AI活用の成果は16.4%にとどまる？企業が今すぐ見直すべきデータ基盤の課題

生成AIやAIエージェントへの期待が高まる一方で、実際に明確な成果を出せている企業はまだ少数派です。primeNumberが公開した「AI・データ活用実態調査 2026」では、AI活用で成果を得ている企業は16.4%にとどまり、期待値との大きなギャップが浮き彫りになりました。

目次Outline

1. AI活用の期待は高いのに、成果はまだ16.4%
2. 成果を出している企業はデータ基盤の整備が進んでいる
3. 今後の投資はAI優先、しかし基盤投資は後回し
4. AI活用を成果につなげる鍵は「Generative Data Management」
5. 企業がまず取り組むべきこと
6. まとめ
- 6-1. 参考記事

AI活用の期待は高いのに、成果はまだ16.4%

今回の調査では、AI・データ活用によってビジネスに「劇的な変革」または「大きな改善」を期待する企業が64.9%に達しました。つまり、AIへの投資意欲は非常に高い状態です。

しかし、実際にAI活用で「明確な成果が得られている」と回答した企業はわずか16.4%。期待と成果の間には約49ポイントもの差があり、AI導入が広がる一方で、成果創出までは至っていない現状が見えてきます。

成果を出している企業はデータ基盤の整備が進んでいる

注目すべきは、成果を出している企業ほどデータ基盤の整備が進んでいるという点です。AI活用で明確な成果が出ている企業のうち、データ基盤を「全社で統合済み」と回答した割合は26.2%でした。

これは、その他の企業と比べて2倍以上の水準です。AIの精度や活用範囲は、モデルそのものだけでなく、入力されるデータの品質や一貫性に大きく左右されるため、データ基盤の差がそのまま成果の差につながっていると考えられます。

一方で、データ基盤が「全社で統合済み」と回答した企業は全体の13.9%にとどまりました。AIの活用が先行する一方、土台となるデータ整備はまだ十分に進んでいないのが実情です。

今後の投資はAI優先、しかし基盤投資は後回し

調査では、今後12カ月の優先投資領域として「生成AI／エージェント型AIの開発・運用」が43.4%で最上位となりました。対して、「データ統合・パイプライン整備」は21.7%、「データカタログ・メタデータ管理」は12.3%、「DWH・データレイク強化」は11.0%にとどまっています。

さらに、「生成AI／エージェント型AIの開発・運用」を優先投資に挙げた回答者のうち、60.5%がデータ統合やDWH強化、メタデータ管理を優先投資に選んでいませんでした。つまり、多くの企業でAIそのものへの投資が先行し、成果に直結しやすいデータ基盤が後回しになっている構図が見えます。

AI活用を成果につなげる鍵は「Generative Data Management」

primeNumberは、この課題に対する新たなアプローチとして「Generative Data Management（GDM）」を提唱しています。これは、データの取り込み、品質管理、メタデータ整備、ガバナンスといった継続的な運用にAIを組み込み、人・データ・AIが補完し合う仕組みを目指す考え方です。

従来のデータマネジメントは、人手によるルール運用に依存しがちでした。しかし、データ量の増加や事業環境の変化が激しい今、手作業中心の運用だけでは追いつきにくくなっています。だからこそ、AI活用の成果を高めるには、AIを増やすだけでなく、信頼できるデータを継続的に扱える基盤を整えることが欠かせません。