AWS調査：日本のAI導入が加速　先進的な活用企業と基礎的な活用企業の差は縮小傾向に

日本企業の半数超（54%）がAIを導入。
国全体で変革を広げるカギは、基礎的な活用にとどまる企業（導入企業の60%）と
最も先進的な活用企業（導入企業の19%）の差を埋めること

発表のポイント

• 日本企業のAI導入率は54%（前年43%）に上昇し、AIを導入済みの日本企業は198万社に

• 導入企業のうち最も変革的な段階に達した企業は19%（前年13%）に上昇する一方、60%は依然として基礎的な活用にとどまる

• 次世代AIの導入について「万全」または「非常に準備ができている」と回答した企業は18%にとどまり、AI・デジタルスキルの不足（41%）が最大の制約に

• エージェント型AIに精通する企業の68%が、労働力不足への対応で「極めて重要」または「非常に重要」と回答

アマゾン ウェブ サービス（AWS）が調査会社Strand Partnersに委託して実施した調査「2026年、日本のAIの未来を切り拓く（Unlocking Japan’s AI Potential 2026）」によると、日本における人工知能（AI）の導入は引き続き加速しており、AIを活用する企業は前年の43%から54%に上昇しました。日本のビジネスリーダー1,000名と一般市民1,000名を対象とした本調査では、AIを導入済みの日本企業は198万社に上ることも明らかになりました。

調査によると、日本企業のAI導入はすでに成果につながっています。AI導入企業の81%が生産性の向上を、55%が収益の増加を実感しており、44%が初期のAI投資を上回るリターンを得ていると回答しています。スタートアップの導入率は91%と引き続き最も高く、大企業の導入率は76%となっています。

さらなる導入への意欲も強く、44%の企業が今後12か月以内に複数のAIツールを継続的に利用すると見込み、56%は、今後5年以内にAIによって自社の業界が変革されると考えています。

AI導入は進んでいるものの、多くの企業では試験導入や個別のユースケースにとどまっています。変革の次の段階では、企業がAIイノベーションを事業全体に広げ、より大きな成果につなげることが求められます。

AI導入は主流に、活用の高度化はさらに進める必要

 

AIの試行が広がるとともに、活用の高度化も進んでおり、AI導入企業のうち最も変革的な段階に達した企業は、2025年の13%から19%に上昇しました。この段階ではスタートアップが34%と先行しており、中小企業の17%、大企業の24%を上回っています。

一方で、導入企業の60%は依然として基礎的な活用や漸進的な効率化が中心です（2025年の72%から低下）。複数の事業機能にわたってAIを統合する中間段階の企業は17%です。

日本は人材のスキル、デジタルインフラ、AI導入への意欲という強固な基盤を備えていますが、最も先進的な活用企業と基礎的な活用企業の間には依然として差があります。この差を埋めるには、成功事例を広く発信し、変革に必要な基盤を企業が見極められるようにすることが重要です。

AI活用を効果的に拡大するための体制や枠組みを整えている組織はまだ少なく、正式かつ包括的なAI戦略を持つ企業は15%、自社に強力なAIスキルセットがあると回答した企業は13%にとどまります。

企業が前向きなリターンを報告する一方で、効果測定の手法はまだ発展途上です。40%がAI施策の投資対効果（ROI）を測定する能力に自信がない、または測定を行っていないと回答し、リターンを正確に評価する能力に「非常に自信がある」企業は18%にとどまります。

次世代AIの機会が到来、組織は準備を

 

次世代AI技術、特にエージェント型AI、フィジカルAI、高度なロボティクスは、これらを活用できる企業の生産性を大きく押し上げる可能性があります。

エージェント型AIについて聞いたことがある企業は4割未満（38%）で、この技術に精通している企業のうち、エージェント型AIを完全に導入しているのは6%、試行中は21%にとどまります。一方、この技術に精通している企業の68%が、エージェント型AIは今後10年にわたり日本企業が労働力不足に対応するうえで「極めて重要」または「非常に重要」になると考えています。

フィジカルAIの認知はまだ初期段階にあり、ロボティクス、センサー、自律システムと組み合わせることで、さまざまな現場で生産性、効率性、安全性を高める余地があります。フィジカルAIを認知している組織のうち、完全に導入しているのは4%、試行中は14%です。

しかし、次世代AIへの準備は意欲に追いついていません。こうした新技術の導入について「万全」または「非常に準備ができている」と感じている企業は18%にとどまり、制約としてAI・デジタルスキルの不足（41%）、技術・データ面の障壁（29%）、社内の人員不足（27%）、次世代AIツールやインフラへのアクセスの制約（22%）を挙げています。

AI活用の拡大は、それを支える基盤にかかっている

日本ではテクノロジーがより身近になっており、企業の3分の2近くが、自社の業界ではAI技術を利用しやすいと回答しています。技術的な障壁が下がる一方で、AIツールを使いこなせる人材への注目が改めて高まっています。

スキルを備えた人材は、企業のAI導入・拡大の成否を左右します。82%の企業が、事業の成長には熟練したAI人材や研修へのアクセスが重要だと回答しており、適切なスキルを確保する必要性は今後さらに高まります。46%の企業が従業員に基本的なAIツールへの理解を、39%が使いこなすことを期待している一方で、自社に強力なAIスキルセットがあると回答した企業は13%にとどまり、34%はこうした能力の育成を始めた段階だと回答しています。

明確で信頼できるガバナンス環境も、企業の投資意欲を左右します。約3分の1（34%）が日本のAIの推進・ガバナンスに関する現行の取り組みについて「非常によく知っている」または「ある程度知っている」と回答し、33%が、この取り組みにより、AIへの投資・導入を判断するうえで十分な明確さが得られていると回答しています。企業は、グローバルなテクノロジー企業への信頼を高める要因として、日本の法令・基準への明確な準拠（41%）、強固なサイバーセキュリティとデータ保護への取り組み（39%）、日本に設置されたデータセンターとインフラ（31%）を挙げています。

同時に、日本企業はテクノロジーの調達における柔軟性を重視しています。47%が異なる地域のプロバイダーを組み合わせて利用し、58%がプロバイダーを選択・切り替えられることはAI導入にとって「極めて重要」または「非常に重要」だと回答し、74%がグローバルなテクノロジー企業へのアクセスは自社のAI活用にとって重要だと回答しています。

日本のAIの未来を切り拓く4つのステップ

 

日本には、自信を持ってAIによるイノベーションを進められる強みがあります。具体的には、熟練した人材、企業によるクラウド技術の積極的な導入、そして選択肢・柔軟性・コンプライアンス要件のバランスをとれる幅広いテクノロジープロバイダーへのアクセスです。

こうした前進を持続させるには、これらの基盤を土台に、企業と政府が以下の4つの分野で連携して取り組むことが必要です。

• イノベーションに適した環境づくり：政策や指針、政府の支援プログラムを通じて環境を整える。公共部門が率先して活用することで、AIへの信頼を醸成することもできる。

• AI導入から変革への移行を支援：組織のAI導入準備、明確なAI戦略の策定、AIイノベーションの効果検証に取り組む。

• 次世代AIに向けたインフラとデータ基盤の構築：信頼性の高い電力・送電網、高品質なデータインフラ、拡大に必要なソリューションなどへの投資を進める。

• 全国でAI人材の育成と能力向上を加速：AIを自信をもって導入・管理し、AIと協働できる人材を育てるため、AI・デジタルスキルを拡充することが、先進的なAI導入企業とこれから始める企業の準備の差を埋めるうえで欠かせない。

調査概要

「2026年、日本のAIの未来を切り拓く」は、AWSの委託によりStrand Partnersが実施しました。調査は英国市場調査協会（UK Market Research Society）とヨーロッパ世論・市場調査協会（ESOMAR）のガイダンスに準拠しています。日本では、企業規模・業種・地域の構成を反映したビジネスリーダー1,000名と、全国の構成を反映した一般市民1,000名を対象に調査を実施しました。

レポート全文はこちら：https://www.unlockingaispotential.com/japan

AWS について
アマゾン ウェブサービス（AWS）は、お客様を起点に考え、イノベーションの速度、オペレーショナルエクセレンス、そして長期的視点を行動規範としています。20 年近くにわたり、AWS はあらゆる規模・業界の組織がクラウドコンピューティングと生成 AI を活用できるよう、テクノロジーを民主化してきました。その結果、史上最も急成長しているエンタープライズ向けテクノロジービジネスを築いてきました。現在、数百万に及ぶお客様が AWS を信頼し、イノベーションの加速、ビジネスの変革を通じて、未来を形成しています。最も包括的な AI ケイパビリティとグローバルなインフラストラクチャを備えた AWS は、ビルダーが大きなアイデアを実現できるよう支援しています。詳細ならびに最新情報については、以下をご覧ください。
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