AI活用の障壁 「従業員のリテラシー・知識不足」、「AI活用の戦略やビジョンの不明瞭さ」が上位に！「置いてけぼり」の現場で広がる意識の差も浮き彫りに【ドーモ株式会社調べ】

会社におけるAI活用レベルを聞いたところ、意思決定層では「非常に高いレベルで活用できている」「ある程度のレベルで活用できている」との回答の合計が75.0％となった一方、一般社員では48.0％にとどまり、27.0ptの差があることが分かりました。

また、「十分に活用できていない」「全く活用できていない」と回答した一般社員は合計で42.6％に上り、意思決定層との認識の差が浮き彫りとなりました。

自身のAI活用レベルを聞いたところ、意思決定層では「非常に高いレベルで活用できている」「ある程度のレベルで活用できている」との回答の合計が71.5％となった一方、一般社員は30.2％にとどまり、41.3ptの差があることが分かりました。

会社のAI活用レベルと同様に、個人レベルでも意思決定層と現場社員との間に大きな認識の差が見られます。

AI活用の主な目的としては、「日常業務の自動化や効率化（70.7%）」「売上向上や顧客体験の最適化（29.4%）」「マーケティング施策の改善（24.9%）」の3つが上位に挙げられました。

各層の7割以上が「日常業務の自動化や効率化」を目的に挙げる一方で、意思決定層では、「売上向上や顧客体験の最適化（51.0％）」や「マーケティング施策の改善（44.5％）」への期待が他の層と比べて大きいことが分かりました。

一般社員と比較すると「売上向上や顧客体験の最適化」は20.4%と30.6pt差、「マーケティング施策の改善」は15.8%と28.7pt差となりました。各層におけるAI活用の目的の違いが明らかになりました。

AI活用による成果を聞くと、「業務効率化（58.7%）」と「従業員の生産性向上（41.3%）」が上位に挙げられました。一方で、「売上拡大（20.1%）」や「新規ビジネスの創出（23.4%）」といった事業の成長領域への貢献は、他の項目と比較するとまだ道半ばであることが分かります。

各層の回答を見ると、意思決定層において「新規ビジネスの創出」を成果として回答したのが36.0%に対して、一般社員は15.8%と20.2ptの差がありました。

また、「売上拡大」を成果として回答した意思決定層が33.0%いた一方で、一般社員は12.0%と21.0ptの差があり、意思決定層と一般社員の間でAI活用の成果に対する認識のギャップがあることが分かりました。

AI導入・活用の戦略やビジョンの状況について聞くと、明確なゴールとロードマップがあり、全社で共有されていると回答した企業はわずか15.0％となりました。

具体的なロードマップや明確なゴール、戦略・ビジョンが不確定であるとする企業は合計で66.4％に上り、多くの企業が明確な方向性を全社で共有できていないことが分かりました。

さらに各層の回答を見ると、「明確なゴールとロードマップがあり、全社で共有されている」と回答した意思決定層は24.5％、情報部門は22.5％と20％以上なのに対し、一般社員は8.2％にとどまり、現場へのビジョン浸透が不十分であることが伺えます。

AI活用推進の障壁について聞いたところ、最も多く挙げられたのは、「従業員のリテラシー・知識不足（46.1％）」でした。続いて、「AI活用の戦略やビジョンの不明瞭さ（32.3％）」が上位に挙げられました。

他にも「導入・活用を推進するための人材やノウハウの不足（28.7%）」、「セキュリティ面における不安（28.6%）」が障壁として挙げられました。従業員の知識や推進人材の不足、活用の戦略やビジョンの不明瞭さ、セキュリティ面の不安などがAI活用推進の障壁であることが分かります。

会社におけるデータ活用の浸透状況を聞いたところ、最も多かったのが「一部の部署で活用されている」の42.8%となりました。「データが日常的に活用され、全社的に浸透している」との回答は23.9%にとどまり、データ活用は一部の部署で推進している企業が多いことが分かりました。

各層の回答を見ると、「データが日常的に活用され、全社的に浸透している」と回答した意思決定層は38.5%と、情報部門（情報システム・IT・DX部門）の29.5%と9.0ptの差が見られ、一般社員は15.8%と意思決定層の回答と22.7ptの差があり、大きな認識のギャップが存在しています。

また、一般社員の20％以上が「分からない」と回答しており、データ活用が現場には十分に浸透していない可能性があることが伺えます。

AI活用の成果を最大化するうえでのデータの取り扱いに関する課題を聞いたところ、「データの品質にばらつきがあり、AI活用の精度が上がらない（30.0%）」「リアルタイムでデータをAIに連携させる仕組みがない（25.7%）」「AIで使うべきデータが社内の複数システムに散在している（25.3%）」が上位となっており、経営層ほど強く課題と認識している傾向が見られました。

これらの課題が解決されない限り、AI活用の高度化や全社的なDX推進は難しいことが示されています。

調査名：日本企業のAIとデータ活用の実態調査
実施時期：2025年9月3日(水)～2025年9月5日(金)
調査手法：インターネット調査（ドーモ株式会社が第三者調査機関に委託）
調査対象：全国の従業員数300名以上の中堅・大手企業でAIを導入している企業の経営者・役員・経営企画200名、情報システム・IT・DX部門200名、一般社員500名の計900名
※表記の都合上、小数点以下第二位を四捨五入しているため、合計が100%にならない場合があります

出典元：ドーモ株式会社

※詳細については出典元の企業にお問い合わせください。