【AI 駆動(AI-Driven)型ビジネスへの移行実態調査】企業の AI 活用は「チャット」から「実務代行」へ。
2026/1/8 23:56 PR TIMES

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01|企業のAI 活用レベル、「AI 主導:Lv.3 社内知見の参照(RAG)」が33.3%で最多
02|チャット形式利用者の 4 割が、課題として「手離れの悪さ」を回答。二重チェックの手間も課題に
03|AI 主導型ビジネスへの進化には「セキュリティ環境の整備」と「既存システム連携」が不可欠
※レベルの定義:現在のAI活用状況として、最も実態に近いレベルを表したもの。
【人主導:Lv.1 個人・試験利用】
一部の社員や部署によるトライアル、または個人の判断での利用に留まっている
【人主導:Lv.2 辞書・チャット代わり】
人が作業を行い、AI を「検索や要約の道具」として都度呼び出して使っている (Al-Assisted)
【AI 主導:Lv.3 社内知見の参照】
AI が社内データを横断的に検索・提示し、人の判断をサポートしている (RAG)。最終アウトプットの構成は人が行う
【AI主導:Lv.4 AI によるドラフト作成(=AI 駆動の入口】
AI がプロセスの主体となり、提案書やレポートの「たたき台」を自律的に作成。人はその「監督・修正」に回っている (Al-Driven)
【AI 主導:Lv.5 Al エージェント(自動実行 AI 駆動が定着した状態)】
AI が他システムと連携し、登録・更新・発注などの処理まで完遂する。 人は最終承認のみを行う
■調査概要
調査名称:「AI 駆動(AI-Driven )型ビジネス」への移行実態調査
調査方法:IDEATECH が提供するリサーチマーケティング「リサピー(R)︎」の企画によるインターネット調査
調査日:2025年12月3日
有効回答:AI エージェントを業務で利用している担当者(経営企画、情報システム、DX 推進、事業開発部門など)111 名
※合計を 100%とするため、一部の数値について端数の処理を行っております。そのため、実際の計算値とは若干の差異が生じる場合がございます。
※本プレスリリースでは、調査内容の一部を掲載しています。調査結果の全データをご覧になりたい方は、下記リンクよりダウンロードしてご覧ください。
本調査のダウンロードはこちら:https://cloud-ace.jp/doc_download/ai-driven-business-transition-survey/
≪利用条件≫
1 情報の出典元として「クラウドエース株式会社」の名前を明記してください。
2 ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。
※出典:クラウドエース株式会社|「AI 駆動(AI-Driven )型ビジネス」への移行実態調査(リンク先のページ)
URL:https://cloud-ace.jp/doc_download/ai-driven-business-transition-survey/
■現在のAI活用状況、「AI 主導:Lv.3 社内知見の参照(RAG)」が33.3%で最多
「Q1.お勤め先の現在の AI 活用状況として、最も実態に近いレベルを教えてください。」(n=111)と質問したところ、「AI 主導:Lv.3 社内知見の参照(RAG)」が33.3%、「人主導:Lv.2 辞書・チャット代わり」が 25.2%という回答となりました。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/32396/297/32396-297-1144bd2a600d4c54427ffe7e7c3ee9d4-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
・AI主導:Lv.3 社内知見の参照(RAG):33.3%
・人主導:Lv.2 辞書・チャット代わり:25.2%
・AI主導:Lv.4 AI によるドラフト作成:21.6%
・人主導:Lv.1 個人・試験利用:13.5%
・AI主導:Lv.5 AI エージェント:5.4%
■「AIは『魔法の杖』ではなかった? 利用者の4割が『手離れの悪さ』に疲弊している実態が判明」
Q1で「Lv.3以下」と回答した方に、「Q3.現在の AI 活用(主にチャット形式)において、特に強く感じている限界や課題を教えてください。(上位 3 つまで回答可)」(n=80)と質問したところ、「毎回人が指示(プロンプト)を出さないと動かないため、手離れが悪い」が 40.0%、「AI を信頼しきれず、結局人間がゼロから確認・修正する二度手間が発生している」が 38.8%という回答となりました。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/32396/297/32396-297-44ff233520c2d1cde58d0142c06c23b9-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
・毎回人が指示を出さないと動かないため、手離れが悪い:40.0%
・AI を信頼しきれず、結局人間がゼロから確認・修正する二度手間が発生している:38.8%
・プロンプトを書く人のスキルによって成果物の品質がばらつく:37.5%
・複数ステップの複雑な指示をすると精度が落ちてしまう:31.2%
・単発の質問には答えられるが、連続した業務プロセスを任せることができない:27.5%
■技術的な最大の壁は「セキュリティ環境」(52.3%)
「Q4.AI 活用を広げる上で、特に障壁となっている『技術的な課題』を教えてください。(上位3つまで回答可)」(n=111)と質問したところ、「機密情報を扱える十分なセキュリティ環境が構築できていない」が 52.3%、「既存システムと AI を連携させる開発の難易度が高い」が 40.5%という回答となりました。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/32396/297/32396-297-0f4043e141f73666236d7906872ea296-1280x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
・機密情報を扱える十分なセキュリティ環境が構築できていない:52.3%
・既存システムと AI を連携させる開発の難易度が高い:40.5%
・社内文書(PDF 等)を AI に読み込ませても精度が低い:36.9%
・AI の回答精度が不安定で業務に適用するのが不安:36.9%
・社内のデータが複数の場所に分散しており統合が困難:27.9%
■まとめ
今回は、AI エージェントを業務利用している担当者111名を対象に、AI 駆動型ビジネスへの移行実態調査を実施しました。調査の結果、企業の AI 活用レベルとしては「社内知見の参照(RAG)」まで到達している企業が 33.3%で最多となりました。その一方で、現在チャット形式を中心としている層においては、4 割がプロンプト入力の手間による「手離れの悪さ」を課題として感じており、業務効率化の阻害要因となっていることが明らかになりました。
また、回答者全体に対し、より高度な AI 活用へ進むための技術的な壁を聞いたところ、「セキュリティ環境の未整備(52.3%)」が最も多く挙げられました。 本調査では、こうした技術的な課題の解決に加え、人間が「プレイヤー」から AI を監督する「マネージャー」へと役割を変える意識改革も、AI 駆動型ビジネスへの進化において重要な要素であることが示唆されています。
本調査の全データ(詳細な移行課題や、意識変革に関する設問など)を含むレポートは、以下よりダウンロードいただけます。
本調査のダウンロードはこちら:https://cloud-ace.jp/doc_download/ai-driven-business-transition-survey/
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記事提供元:タビリス









