専門チームは配置されていたか」と尋ねたところ、『専任の担当者を配置していた（31.2％）』と回答した方が最も多く、『既存部門の担当者による兼任チームを設置していた（27.5％）』『専任の推進チームを設置していた（23.9％）』と続きました。

専任の担当者または専任の推進チームを配置していた企業が一定数いることからも、データ分析基盤の導入を一時的なシステム導入で終わらせず、継続的な取り組みとして推進するための体制づくりが行われていたことがうかがえます。

経営層が方向性を示し、実際の推進を担う人材・チームがその方針を具体的な施策へと落とし込むことで、全社的なデータ活用につなげている企業が多いようです。

また、「データ分析基盤の導入において、外部サポート・支援サービスをどのように活用していたか」について尋ねたところ、『データ活用・分析に関するコンサルティング（44.2％）』と回答した方が最も多く、『プロジェクト推進・伴走支援（37.5％）』『システム・基盤の設計・構築支援（35.0％）』と続きました。

外部支援は単にシステムや基盤を構築するためだけでなく、「どのようにデータを活用するか」という戦略面から、導入プロジェクトの推進、実際の基盤構築まで幅広く活用されていることがうかがえます。

特に「データ活用・分析に関するコンサルティング」が最も多かったことからも、ツールを導入すること自体を目的とするのではなく、データを事業にどう活かすかという活用方針まで含めて外部の専門知識を取り入れている企業が多いと考えられます。

データ活用の定着には「仕組み」と「人」の両輪がカギ

継続的にデータを活用するためには、データを適切に管理・運用する仕組みも必要になりますが、具体的に、「どのようなデータガバナンス・品質管理の取り組みを行っているか」と尋ねたところ、『データの定義・ルールの標準化（43.1％）』と回答した方が最も多く、『データの品質・正確性を確認する仕組みの整備（42.3％）』『データの管理責任者・担当者の明確化（35.6％）』と続きました。

データ分析基盤の継続的な活用では、システム環境を整えるだけでなく、データの精度を保つ仕組みづくりや、責任の所在を明確にする人的な管理体制が重視されていると言えそうです。

また、「データ分析基盤を社内に定着させるため、どのような人材育成・社内教育を行ったか」と尋ねたところ、『データ分析ツールの操作研修（36.6％）』と回答した方が最も多く、『部門・職種別の実務研修（32.6％）』『全社員向けのデータ活用・リテラシー研修（31.7％）』と続きました。

「ツールの操作研修」だけでなく、「実務に即した研修」や「全社向けのリテラシー教育」など、複数の施策が並行して行われていることがわかります。

上位3項目がいずれも3割台で拮抗していることから、一部の担当者だけでなく、一般社員も含めた組織全体のデータ活用能力を底上げしようとする企業の姿勢が示唆されました。

「現場の理解・協力」が最大の壁に！導入を進めた企業の突破策とは

ここまで、データ分析基盤の導入から定着に向けた取り組みを見てきましたが、実際に導入を進める中で、障壁を感じたことはあったのでしょうか。

「データ分析基盤の導入を進める中で、特に苦労したこと・障壁となったこと」について尋ねたところ、『現場の理解・協力を得ること（40.0％）』と回答した方が最も多く、『部門ごとにデータやシステムが分散していたこと（33.8％）』『導入・推進を担う人材の不足（32.6％）』と続きました。

前問では、現場へのヒアリングや意見収集を行い、設計・導入に反映している企業が多く見られましたが、実際に導入を進める過程では、現場の理解・協力を得ることに最も苦労していたことが明らかになりました。

また、部門ごとにデータやシステムが分散していることや、推進を担う人材の不足も障壁となっており、現場を巻き込みながら導入を進めるためには、こうした課題への対応も求められていたようです。

最後に、前問で『特にない』と回答した方以外に「前問で回答した課題・障壁を乗り越えるうえで、特に効果的だった取り組み」について尋ねたところ、『現場部門を巻き込んだプロジェクト推進（38.0％）』と回答した方が最も多く、『専任担当者・推進チームの配置（35.9％）』『経営層による明確な方針・トップダウンでの推進（32.2％）』と続きました。

前問で最大の障壁となった「現場の理解・協力」に対し、「現場部門を巻き込んだプロジェクト推進」が最も効果的な取り組みとして挙げられました。加えて、専任担当者・推進チームの配置や経営層によるトップダウンでの推進も上位となっており、現場を当事者として巻き込みつつ、経営層と推進体制の両面から支えることが、導入を進めるうえで有効だったことがうかがえます。

まとめ：ツール導入で終わらせない「人と組織を巻き込む」データ分析基盤の定着戦略

今回の調査から、データ分析基盤の導入に成功した企業は、単にシステムを導入して終わるのではなく、組織全体を巻き込んだ体制づくりを行っている傾向がわかりました。

具体的には、以下のようなアプローチを組み合わせているようです。

経営層による明確な方針の提示

データのサイロ化を解消し、企業全体の資産として活用するために、約7割の企業で経営層が明確な方向性を示し、全社的な推進をリード。
専任チームの配置と外部支援の活用

専任の担当者やチームを配置し、継続的な取り組みとして落とし込んでいる企業が多く見られます。また、システム構築だけでなく、「データをどう事業に活かすか」という戦略段階からコンサルティングなどの外部支援を有効に活用。
「仕組み」と「人」への継続的な投資

データのルール標準化や品質管理といった「仕組み（ガバナンス）」の整備と並行して、ツールの操作だけでなく全社的なリテラシー教育や実務研修など「人」の育成にも注力している。
現場を巻き込んだ課題解決

導入時の最大の障壁となりやすい「現場の理解・協力」に対して、経営層のバックアップと専任チームの推進力を活かしつつ、現場部門を当事者としてプロジェクトに巻き込むことで壁を乗り越えている。

データ分析基盤の導入と定着を成功させるためには、経営層のリーダーシップ、専任チームの実行力、そして現場の協力という三位一体の連携を築くことが、重要な鍵になると言えそうです。

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②セキュリティとデータ品質の向上

データを一元管理することで、全てのデータが一箇所に集約され、統制が取りやすくなります。整合性や品質が保たれ、セキュリティの強化や不正アクセスの防止に繋がります。

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

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キーウォーカーのデータ基盤構築サービスはTableauでのデータ可視化分析ダッシュボードの開発経験を活かし、ユーザーの分析ユースケースに基づいたデータベース・テーブル設計を行います。またデータの一元化により最適なデータ構造を整え、迅速な意思決定を支援することで、組織全体がデータを活用し戦略的判断を行える環境を整え、ビジネスの成長を加速させます。