【調査】AI活用で明確な成果を得ている企業は16.4%。成果を出している企業ではデータ基盤を整備している割合が2倍以上に

加速するAIエージェントへの期待と置き去りにされたデータ基盤のギャップが明らかに。primeNumberが「AI・データ活用実態調査 2026」を公開

株式会社primeNumber

2026年7月17日 11時00分

データとAIを企業の成長エンジンへと進化させるデータテクノロジーカンパニーの株式会社primeNumber（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：田邊雄樹）は、企業にお勤めのAI・データ活用に関わる方を対象に実施した「AI・データ活用実態調査 2026」（有効回答373件）を本日公開しました。本調査は、AI活用の進捗・成果と、その土台となるデータ基盤の整備状況を調査したものです。

調査背景

生成AIの普及以降、企業のAI活用への関心は急速に高まっています。しかし、投資や導入が進む中で、実際の成果や成否を分ける要因については依然として不明確なケースも多い状況です。そこでprimeNumberは、AI・データ活用の実態を明らかにし、成果創出に向けた課題と打ち手を探るべく、本調査を実施しました。

調査結果のポイント

AIへの期待は高水準な一方、「明確な成果」を得られているのはわずか16.4%

AI・データ活用によってビジネスへ「劇的な変革」または「大きな改善」を期待する割合は64.9%と高水準を示しました。一方で、AIを活用して「明確な成果が得られている」と回答した割合はわずか16.4%にとどまりました。期待（64.9%）と明確な成果（16.4%）のあいだには約49ポイントの差があり、業界横断で共通する構造的な課題があると考えられます。

AI活用の成果が出ている企業ほど基盤の整備が進んでいる

AI活用で「明確な成果が出ている」と回答した企業でデータ基盤を「全社で統合済み」と回答した比率は26.2%でした。その他の企業と比べるとその比率は2倍以上の結果を示しており、AI活用で成果が出ている企業ほどデータ基盤の整備が進んでいると言えます。

置き去りにされたデータ基盤

一方、データ基盤の整備状況について「全社で統合済み」と回答した割合は13.9%にとどまりました。

今後12ヶ月の優先投資領域では「生成AI／エージェント型AIの開発・運用」が43.4%で最上位となり、「データ統合・パイプライン整備（21.7%）」「データカタログ・メタデータ管理（12.3%）」「DWH・データレイク強化（11.0%）」を大きく上回りました。加えて「生成AI／エージェント型AIの開発・運用」を優先投資領域に挙げた回答者（162名）のうち、60.5%が「データ統合・パイプライン整備」「DWH・データレイク強化」「データカタログ・メタデータ管理」のいずれも今後12ヶ月の優先投資に選んでいませんでした。AI活用の成果と最も相関する領域であるデータ基盤への投資が後回しにされている構図が浮かび上がりました。

まとめ

今回の調査結果が示す「AI活用における期待と成果のギャップ」は、多くの経営者が日々直面している課題だと考えられます。AIへの投資意欲はかつてないほど高まる一方で、その成果を左右するデータ基盤の整備は依然として十分に進んでいません。この構造的な課題は、業種や企業規模を問わず、多くの企業に共通して見られる現象です。

primeNumberは、この課題に対する新たなアプローチとして、「Generative Data Management」という考え方を提唱しています。データの取り込みや品質管理、メタデータの整備、ガバナンスといった、これまで多くの人手を要してきた継続的な運用にAIを取り入れることで、データと人、AIがそれぞれの役割を補完し合いながら、自律的に進化し続ける仕組みへと変えていく。そのような時代がいま現実のものになりつつあります。

生成AIやAIエージェントへの投資が加速する今だからこそ、まず取り組むべきは、その力を十分に引き出すためのデータ基盤への投資です。AIにも確かな根拠基盤が必要であり、その価値は、信頼できるデータと継続的に運用できる仕組みがあって初めて最大化されます。

本調査が、AI活用を一過性の取り組みに終わらせず、持続的な競争力へとつなげるための経営判断の一助となれば幸いです。

primeNumberは、「あらゆるデータを、ビジネスの力に変える。」というステートメントのもと、プロダクトの提供にとどまらず、変化する環境へ自律的に適応できる仕組みを、データとAIを通じてお客さまと共に構築してまいります。そして、その先にある企業の持続的な成長、さらにはデータとAIを通じた社会全体の前進に貢献してまいります。

調査概要

調査主体：株式会社primeNumber

調査期間：2026年6月

調査対象：企業に勤務し、AI・データ活用に関わる方

調査方法：Webアンケート

有効回答数：373件

詳細レポート：https://primenumber.com/whitepapers/2026-ai-data-utilization-survey-report/

ダッシュボード：https://ai-data-survey-2026.primenumber.com

Generative Data Management（GDM）とは

AI時代において、外部環境の変化に自律的に追随するデータとAIを駆使した次世代の経営手法です。これまでデータマネジメントは、人が決めたルールに基づきデータを「蓄積・整備」することに焦点が当てられてきましたが、データ量の爆発的増加、地政学リスク、急速な技術革新、顧客行動の激変など、外的環境の変化が複雑に絡み合う現代経営において、人間の努力だけで変化に追随し続けることはもはや不可能です。AI技術をデータ管理・活用プロセスそのものへ深く統合し、人・データ・AIのインタラクションを直感的なものに変貌させます。

URL：https://primenumber.com/whitepapers/generative-data-management-gdm/