「導入は進んだが、成果はまだ」 デル新社長が指摘する日本企業の“AIギャップ”

デル・テクノロジーズは2026年10月27日、世界35カ国のビジネスやITの意思決定者を対象とした調査結果を発表した。日本企業の生成AI活用は導入の段階を脱し、成果創出の段階へ移行しつつあるという。では、就任間もない新社長が指摘する「成果を阻む壁」とは何か。

[松林沙来，ITmedia]

　デル・テクノロジーズは2026年10月27日、調査レポート「Modern Enterprise Readiness Study 2026」の結果を発表した。同日の記者会見では、2026年8月に代表取締役社長に就任したジョン・ロボトム氏が調査結果と日本市場への取り組みを説明した。

ジョン・ロボトム氏（筆者撮影）

　本調査はデル・テクノロジーズが2026年6月、調査会社Vanson Bourneに委託して実施した。世界35カ国の従業員100人以上の組織に属するビジネスやITの意思決定者2950人が対象で、日本からは150人が回答した。調査によると、生成AI活用の初期・中期段階を脱し、後期段階にある日本企業の割合は2025年の35％から2026年には58％へ拡大した。APJC（アジア太平洋・日本・中国）平均の61％に迫る水準だ。調査結果からは、日本企業の生成AI活用が導入段階から実活用の段階へ移りつつある様子がうかがえる。

　一方で、調査からはAI活用が進むほど鮮明になる新たな壁も浮かび上がった。

日本企業を阻む「AI実行のギャップ」とは

　調査によると、最大の障壁はセキュリティやコンプライアンス、プライバシーへの懸念だった。日本企業の47％が課題として挙げ、38％は人材不足を2番目の課題とした。また、63％はAIとデータ、セキュリティを横断するロードマップの不足を指摘した。調査からは、日本企業の課題の中心がAI導入そのものから、AIを全社規模で展開して成果につなげる「実行」へ移りつつあることがうかがえる。

調査が示す日本企業のAI推進における4つの課題（出典：デル・テクノロジーズの会見投影資料）

　AI投資の判断基準も変化している。日本企業の72％は「実証されたビジネス成果と明確なリスク管理計画がなければ、新たなAI施策を進めない」と回答した。

　活用領域には日本の特徴が表れた。APJC全体では「IT自動化・インフラ運用」や「従業員の生産性とナレッジワーク」が上位となった。日本では「データ分析・意思決定支援」（55％）が最も高く、「セキュリティ／脅威検知」（48％）が続く。日本では、意思決定支援やリスク管理に関わる領域が上位に並んだ。

　ロボトム氏は会見の質疑応答で、日本企業が成果創出に慎重な背景を次のように語った。

　「日本企業はリスクに対して非常に慎重であり、信頼性が担保されるまで自動化に踏み切りにくい傾向がある。海外での先進事例や信頼できるAI基盤の構築手法を提示することで、成果の創出につなげていきたい」

公的機関の調査も示す「効率化止まり」の実態

　AI活用の成果や人材をめぐる課題は、公的機関の調査や推計にも表れている。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が2026年7月に公開した「DX動向2026」によると、AI導入による効果では「業務が効率化したり迅速化した」が91.6％と最も高い。一方で「売上や利益が向上した」は3.9％にとどまる。

• 「DX動向2026」について（IPA）

　人材面の制約も大きい。経済産業省が2026年3月に公開した「2040年の就業構造推計（改訂版）」は、2040年に「AI・ロボット等の利活用を担う人材」が約340万人不足すると推計している。

• 「2040年の就業構造推計（改訂版）」について（経済産業省）

　デル・テクノロジーズは、こうした実行面の課題に対する支援策として「Dell AI Factory」を挙げる。インフラやデータ基盤、ソフトウェア、サービスを組み合わせ、AIの構想策定から導入、運用、拡張までを支援するアプローチだ。このほか、経営層との対話や検証の拠点となる「Executive Briefing Center」と「AI Innovation Lab」を国内に設置している。