【AI内製化の現場とデータドリブン経営基準】 AI内製化経験者の約9割が、生成AIでのデータ活用・分析に「壁」を実感

　BI×AI共存のデータアプリ基盤「MotionBoard」を提供するウイングアーク１ｓｔ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役 社長執行役員CEO：田中潤）は、過去2年以内に、自社でBIツール（ダッシュボード構築・運用ツール）を利用しながら、生成AI（ChatGPT・Geminiなど）を用いてデータ活用・分析業務の内製化を実施した、または現在も実施している、データ活用・BI推進業務に携わる担当者・責任者・一部携わっている方を対象に、生成AI活用におけるデータ活用基盤に関する実態調査を実施しましたので、お知らせします。

■調査結果

1.AI内製化の背景、「業務効率化」が61.0%で最多、「コスト削減」48.8%、「BIツールの使いにくさ」42.3%が続く
「Q1. あなたが、生成AIによる全社的なデータ活用・分析業務の内製化（AI内製化）に取り組もうとした、主な背景・きっかけを教えてください。（複数回答）」（n=326）と質問したところ、「業務効率化を進めたかったから」が61.0%、「データ分析にかかるコストを削減したかったから」が48.8%、「既存のBIツールに使いにくさを感じていたから」が42.3%という回答となりました。

2.生成AIだけで高度なデータ分析・可視化を「完結できるとは思わない」担当者は、4割弱を占める
「Q2. あなたは、生成AIだけで、経営判断や業務改善に資する高度なデータ分析・可視化を完結できると思いますか。」（n=326）と質問したところ、「全くそう思わない」が8.9%、「あまりそう思わない」が27.0%という回答となりました。

3.完結できないと考える理由、「アウトプットの精度にばらつき」が44.4%、「リアルタイム反映ができない」が40.2%で続く
「Q3. Q2で「全くそう思わない」「あまりそう思わない」と回答した方にお聞きします。生成AIだけで、経営判断や業務改善に資する高度なデータ分析・可視化を完結できないと思う理由を教えてください。（複数回答）」（n=117）と質問したところ、「アウトプットの精度にばらつきが出てしまうから」が44.4%、「リアルタイムでデータを反映することができないから」が40.2%、「大量データを安定して処理できないから」が32.5%という回答となりました。

4.生成AIによるデータ活用・分析業務の課題感、87.2%が「課題を感じている」と回答
「Q4. あなたは、生成AIで社内のデータ活用・分析業務を行う上で、現在課題を感じていますか。」（n=326）と質問したところ、「非常にそう思う」が34.4%、「ややそう思う」が52.8%という回答となりました。

5.生成AIデータ活用の具体的課題、「業務システムとの連携が不十分」が52.1%で第1位、「全社横断のデータ統合・整備」が46.1%で第2位
「Q5. Q4で「非常にそう思う」「ややそう思う」と回答した方にお聞きします。生成AIで社内のデータ活用・分析業務を行う上で、具体的にどのような課題を感じていますか。（複数回答）」（n=284）と質問したところ、「基幹システムなど業務システムとの連携が不十分なこと」が52.1%、「全社横断でのデータ統合・整備に手間がかかること」が46.1%、「アウトプットの精度や再現性が低くなること」が41.5%という回答となりました。

6.生成AIデータ活用の課題、「アウトプットの人的検証が不可欠」「属人化の拡大」への懸念の声
「Q6. Q5で「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。Q5で回答した以外に、生成AIで社内のデータ活用・分析業務を行う上で感じている課題があれば、自由に教えてください。」（n=284）と質問したところ、164の回答を得ることができました。

＜自由回答・一部抜粋＞
・人間が生成AIが出した答えを検証・選択することが出来なくなってきており、責任範囲が判らなくなっている。
・これだけ普及すると個人での使用が増加し、セキュリティの担保が心配。また属人化がますます広がる心配がある。
・ぼんやりと回答ありきで取り掛かる作業だから、想定していない結果を手にした時に困った。
・アップデートが激しいため、全社への展開に工数を多くかけている。
・やはり出てくるアウトプットを人が確認することを、現状無くすことは難しいと思います。それを理解した上で、全社的に活用していく必要性は感じています。

7.AI内製化の理想と現実のギャップ、「出力精度が想定より低い」45.7%、「データ整備に想定以上の時間」44.5%、「業務システム連携で苦労」43.9%が拮抗
「Q7. あなたが、生成AIによる全社的なデータ活用・分析業務の内製化（AI内製化）に取り組む中で、当初の想定と「実際」とのギャップを感じた点を教えてください。（複数回答）」（n=326）と質問したところ、「出力結果の精度や再現性が想定より低かった」が45.7%、「データ整備・準備に想定以上の時間がかかった」が44.5%、「業務システムとの連携で想定以上に苦労した」が43.9%という回答となりました。

8.生成AIとBIツールの得意領域、86.8%が「分かれている」と認識
「Q8. あなたは、経営判断や業務改善に資するデータ分析・可視化において、生成AIが得意な領域とBIツールが得意な領域は分かれていると思いますか。」（n=326）と質問したところ、「非常にそう思う」が37.7%、「ややそう思う」が49.1%という回答となりました。

9.AI内製化を経て改めてBIツールに任せたい領域、「リアルタイム監視・異常検知」が49.1%、「全社横断のデータ統合と一元的な可視化」が38.0%
「Q9. あなたが、生成AIによるデータ活用・分析の内製化（AI内製化）を経て、改めて「BIツールに任せたい」と感じる業務領域・機能を教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=326）と質問したところ、「リアルタイム監視・異常検知」が49.1%、「全社横断のデータ統合と一元的な可視化」が38.0%、「業務システム（ERP等）と連動したデータ処理」が37.1%という回答となりました。

10.生成AIとBIツールの今後の関係性、「共存・併用」22.1%と「場面による使い分け」27.0%で計49.1%、補完関係を志向する傾向が鮮明に
「Q10. あなたは、今後の全社的なデータ活用・分析業務において、生成AIとBIツールはどのような関係性になっていくと思いますか。」（n=326）と質問したところ、「役割を分担しながら共存・併用していく」が22.1%、「業務や場面によって使い分けが進む」が27.0%という回答となりました。

■調査概要
・調査名称：ウイングアーク１ｓｔ株式会社様_生成AI活用におけるデータ活用基盤に関する実態調査
・調査対象：過去2年以内に、自社でBIツール（ダッシュボード構築・運用ツール）を利用しながら、生成AI（ChatGPT・Geminiなど）を用いてデータ活用・分析業務の内製化を実施した、または現在も実施している、データ活用・BI推進業務に携わる担当者・責任者・一部携わっている方
・有効回答：326名※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。
・調査期間：2026年6月4日〜6月5日
・調査機関：自社調査　（調査委託先：株式会社IDEATECH）
・調査方法：オンラインアンケート
・企画：ウイングアーク１ｓｔ