本調査は2026年8月10日から8月12日にかけて実施された。対象は、従業員300人以上の企業で全社的にAIならびにDX推進に取り組む経営層およびAIプロジェクト／DX推進責任者111人だ。

　回答企業のAI活用の進捗（しんちょく）状況を見ると、「全社的に活用・運用している段階」が24.3％、「複数部署・業務に展開している段階」が22.5％と、一定の広がりを見せている。しかし同時に、自社のAI活用状況に対して「危機感を感じる」と回答した割合は94.6％（「かなりある」35.1％、「ややある」59.5％）に上る。危機感の具体的な内容は、「競合他社にAI活用で後れを取ること」が69.5％、「業界全体の変化に自社が適合できないこと」が62.9％、「AI人材、デジタル人材を確保できないこと」が61.9％だった。

　こうした危機感の背景には、社内主導のプロジェクトにおける高い失敗率がある。社内主導で進めたAIプロジェクトが期待した成果や規模に至らず「停滞、頓挫」した経験について、実に91.9％が「ある」と回答した（「何度もある」31.5％、「数回ある」55.9％、「一度だけある」4.5％）。

　プロジェクトが足踏みしやすい段階としては、「AI活用の目的、テーマを決める段階」が57.7％で最も高い。次いで「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に移行する段階」「AIの実装、開発を進める段階」がそれぞれ49.5％で並んでいる。従来のITシステム導入のように明確な要件が存在する前提のアプローチとは異なり、AI活用では「何のためにAIツールを使うのか」という企画立案自体が難航していることがうかがえる。

　取り組みを始める前は十分に認識していなかったものの、実際には重要だったと感じた要素としても「AI活用の戦略、構想の設計」が58.6％、「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％、「AIを活用する経営課題・業務課題の特定」が40.5％を占めた。対照的に「AIに関する技術、ツールの選定」を挙げた割合は37.8％にとどまっており、導入企業が技術的な仕組みの構築よりも、事業目的とAIを結び付ける上流の設計工程に苦慮している実態が明確になっている。

　プロジェクトが停滞、頓挫した背景として不足していた要素について問うと、「経営課題、業務課題をAI活用につなげる力」が58.8％、「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（プロジェクトマネジャー）／PMO（プロジェクトマネジメントオフィス）人材」がそれぞれ49.0％という結果になった。これによって、現場部門でのAI活用に向けた不信感や抵抗感が高まり（53.9％）、本格導入や全社展開の時期が遅れ（55.9％）、結果としてプロジェクトや投資が縮小、凍結される（56.9％）という悪循環が発生している。推進責任者や担当者の業務負担が増加し（45.1％）、投じた費用や工数が十分な成果につながらなかった（41.2％）という声もあり、事業への直接的な影響は小さくない。

　自社の人材や体制だけで対応することが難しい領域については、「AI戦略、活用構想の設計」が58.6％、「AIツール／技術の選定」が54.1％、「AIの実装、開発」が47.7％、「AIツールを活用する経営課題、業務課題の特定」が45.0％と続く。これらの領域を自社のみで完結させるのが困難な理由として「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」が53.6％、「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％に上る。技術的な専門知識だけでなく、ビジネス課題を解決するための全体アーキテクチャを描き、組織横断的に実行する推進人材の欠如が、内製化の限界として立ちふさがっている。

　AI内製化の壁を突破するためには、単なる外部ツールの導入や特定部門でのPoCの繰り返しから脱却し、経営戦略に基づくAI活用構想の立案と、それを具体的な実装へと落とし込む設計力が求められる。企業は自社に不足している機能を客観的に把握し、上流工程から一貫して設計できる体制を構築するため、必要に応じて外部の専門的な知見を組み合わせることが、今後のAI活用を左右する重要な判断軸となる。