AI投資の判断基準は、「成果を示せるか」に移った

2026年10月、日本企業のAI活用について、3つの調査結果が相次いで公表されました。デル・テクノロジーズ（10月27日）、INDUSTRIAL-X（10月8日）、TANKA（10月22日）の調査です。対象も聞き方も違いますが、並べて読むと同じことを示しています。AIを導入したかどうかはもう問われておらず、AIで成果が出たかどうかが、次の投資を決める条件になりつつあるということです。この記事では、3つの調査の数字を公表元の資料で確かめたうえで、経営者がいま何を決めておけばよいかを整理します。

2026年10月に公表された3つの調査

まず、3つの調査が誰に何を聞いたものかを確認しておきます。対象が違えば、同じ割合でも意味が変わるためです。

• デル・テクノロジーズ「Modern Enterprise Readiness Study 2026」（2026年10月27日公表）：2026年6月、調査会社のVanson Bourneに委託し、世界35カ国の従業員100名以上の組織で、事業とITの意思決定者2,950名に聞いたもの。うち日本は150名
• INDUSTRIAL-X「AI/DX導入・活用実態調査2026」（2026年10月8日公表）：2026年7月、マクロミルに委託したインターネット調査。経営者・役員を含む全国の企業の就業者1,031名（大手・中堅・中小を3分の1ずつ）
• TANKA「中小企業の生成AI業務活用実態調査」（2026年10月22日公表）：従業員100人未満の国内中小企業に勤め、業務で生成AIを使っている会社員500名

3つとも、AIに関わる製品やサービスを提供する会社が行った調査です。この点を踏まえた読み方は、後半で触れます。

新しいAI施策に成果の証明を求める日本企業が72%になった

デル・テクノロジーズの調査では、生成AIの活用が初期・中期を越えて「後期」の段階にある日本企業が、2025年の35%から2026年は58%に増えました。アジア太平洋地域（日本・中国を含む）の平均61%に近い水準です。

経営者が注目すべきは、投資判断の基準です。日本企業の 72% が、実証されたビジネス成果と明確なリスク管理計画がなければ、新たなAI施策を進めないと答えています。日本での主な用途は「データ分析・意思決定支援」が最も多く、「セキュリティ／脅威検知」が続きました。課題として人材不足を挙げた企業は38%です。

この数字は、AIの稟議に求められる中身が変わったことを示しています。生成AIが広まった当初は、「まず試してみる」ための予算が通りやすい時期がありました。いまは、試した結果どの数字が変わったのか、問題が起きたときにどう止めるのかを示さなければ、次の施策が通らない会社が多数派です。

なお、日本の回答者は150名で、従業員100名以上の組織の意思決定者に限られます。全体の傾向を見る数字として読み、自社の位置を細かく判断する材料にはしないほうが安全です。

成果を実感する企業は6割あるが、明確な成果まで届いた企業は1割にとどまる

INDUSTRIAL-Xの調査では、AIを「全社的に活用」している企業が26.7%、「一部の部署で活用」を含めると60.9%でした。AIで成果を実感している企業も64.5%あります。

ただし、「明確な成果」まで届いている企業は 10.0% にとどまります。成果の中身は「業務時間短縮」が72.3%、「コスト削減」が41.4%で、「売上向上」は10.7%でした。

多くの会社で「便利になった」という手応えはあるものの、決算の数字で説明できるところまでは届いていない、ということです。デル・テクノロジーズの調査で72%が成果の証明を求めているのは、経営の側がこの差に気づき始めたためだと読めます。

個人の作業は速くなったが、チームの仕事は速くなっていない

成果がはっきりしない理由の一つを、TANKAの調査が示しています。生成AIで「自分の作業」が速くなったと答えた人は64.2%でしたが、「チーム（部署）全体」の仕事が速くなったと答えた人は51.8%にとどまりました。「AIで自分の仕事は速くなったが、チーム全体の仕事はあまり速くなっていない」と感じている人は60.0%です。

仕事が止まったり遅れたりする最大の原因を聞くと、「自分の作業そのもの」は21.4%でした。残りの多くは、「他の人の返事・確認・承認待ち」（28.2%）や「必要な情報や過去の経緯探し」（23.6%）など、人と人の間で起きる作業で、合計71.0%にのぼります。AIで作った資料や整理した情報を、チームで仕組みとして共有している人は24.0%でした。

一人ひとりが資料を速く書けるようになっても、承認を待つ時間や前任者の経緯を探す時間が残っていれば、お客様に届くまでの日数はほとんど変わりません。業務時間短縮の手応えがあるのに明確な成果にならない理由は、ここにあると考えられます。

この調査は従業員100人未満の企業が対象で、中堅企業にそのまま当てはまるとは限りません。ただ、承認の段数や部署をまたぐ受け渡しは、会社の規模が大きくなるほど増えるのが普通です。自社でも同じことが起きていないか、確かめる価値はあります。

経営層が関わっている企業は、明確な成果が出ている割合が約3.7倍高い

INDUSTRIAL-Xの調査には、成果の差を分ける要因の分析もあります。経営層が「自社のテーマ」として積極的に関わっている企業では、AIの全社活用率が61.2%（関与のない企業は16.2%）、明確な成果を実感している割合が24.3%（同6.6%）でした。約3.7倍の差です。

使っている業務の数でも差が出ています。1〜2業務での利用にとどまる企業で成果を実感しているのは52.6%、6業務以上で使っている企業では78.3%でした。

この数字は、経営者が関われば成果が出るという因果を示すものではありません。成果が出ている会社ほど経営者が関心を持つ、という逆の流れもあり得ます。それでも、承認の流れや部署をまたぐ受け渡しを変える判断ができるのは経営者です。TANKAの調査で見えた人と人の間の滞りは、現場の工夫だけでは解消しにくいものです。

経営者がいま決めておく3つのこと

3つの調査の結果を踏まえ、経営者が決めておくことを3つに絞ります。

① AI施策は、成果の測り方とあわせて承認する

新しいAI施策を承認するときは、どの数字が、いつまでに、どれだけ変われば成功とするかを先に決めます。たとえば「見積書の作成から送付までの日数」「問い合わせ1件あたりの対応時間」「月末の締め作業の残業時間」などです。始める前の数字を測っておくこと、3か月後に見直す日を決めておくことが条件です。あわせて、AIが誤った答えを出したときに誰が気づき、どう止めるかも決めておきます。デル・テクノロジーズの調査で72%が求めていた「ビジネス成果」と「リスク管理計画」は、この2点にあたります。

② 個人の作業ではなく、業務の流れ全体を対象にする

「議事録を速く書く」「メールの下書きを作る」といった個人の作業だけを対象にすると、TANKAの調査のように、チームの仕事は速くならないままになりがちです。受注から請求まで、問い合わせから回答までといった業務の流れを1つ選び、承認待ちや情報探しを含めた全体の日数を測ってから、どこにAIを入れるかを決めます。承認の段数を減らす、情報の置き場所を1か所にまとめるといった、AI以外の見直しが必要になる場面も多くあります。

③ 経営者自身が関わる業務と、現場の責任者を決める

経営者がすべてを見る必要はありませんが、少なくとも1つの業務の流れについては、経営者自身が見直しの判断に関わることを勧めます。そのうえで、業務に責任を持つ部門長などを責任者に置きます。情報システム部門だけに任せると、承認の流れや部署間の受け渡しまでは手が入りません。

使い方の決まりも、このときに整えておく必要があります。TANKAの調査では、会社が契約してチーム全員が使える形で生成AIを使っている人は27.4%にとどまり、39.2%は会社に明確な決まりがないまま、または禁止されている中で使っていました。成果を測るには、まず会社として誰が何をどう使っているかが見えている必要があります。

3つの調査を読むときの注意点

3つの調査は、いずれもAIに関わる製品やサービスを提供する会社が行ったものです。デル・テクノロジーズはAIのための機器やデータ基盤を、TANKAはチーム向けのAIサービスを、INDUSTRIAL-Xは企業の変革の支援を提供しています。調査の設計や結果の見出しに、各社の事業の視点が入っている可能性はあります。

また、成果の有無はすべて回答者の自己申告で、「明確な成果」の基準も人によって違います。数字の大きさそのものより、3つの調査が同じ方向を示している点を重く見るのが妥当な読み方です。INDUSTRIAL-Xの調査は前年の状況を「当時を振り返る形式」で集めているため、前年からの増え幅（全社活用の7.7ポイント増）は参考程度にとどめるのが安全です。

まとめ: AIの稟議は、成果の測り方まで書いて出す段階に入った

2026年10月の3つの調査は、日本企業のAI活用が「導入したかどうか」を問う段階を過ぎ、「成果を示せるかどうか」を問う段階に入ったことを示しています。一方で、明確な成果まで届いた企業は1割にとどまり、個人の作業が速くなってもチームの仕事は速くなっていない実態もあります。

経営者がいますべきことは、AIの予算を増やすか減らすかを決める前に、成果の測り方、対象にする業務の流れ、関わる人を決めることです。投資対効果の具体的な試算の方法は 生成AI導入のROI試算テンプレート に、試験導入から本番に進める条件は PoCを本番に届ける3つの条件 にまとめています。

自社のどの業務から、どの数字で成果を測ればよいかを整理したい場合は、お問い合わせからご相談ください。

FAQ

よくある質問

2026年10月の調査で、日本企業のAI投資の判断基準はどう変わりましたか？

デル・テクノロジーズの「Modern Enterprise Readiness Study 2026」（2026年10月27日公表）では、日本企業の72%が、実証されたビジネス成果と明確なリスク管理計画がなければ新たなAI施策を進めないと回答しました。AIを導入するかどうかより、成果を示せるかどうかが判断の条件になっています。

AIを導入しているのに成果がはっきりしないのは、何が原因ですか？

INDUSTRIAL-Xの調査（2026年10月8日公表）では、成果を実感している企業は64.5%ですが、明確な成果まで届いた企業は10.0%でした。TANKAの調査（2026年10月22日公表）では、仕事が止まる原因の71.0%が承認待ちや情報探しなど人と人の間の作業でした。個人の作業が速くなっても、業務の流れ全体にかかる日数が変わらなければ、成果としては表れにくくなります。

経営者はAI活用にどこまで関わるべきですか？

INDUSTRIAL-Xの調査では、経営層が積極的に関わる企業で明確な成果を実感している割合は24.3%、関与のない企業では6.6%でした。因果関係までは言えませんが、承認の流れや部署をまたぐ受け渡しを変えられるのは経営者です。少なくとも1つの業務の流れについて、経営者自身が見直しの判断に関わることを勧めます。