AI活用というと、どの生成AIサービスや基盤を採用するか、どのモデルを使うかといった技術選定に目が向きやすい。しかし、調査結果からは、企業が行き詰まっているのは、それ以前の段階であることが分かった。

　調査では、社内主導のAI活用・AIプロジェクトで「特に足踏みや行き詰まりを感じやすい段階」を尋ねた。その結果、最も多かったのは「AI活用の目的・テーマを決める段階」（57.7％）だった。

　続いて並んだのは、「戦略・構想を具体的な計画に落とし込む段階」「PoC（概念実証）・実証実験から本格導入へ移行する段階」「AIの実装・開発を進める段階」（いずれも49.5％）、「経営課題・業務課題を特定する段階」（45.9％）だった。

　この結果は、AIを導入することまでは決まっていても、「経営課題の何を解決するためにAIを使うのか」「どの業務を対象にし、どのような状態を成果とするのか」といった上流設計の段階で止まる企業が少なくないことを示唆している。

想定以上に重要だったのは「技術選定」ではなく「戦略設計」

　調査では、「AI活用・AIプロジェクトを進める前には十分に認識できていなかったものの、実際には重要だったと感じたこと」も尋ねた。

　その結果、最も多かった回答は「AI活用の戦略・構想の設計」で58.6％だった。「実装・開発を担う人材の確保」が45.9％、「戦略・構想を実装計画に落とし込むこと」が43.2％と続いた。「AIに関する技術・ツールの選定」は第6位で37.8％だった。

　この結果から読み取れるのは、AI内製化の難しさを「どのAIツールを選ぶか」を中心に捉えると、実際に存在するボトルネックを見誤る可能性があるということだ。

不足していたのは「経営課題をAIにつなげる力」

　調査では、「期待した成果や規模に至らず、途中で停滞・頓挫した経験」があると答えた回答者102人に、何が不足していたのか尋ねた。その結果、最も多かった回答は「経営課題・業務課題をAI活用につなげる力」で58.8％だった。

　次いで「AIの実装・開発を担える人材」が50.0％。「戦略・構想を実装に落とし込む設計力」と「プロジェクトを推進・管理するPM・PMO人材」がともに49.0％、「AI活用の戦略・構想を描く力」が47.1％だった。

　これに対し、「AIツール・システムなどの技術基盤」は18.6％にとどまった。

「AIと業務の両方が分かる人」がいない

　調査結果からは、AI内製化に当たって企業側も人材面の課題を認識している可能性があることが分かった。

　調査では、勤務先の人材・体制だけで対応することが難しいと感じる領域について尋ねた。その結果、「AI戦略・活用構想の設計」が58.6％で最多。「AIツール・技術の選定」が54.1％、「AIの実装・開発」が47.7％、「AIを活用する経営課題・業務課題の特定」が45.0％と続いた。

　さらに調査では、難しいと感じる理由も聞いた。理由として最も多かったのは「経営・事業・業務とAI技術の両方を理解できる人材がいないから」で53.6％だった。

　続いて、「複数部門を横断して推進・調整する体制がないから」が45.5％、「AI技術や市場環境の変化が速く、社内だけでは追随しにくいから」が43.6％、「必要な専門知識・技術を社内だけで確保できないから」が42.7％だった。

　調査結果についてTWOSTONE＆Sonsは、企業が抱える課題は、AI戦略・活用構想の設計だけでなく、経営課題との接続やプロジェクト推進など複数の領域にまたがっていると指摘する。続けて、「自社に足りない機能を見極めたうえで、外部の知見を組み合わせながら推進体制をどう組み立てるかが、これからのAI内製化を左右する論点となる」と強調する。

本稿は、TWOSTONE＆Sonsが2026年8月31日に公開した【企業のAI内製化に関する「限界」の実態調査】AI推進責任者の94.6%が競合との差に「危機感」91.9%が社内主導のAIプロジェクトの「停滞・頓挫」を経験を基に作成しました。