調査結果サマリ
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AI活用度は企業規模に比例して低下する一方、同規模内での推進体制の有無による格差が鮮明に
大企業・中堅企業・中小企業の間には、平均スコアに明確な差が見られました。一方で、同じ「大企業」区分の中にも最高水準と最低水準の企業が共存しており、専任体制の有無だけで規模間の差を上回るスコア差が生じていることが分かりました。AIの活用度を左右するのは、企業規模そのものよりも、専任体制を置くかどうかという経営判断であるといえます。 -
CIO・CDOなどの専任役員が主導する企業は、推進者不在の企業に比べ平均スコアが32点高い結果に
意思決定者のタイプ別に平均AIXCスコアを分析したところ、最上位(CIO・CDOなどの専任役員が主導)と最下位(推進者不在)の間には、最大で32点の差が見られました。両者では、保有技術や投資規模が近い場合でも活用度に大きな差が生じています。AI活用の成否には、技術力や予算以上に、推進を担う体制の有無が影響していると考えられます。 -
共通課題の『人材不足』を除き、業界ごとに『セキュリティ』『データ基盤』など直面する課題の構造に差異
「AI人材・スキルの不足」は全8業界で共通してトップの課題となった一方、2位以降の課題構造は業界ごとに異なることが分かりました。専門サービス・金融保険業ではセキュリティ対応が推進体制の整備を上回る課題となり、製造業ではデータ基盤の整備と推進体制の整備が同程度の課題として挙がっています。また情報通信業では人材不足が業界内の30%を占め、他業界の2〜4倍の水準となりました。業界共通の対策では対応しきれないため、自社の業界特有の課題を把握したうえで対策を検討することが求められます。 -
専任体制・方針公表・CIOなど推進役の明確化がそろう企業ほど、規模を問わず高い活用水準を維持
専任体制、全社方針の公表、CIOなど推進役の明確化などがそろった企業群は、企業規模を問わず高いスコアに集中する結果となりました。一方、いずれか一つでも欠けると、スコアが大きく下がる傾向も確認されています。これらの条件は単純な足し算ではなく、組み合わさることで効果を発揮する関係にあり、規模や予算、人材が揃っていても、体制・方針・推進役という3つが整わなければ、組織としての活用は進みにくいことが示唆されます。
AIXC担当者コメント
本調査を設計する出発点にあったのは、「基準がない」という事実でした。日本企業のAI活用は進んでいるのか、遅れているのか。その問いに答える共通軸が、2026年時点で存在していなかったのです。
536社のデータが揃ったとき、最初に目に入ったのは、81.9%というAI活用の遅れに対する競合への危機感の数字ではなく、その裏にある22.9%というAI活用フェーズにおける全社ならびに複数部門での本番稼働率でした。59.0ptの差は「意識はあるが組織が動き切れていない企業」の厚みであるといえます。この溝は技術の問題ではありませんでした。体制と方針というふたつの経営判断の有無が、スコア差の大半を説明していたのです。
本調査を「日本企業のAI活用カルテ」として毎年継続する理由がここにあります。一時点のスナップショットではなく、経年での変化を追うことで初めて、変革が「いつ、何をきっかけに起きたか」を記録できます。今年のデータはその第一枚目です。
クラスメソッド株式会社 AI Experience Center センター長 舘野 勉
調査概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 調査名 | 国内企業AI活用実態調査 2026(AIサーベイ) |
| 調査主体 | Classmethod, Inc. AI Experience Center(AIXC) |
| 調査対象 | 日本国内の企業 |
| 有効回答数 | 536件 |
| 調査期間 | 2026年4月15日〜6月20日 |
| 設問数 | 必須13問+任意3問 |
| スコア満点 | 140点(AIXCスコア) |
| 規模分類 | 経済産業省定義 3区分(大企業/中堅企業/中小企業) |
| 社員数データ | 帝国データバンク(TDB)登録情報+公開情報補完、カバー率99.3% |
| 白書 | https://classmethod.jp/download/aixc-aisurveyreport/ |
AI Experience Center(AIXC)について
AIXCは、クラスメソッド株式会社が2025年10月に創設した企業向けAI活用支援の専門センターです。AWS・Anthropic・Googleなどのクラウド・AI技術を活用した診断・戦略策定・実装支援・人材育成を一気通貫で提供しています。本調査は、日本企業のAI活用の実態を客観的に記録・発信し、企業の経営判断を支援することを目的として毎年実施予定です。
クラスメソッド株式会社について

クラスメソッド株式会社は、アマゾン ウェブ サービス(AWS)をはじめ、データ分析、モバイル、IoT、AI/機械学習など、クラウドネイティブな技術領域を中心に、企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を支援する技術パートナーです。AWS支援では、2015年から継続して最上位パートナーに認定され、これまでに国内の最優秀パートナーを表彰する「AWSコンサルティングパートナー・オブ・ザ・イヤー」を5度受賞。2022年にはグローバル最優秀パートナーとして「SI Partner of the Year」を受賞、翌2023年にもファイナリストとなり、名実ともに世界トップクラスのAWSパートナーです。これまでに支援してきた企業は約5,600社、管理・構築を支援したAWSアカウント数は累計40,000件以上にのぼります。
エンジニアによる技術発信文化にも力を入れており、オウンドメディア「DevelopersIO」では6万本を超える技術記事を公開。また、技術者向けナレッジ共有プラットフォーム「Zenn」も運営し、技術コミュニティの発展にも貢献しています。「すべての人々の創造活動に貢献し続ける」という理念のもと、お客様の事業価値向上につながる最適な技術を提案しています。
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オフィシャルサイト:https://classmethod.jp/
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技術ブログ「DevelopersIO」:https://dev.classmethod.jp/
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技術情報コミュニティ「Zenn」:https://zenn.dev/
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Facebookページ:https://www.facebook.com/classmethod/
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公式YouTubeチャンネル:https://www.youtube.com/c/classmethod-yt/
AI Workstyle Lab編集部コメント
クラスメソッドの調査結果は、AI活用が単なる技術導入ではなく、経営戦略としての体制構築と意思決定者のコミットメントが不可欠であることを明確に示しています。特に、CIOやCDOといった専任役員が主導する企業とそうでない企業とでは、AI活用度に大きな差がある点は注目に値します。この洞察は、AI導入を検討するすべての企業にとって、技術選定以前に組織としての準備がどれほど重要かを示唆しています。適切な推進体制を整備することで、企業はAIによる生産性向上や新たな価値創造の機会を最大限に引き出せるでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

