AI 活用企業の「データ基盤」と「データ品質」に関する実態調査

クラウドエース株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：吉積 礼敏、以下「クラウドエース」）は、生成 AI を業務に導入している（PoC 含む）従業員300名以上の企業に所属し、AI・データ活用や情報システムに関わる担当者 111 名を対象に、「AI 活用企業の『データ基盤』と『データ品質』に関する実態調査」を実施しましたので、お知らせいたします。

01｜期待した成果が「十分に出ている」企業は 36.9% に留まる
02｜85.6% が「データの品質や整備状況」を理由に AI プロジェクトの難航を経験
03｜技術的課題の第 1 位は「PDF や画像からの情報抽出（62.1%）」

■調査概要
調査名称：AI 活用企業の「データ基盤」と「データ品質」に関する実態調査

調査方法：IDEATECH が提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査

調査日：2026 年 1 月 16 日

有効回答：生成 AI を業務に導入している（PoC 含む）従業員 300 名以上の企業に所属し、AI・データ活用や情報システムに関わる担当者 111 名

※合計を 100% とするため、一部の数値について端数の処理を行っております。そのため、実際の計算値とは若干の差異が生じる場合がございます。

※本プレスリリースでは、調査内容の一部を掲載しています。調査結果の全データをご覧になりたい方は、下記リンクよりダウンロードしてご覧ください

本調査のダウンロードはこちら：https://cloud-ace.jp/doc_download/ai-data-quality-infrastructure-survey/

≪利用条件≫
1 情報の出典元として「クラウドエース株式会社」の名前を明記してください。
2 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。
※出典：クラウドエース株式会社｜「ダウンロードページのタイトル」
URL：https://cloud-ace.jp/doc_download/ai-data-quality-infrastructure-survey/

■ 生成 AI 活用で「期待した成果が十分に出ている」企業は 36.9%

「Q1. 現在、お勤め先の生成 AI 活用全体として、期待した成果が出ていると感じますか。」（n=111）と質問したところ、「期待した成果が十分に出ている」という回答は 36.9% に留まりました。一方で、「ある程度は出ているが、まだ物足りない（49.5%）」や「全体としては不十分（12.6%）」などの回答を合わせた計 63.0% が、成果創出において何らかの課題を残している実態がわかりました。

• ある程度は出ているが、まだ物足りない：49.5%

• 期待した成果が十分に出ている：36.9%

• 一部の領域では出ているが、全体としては不十分：12.6%

• ほとんど成果が出ていない：0.9%

■ 8 割以上が「データの品質や整備状況」を理由にプロジェクトの難航を経験

「Q7. これまでの AI 活用において、データの品質や整備状況が原因でプロジェクトが難航した経験はありますか。」（n=111）と質問したところ、85.6% が「ある」と回答しました。生成 AI 導入企業の大多数が、モデルの性能以前に「データ」という土台の部分で課題に直面している実態がわかりました。

• ある：85.6%

• ない：9%

• わからない/答えられない：5.4%

■ 技術的課題の第 1 位は「PDF や画像からの情報抽出（62.1%）」

「Q8. Q7 で『ある』と回答した方にお聞きします。データの状態が原因で、AI 活用が期待どおりの成果につながらなかった、またはプロジェクトが難航した理由を教えてください。（複数回答）」（n=95）と質問したところ、「PDF や画像化された資料を AI に読み込ませたが、期待した精度で情報を抽出できなかったから」が 62.1% で最多でした。 社内に蓄積された非構造化データを AI が扱える形に構造化する「前処理」の難易度が、活用の進展を妨げる最大の壁のようです。

• PDF や画像化された資料から期待した精度で情報を抽出できなかった：62.1% 

• 表記ゆれや重複データなどのノイズが多く回答の質が安定しなかった：50.5% 

• データ項目（社内用語やカラム名）の定義が曖昧だった：45.3% 

• 参照させたデータが古かった：38.9%

■まとめ
今回は、生成 AI を業務導入している（PoC 含む）従業員 300 名以上の企業に所属する担当者 111 名を対象に、データ基盤とデータ品質に関する実態調査を実施しました。 調査の結果、AI 活用の成否を分けるのはモデルの性能以上に、その土台となる「データ品質」である実態が明白になりました。 約 85% の企業がデータ不備によるプロジェクトの難航を経験しており 、特に PDF や画像といった非構造化データの構造化（前処理）が最大の壁のようです。 成果を最大化するためには、単なるツールの導入にとどまらず、サイロ化したデータの集約や品質改善といった「データ基盤の整備」への投資が不可欠であると言えます。 

本調査の全データを含むレポートは、以下よりダウンロードいただけます。

本調査のダウンロードはこちら：https://cloud-ace.jp/doc_download/ai-data-quality-infrastructure-survey/

■クラウドエースの生成 AI 活用支援
Google Cloud の先進的な AI プラットフォームとクラウドエースの技術・知見を融合し、貴社のビジネス課題を解決する生成 AI ソリューションを提供します。セキュアな環境での生成 AI 活用に向けたガバナンス策定から、システムによる制御基盤の構築まで、お客様のビジネスにおける生成 AI の企画から開発、導入、そして運用に至るまでを一貫してご支援いたします。

詳しくはこちら：https://cloud-ace.jp/service/generative-ai/

クラウドエース株式会社について

本社 : 東京都千代田区大手町 1-7-2 東京サンケイビル 26 階
代表取締役社長 : 吉積 礼敏
ウェブサイト：https://cloud-ace.jp
事業内容：クラウドエースは Google Cloud の日本トップクラスの実績をもち、海外にも複数の拠点をもつシステム インテグレーターです。クラウドの導入設計や運用・保守、システム開発、生成 AI 活用までをワンストップで提供いたします。 Google Cloud 認定トレーナーが多数所属しており、高い技術力とサービス品質で、Google Cloud プレミア パートナーとマネージド サービス プロバイダ、Google Maps Platform のパートナーにも認定されています。製造、小売、情報通信、ゲームなどあらゆる業界において 1,000 社を超える顧客をサポートしてきた知見を活かし、ビジネスの成功に直結するクラウド活用を提案いたします。

お問い合わせ先
クラウドエース株式会社 広報担当
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