AI導入率と投資効果に大きなギャップ、Gartner調査で明らかに
AI導入率と投資効果にギャップ Gartner調査

ガートナージャパン(Gartner)は2026年9月3日、AIを複数の事業部門にわたって本格的に展開した、またはAIファーストのアプローチを採用した組織は全体の22%にとどまるというグローバル調査の結果を発表した。成功事例が限られる一方、AIへの投資額は増大している。部門リーダーの85%が「2026年にAI関連支出を増やす予定」と回答し、2025年には各部门予算の平均12%をAIに充てていた。

導入率上位と投資効果上位のユースケースのギャップ

Gartnerは、部門リーダーが実際に価値を生み出す活用例よりも、人気や話題性の高いAIアプリケーションを優先する傾向に懸念を示している。最も多く取り組まれているAIユースケースと、プラスのリターンを報告したリーダーの割合が高いAIユースケースを比較すると、IT分野で明確なギャップが見られたという。

導入率で上位のAIユースケースとして首位に立ったのは「サイバーセキュリティ脅威の検知/対応」と「ITサービステスクの自動化」で、どちらも54%の票を集めた。「コード生成およびリファクタリングの自動化」(44%)が続いた。

一方、投資効果が高いAIユースケースとして首位に立ったのは「インテリジェントなIT資産・コスト最適化」(40%)だった。「合成データ生成」(28%)、「コード生成およびリファクタリングの自動化」(23%)が続いた。

つまり、導入率上位の「サイバーセキュリティ脅威の検知/対応」と「ITサービステスクの自動化」と、投資効果上位のAIユースケース(「インテリジェントなIT資産・コスト最適化」)は一致しなかった。導入率と投資効果の両方で上位3位に食い込んだのは、「コード生成およびリファクタリングの自動化」のみだった。

AI投資の効果を測定できない組織

Gartnerのディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストであるティナ・ヌノ氏は「組織は、一般的にはあまり導入されていないものの、自社固有のビジネスニーズと密接に整合した戦略的なユースケースから、最大かつ定量的な価値創出を得ている。CEOやCIO(最高情報責任者)は、どのユースケースが最大のリターンを生むかを特定し、各部门や部門リーダーに明確かつ効果的な目標を設定することが求められる」と提言する。

AI投資の成果を測定できているかどうかにも、企業間で差があった。AI投資のROI(投資対効果)を継続的に追跡し、AIを価値創出のポートフォリオとして管理するとともに、プロジェクトのパフォーマンスを定期的に評価し、成果の低い施策は再分配または中止する高パフォーマンス企業では、AI施策の81%がプラスのリターンを生み出していた。

一方、低パフォーマンス企業は、AI施策の29%について「投資対効果を測定できていない」と回答した。2025年に自部門がAIにどれだけ費用を投じたかを全く把握していない組織も約11%あった。

ヌノ氏は「財務面での可視性の欠如は、支出増大に伴うリスクを高める。ビジネス成果に直接結び付いた厳密な測定基盤がなければ、組織はリソースの無駄遣いや期待外れの結果に関するリスクがある」と指摘する。

また、多くの部門は大胆な変革や新たな収益源の創出よりも、生産性の向上を優先していた。生産性向上は部門リーダーの75%が主要な成果目標として挙げ、AI関連予算の平均約30%がこの目的に充てられていた。この割合は2番目に票を集めた目標の約2倍に相当する。

ヌノ氏は「生産性向上、販売成長、リスク軽減、イノベーションといった成果のカテゴリーごとに投資額を追跡している部門リーダーは、投資を正当化し、不調なプロジェクトがあれば迅速に再分配できる体制を整えている。ビジネス目標に直結した厳密な測定基盤がなければ、組織は監視や説明責任への要求が高まる中で、資源配分の誤りや機会逸失に直面する」と分析する。

日本でも期待したほどの効果は得られていない

Gartnerの另一位アナリストは、国内の状況について次のように補足する。「日本でも多くの企業が約3年前から生成AIの導入を進め、生産性向上を期待してきた。一方で、『期待したほどの効果が得られていない』という声は多い」

この背景として、AIを導入すればそのまま生産性向上につながるという安易な期待や、AIを使うカルチャーや業務プロセスが十分に整っていないまま導入を進め、結果として利用が広がっていないといった要因が指摘される。一方で、AIエージェントプラットフォームを企業共通の基盤として整備し、業務そのものを変えていこうとする動きも急速に広がる。

「企業にとって重要なのは、これまでの取り組みを単純に成功・失敗で評価するのではなく、進化し続けるAIと向き合いながら、個人の生産性向上からAIエージェントによるビジネス変革へと段階的に取り組み、企業を時代の変化に対応させることだ」と語る。

なお、今回の調査は2026年1〜4月にかけて、2025年度の年間売上高が5000万ドル以上の企業に所属する1303人を対象に実施されたものだ。