社員にAIを配っても、成果が出る会社と、出ない会社に分かれます。その差が、どこにあるのか。調査の数字で、見える形になりました。
組織で使えている会社は、まだ4社に1社
株式会社アイスマイリーとMMD研究所は2026年8月7日、企業のAI導入・活用に関する調査を公表しました。会社員1万5千人あまりへの予備調査を経て、勤務先で組織的にAIを導入し、自身も関わった400人に尋ねたものです。
それによると、AIを組織として導入できている会社は26.8%。まだ4社に1社ほどです。一方で、導入した会社の68.0%は「自社のAI活用はうまくいっている」と答えています。入り口はまだ狭いけれど、入った会社の手ごたえは悪くない、という構図です。裏を返せば、いま組織で回せている会社は、まだ先行集団だ、ということです。
成否を分けたのは、導入前の段取り
読みどころは、うまくいった会社と、そうでない会社の違いです。
うまくいったと答えた会社が導入前にやっていたことの上位は、「AIで解決したい業務課題の整理」35.3%、「必要なデータや社内情報の整理」34.9%、「導入の目的をはっきりさせる」32.4%でした。反対に、うまくいっていない会社が挙げた理由は「AIを使う業務範囲がはっきりしていなかった」「解決したい課題が不明確だった」「導入後の効果を測って直せなかった」が並びます。
きれいに、裏表になっています。道具を入れる前に、何の課題を、どのデータで、何のために解くのかを決めた会社が、勝っている。ツールの性能ではなく、導入前の段取りで差がついている、と読めます。
この三つは、言葉にすると、当たり前に聞こえます。けれど、実際にやろうとすると、意外に難しい。「課題の整理」とは、たとえば「見積づくりに時間がかかる」という漠然とした不満を、「問い合わせから見積の初稿までを、いまは半日かけている。ここを一時間にしたい」と、数字と工程で具体化することです。「データの整理」とは、その見積をつくるのに要る過去の取引や在庫が、AIが読める形でそろっているかを、確かめること。「目的をはっきりさせる」とは、速くして空いた時間で何をするかまで、決めておくことです。ここまで落として、はじめてAIは力を出します。
棚卸しは、半日で始められる
「課題とデータの棚卸し」というと、大がかりに聞こえます。けれど、はじめの一歩は、半日あれば足ります。紙とペンを用意して、いま手間がかかっている仕事を、三つ書き出す。そのうち一つを選んで、「何に時間がかかっているのか」「それを解くのに、どんな情報が要るのか」を、具体的に書く。ここまでで、AIに任せる仕事の輪郭が、見えてきます。完璧なリストは、要りません。一つの仕事を、深く掘るほうが、先に進みます。
「入れて終わり」にしない
もう一つ、うまくいかない会社の理由に、見逃せないものがあります。「導入後の効果を測って直せなかった」です。AIは、入れて終わりではありません。やらせてみて、結果を見て、基準を直す。この繰り返しがあって、少しずつ現場になじんでいきます。入れた瞬間がゴールだと思うと、たいてい、そこで止まります。効果を測り、直し続ける人を、社内に一人決めておく。地味ですが、ここが成否を分けます。
配る前に、解かせる課題を決める
私自身、自社の経営をAIに載せて、毎日回しています。同じ手ごたえがあります。AIは賢い。けれど、その賢いAIに「何を解かせるか」を決めるのは、やはり経営の側の仕事です。ここを人任せにすると、賢い道具が、宙に浮きます。
だから私たちは、AIを配る前に、経営の方針を、現場の課題とデータに翻訳する役回りを、いちばん大事にしています。まず、解きたい課題を絞る。次に、必要なデータを整える。そのうえで、効果を測って、直し続ける。この段取りさえ押さえれば、AIの手ごたえは、大きく変わります。焦って道具を増やす前に、自社の課題とデータを棚卸しする。それが、遠回りに見えて、いちばん速い道になります。
出典: 【2026年企業のAI導入・活用に関する調査】AIを組織として導入できている企業は26.8％（株式会社アイスマイリー・2026年8月7日）