ニュースの概要
・全国の中堅・大手企業でAIを導入している企業の経営層・情報部門・一般社員計900名を対象に、AI/データ活用の実態を調査した結果を公表しました。
・会社のAI活用レベルについて「活用できている」との回答は意思決定層75.0％、一般社員48.0％で、認識にギャップがあることが示されました。
・AI活用の主目的は各層とも「日常業務の自動化・効率化」が最多で、売上貢献への期待・実感は層間で差があり、成果はまだ道半ばとされています。
・AI推進の障壁は「従業員のリテラシー・知識不足（46.1％）」「戦略やビジョンの不明瞭さ（32.3％）」が上位でした。
・データ面の課題は「品質のばらつき」「リアルタイム連携の欠如」「データ散在」などが挙げられました。
✅リリース企業名
ドーモ株式会社
ニュース内容（詳細版）
AIを搭載した全社データ活用プラットフォーム「Domo」を提供するドーモ株式会社は、従業員300名以上のAI導入企業に勤める経営層・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名を対象に、「日本企業のAIとデータ活用の実態調査」（2025年9月3日～5日、インターネット調査）を実施しました。生成AIの普及で活用が加速する一方、層間の認識ギャップと推進の障壁が浮き彫りになっています。
活用レベル（会社・個人）における認識差
- 会社のAI活用レベル
- 「活用できている」：意思決定層 75.0% ／ 一般社員 48.0%（27.0pt差）。
- 一般社員では「十分に活用できていない／全く活用できていない」合計が42.6%に達し、現場実感の遅れが見られます。
- 個人のAI活用レベル
- 「活用できている」：意思決定層 71.5% ／ 一般社員 30.2%（41.3pt差）。
- 個人レベルでも実装・スキルの浸透に大きな差が存在。
AI活用の目的と成果（“効率化”中心、売上寄与は道半ば）
- 目的（上位）
- 「日常業務の自動化・効率化」70.7%（各層で最多）。
- 「売上向上・顧客体験最適化」：意思決定層 51.0% vs 一般社員 20.4%（30.6pt差）。
- 「マーケティング施策の改善」：意思決定層 44.5% vs 一般社員 15.8%（28.7pt差）。
→ 経営側ほど成長領域（売上・CX・マーケ）への期待が高い一方、現場は効率化に比重。
- 成果（上位）
- 「業務効率化」58.7%、「従業員の生産性向上」41.3%。
- 成長領域では「新規ビジネス創出」：意思決定層 36.0% vs 一般社員 15.8%（20.2pt差）／「売上拡大」：意思決定層 33.0% vs 一般社員 12.0%（21.0pt差）。
→ 効率化の実感＞売上・新規事業。層間で成果認識にギャップ。
戦略・ビジョンと現場浸透（ロードマップ共有は15.0%）
- AI導入・活用の戦略/ビジョン
- 「明確なゴールとロードマップがあり、全社で共有」15.0%。
- 内訳：意思決定層 24.5%、情報部門 22.5%、一般社員 8.2%。
→ 現場へのビジョン浸透不足が顕著。戦略・ロードマップ不確定（合計66.4%）。
推進の障壁（“人材・戦略・セキュリティ”の三重苦）
- 上位障壁
- 従業員のリテラシー・知識不足 46.1%
- AI活用の戦略やビジョンの不明瞭さ 32.3%
- 導入・活用を推進するための人材やノウハウ不足 28.7%
- セキュリティ面の不安 28.6%
→ 教育・人材／トップの方針／安全性の三領域がボトルネック。
データ活用の浸透と課題（“品質・連携・散在”が制約）
- 浸透度
- 「一部の部署で活用」42.8%、「全社で日常的に活用」23.9%。
- 「全社で日常的に活用」：意思決定層 38.5%、情報部門 29.5%、一般社員 15.8%。
- 一般社員の20%以上が『分からない』と回答し、現場への定着不足が示唆。
- データ面の上位課題
- 品質ばらつき 30.0%
- リアルタイム連携の欠如 25.7%
- 社内の複数システムに散在 25.3%
企業コメント（要旨）
- 現場が「置き去り」になりがちで、浸透段階の課題が大きい。
- 効率化の成果は広がる一方、売上・新規事業など正の価値創出へのシフトが次段階。
- そのために、明確な戦略・ビジョン、全社体制、データ×AIの接続（品質・散在・リアルタイム）の解消が不可欠。
- Domoは、専門知識がなくても誰もがデータとAIを活用できる環境を提供し、全社的活用の底上げに貢献していく、としています。
出典
🔗 PR TIMES – AI活用の障壁 「従業員のリテラシー・知識不足（46.1%）」、「AI活用の戦略やビジョンの不明瞭さ（32.3％）」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「日本企業のAIとデータ活用の実態調査」を実施～
🔗 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000203.000026007.html
AIVISOR編集部より
本調査は、「活用しているつもり」と「現場実感」の乖離と、AIを価値創造につなげるための戦略・人材・データ基盤の不足を具体的に示しています。まずは全社で共有されたゴールとロードマップを定め、現場が迷わないユースケース単位のKPI（時短・一次解決率・売上寄与）を設計することが重要です。並行して、データ品質統一・リアルタイム連携・散在解消を進め、リテラシー育成（オンボーディング＋継続学習）と推進役（データアンバサダー等）の配置で“浸透の壁”を乗り越える体制づくりをおすすめします。
