2025.03.18

AI業務改善が進まない理由｜データ準備の盲点

Accentureが2026年5月に公開した高度なAI（生成AI、エージェント型AIなど）に関する調査（2,000社対象）によると、72%の企業が信頼できるデータを欠いており、80%超が少なくとも時折、データリスクを理由にAI施策を遅延・制限・変更しています[1]。一方、データ準備能力を備えた企業（データリインベンターズ）はわずか7%で、業界他社に比べて利益率の改善幅が最大1.6倍に達しています[1]。本記事では、PoCや技術選定を先行させた結果データ整備が後回しになるケースに注目し、AI業務改善が進まない5つの理由と、データ準備の優先順位設計を解説します。

「データ整備を後回しにする」という盲点

80%超がデータリスクでAI施策を遅延

Accentureの2026年5月調査では、80%超の企業が少なくとも時折、データ関連リスクを理由にAI・生成AIの施策を遅延、制限、変更すると回答しています[1]。この数字は、データ準備の不足がAI導入の実質的な障壁となっている現実を示しています。

データ整備を後回しにする背景には、AI導入の「見える成果」を求める圧力があります。経営層は技術選定やPoCの結果を早期に示したいと考え、データ整備を後回しにしがちです。しかし、データの質が低い状態でAIを導入すると、誤った出力や信頼性の低い結果が生じる可能性があり、業務への適用が難しくなる場合があります。

72%がデータ品質・ガバナンスの不足に直面

同調査では、72%の企業が高度なAIを支える品質・ガバナンスを備えた信頼できるデータを持っていないと回答しています[1]。

各部門が独自のシステムでデータを管理している状態では、部門をまたぐ情報の利用や全社横断の業務改善が難しくなる可能性があります。必要なデータを部門間で連携できないことが業務改善の障壁になる場合があり、データサイロの解消には時間と予算がかかるため後回しにされる場合があります。

データリインベンターズとの成果の差

高度なAIをスケールするためのデータ準備能力を備えた「データリインベンターズ」はわずか7%ですが、これらの企業は業界他社に比べて利益率の改善幅が最大1.6倍に達しています[1]。

AI業務改善が進まない5つの理由

理由1：小規模実証で止まる構造

Accentureの2026年5月調査では、64%の企業が複数部門での本番利用または全社的な取組を開始しています[1]。しかし、こうした取り組みを始めただけでは、全社展開や持続的な成果が実現したとは限りません。PoCの成果を業務全体に広げるには、対象データや業務フロー、運用体制を改めて整える必要があります。

PoCでは小規模で統制された環境で検証を行いますが、全社展開では対象範囲が広がり、扱うデータや例外対応も増えます。データ準備が不十分なまま展開を進めると、業務に耐えられる品質を確保できず、現場の信頼を失います。

Accentureの2026年10月5日の発表では、経営幹部の約4分の1しかAIから広範かつ持続的な価値を得ていると回答しておらず、AIを中核にエンドツーエンドの業務再設計を今後12カ月以内に計画する企業は15%です[2]。また、2026年10月調査（7～8月実施、経営幹部3,000人・従業員3,000人対象）では75%が今後12カ月でAI投資を増やす計画を持っており[3]、AI投資を継続する一方で組織全体で価値を実現することが課題です[3]。

理由2：業務フローを再設計しない

全社的な成果を目指す場合、業務フローの見直しが重要になることがあります。しかし多くの企業は、既存業務にAIを「追加」するだけで、プロセス自体を見直しません。

Accentureが2023年10～11月に実施し2024年に公開した調査では、Reinventors（継続的な企業変革能力を備えた企業）は個々のユースケースではなくバリューチェーン全体のビジネスケイパビリティ向上に焦点を当てています[4]。このような成果は、AIを既存プロセスに組み込むだけでは実現が難しい場合があります。

理由3：AI支出と成果のひも付けが不十分

I投資の効果を判断するには、導入前後の業務時間、コスト、品質などを比較できるよう、あらかじめ基準値と記録方法を決めておくことが重要です。

Accentureの2026年9月公開のTokenomicsレポートでは、AIトークン支出のうち、定量的な財務成果と結びつけられるのは5分の1未満と報告されています[5]。これはAI投資全体のROI測定率ではなく、トークン支出と財務成果のひも付け状況を示す数字です。

そのため、AIを導入する際は、利用量やコストだけでなく、どの業務指標の改善を目指すのかも事前に決めておく必要があります。

理由4：AI運用コストの管理と、コスト影響の周知が追いつかない

Accentureの2026年10月調査では、69%の経営幹部が1年前よりAI運用コストに注目しており、41%がトークノミクス（AIのトークン利用量・費用を管理する考え方）を積極的に管理しています[3]。しかし、AIのコスト影響について明確なガイダンスを受けた従業員はわずか32%です[3]。

運用コストや利用ルールが不明確なまま全社展開を進めると、コスト管理が不十分になり従業員が適切な利用判断をできなくなります。2026年9月公開のレポートでは、トークン消費量が今後24カ月で78%増加すると予測されており[5]、コストとガバナンスの統制が不可欠です。

理由5：データサイロの放置

データサイロは、全社横断でAIを活用する際の障壁になり得ます。Accentureの2026年5月調査でも、サイロ化したデータがAIの安全なスケールを妨げることが指摘されています[1]。

データサイロとは、部門ごとにデータが分断され、組織全体での活用が難しい状態を指します。例えば、社内規程の旧版が複数の部門に残っていたり、正本が複数存在していたり、閲覧権限が部門ごとに異なるといった状態です。

データサイロが残ると、部分的なデータでの活用にとどまる場合があります。部門をまたぐ業務では、AIが活用できる情報が限定され、業務改善の範囲も狭くなる可能性があります。

成功企業が実践するデータ準備の優先順位設計

データ準備を優先的に位置づける

データリインベンターズ（7%）のような高いデータ準備能力を実現するには、対象業務を定め、必要なデータの品質・権限・更新ルールを確認したうえで小さく検証する方法が有効です。

全社のデータ準備を一律に完了させるのではなく、以下の基準で優先順位を決めてデータ統合を進めることが推奨されます：

業務影響：業務の発生頻度と影響範囲
データ所在：正本の所在と更新責任者の明確さ
権限管理：閲覧権限の確認しやすさ
効果測定：導入前後の効果を測定できるか

経営層がデータ準備を優先課題として位置づけ、継続的な予算配分を行うことが成功の鍵です。

実務上の価値創出に集中する

2026年10月調査は「広範な導入だけでは規模での価値を生まない」と指摘しており[3]、AI経済性の管理、価値ある業務への集中、プロセス再設計が必要としています。

データ駆動型組織への転換ステップ

経営層がデータ準備を優先課題として位置づけ、予算と人材を配分します。データガバナンスの責任者を任命し、全社統一のデータ管理ルールを策定します。その上で、データ品質の継続的な監視体制を構築し、問題発見時の是正手順を明確にします。

社内文書の準備状況を確認する

社内業務での生成AI活用では、以下の項目を確認することでデータ準備の課題を把握できます。

AIに参照させる社内文書の正本・最新版が分かるか
古い文書や重複文書をどう扱うか
文書の更新責任者が決まっているか
利用者ごとの閲覧権限が反映されるか
回答の根拠となった文書を確認できるか

これらの項目を事前に整備することが、社内文書活用の成功につながります。Smart Generative Chatでは、社内文書のRAG活用機能を提供しています。

さいごに

AI業務改善が進まない要因として、データ準備の遅れが挙げられます。Accentureの2026年5月調査では、72%の企業が信頼できるデータを欠いており、80%超がデータリスクを理由にAI施策を遅延・制限・変更しています。

データ準備能力を備えた企業（データリインベンターズ）はわずか7%ですが、業界他社に比べて利益率の改善幅が最大1.6倍に達しています。多くの企業はAI投資を増やしても、組織全体で価値を実現することに課題が残ります。

AI活用を持続的な価値創出につなげるには、データ準備を優先的に位置づけ、業務フロー全体を再設計し、ROI測定と統制設計を伴った全社展開を進めることが重要です。

出典

[1] AI-ready data: The new essential for scaling AI – Accenture（2026年5月公開、2,000社・15カ国・9業種対象、高度なAI対象）
[2] Accenture Launches Advanced Intelligence Group to Help Clients Solve Their Most Complex AI Challenges – Accenture（2026年10月5日発表）
[3] Pulse of Change Index – Accenture（2026年10月公開、2026年7～8月調査、経営幹部3,000人・従業員3,000人対象）
[4] Reinvention in the age of generative AI – Accenture（2023年10～11月調査、2024年公開）
[5] CIO’s Guide to AI Tokenomics – Accenture（2026年7月調査、2026年9月公開、17カ国・経営幹部750人対象）