データレポート生成AI2026年版 中小企業白書を生成AIの目で読む — 投資余力と人手不足の間で何から着手するか2026年版中小企業白書は、AIトランスフォーメーションを掲げつつ、デジタル化の段階では約6割がツール移行の途中にとどまると示しました。省力化投資をした企業のうちAIに取り組んだのは3割。活用していない理由の1位は予算ではなく「活用する業務がイメージできていない」63.4%です。白書の数字から、中小企業が最初に着手する業務を考えます。分析岡崎 太公開日2026年9月28日出典数出典 4件
データレポート生成AIAIが成果になる7条件 — DORA 2025で見直す開発組織の投資先DORA 2025では、回答者の90%が業務でAIを利用する一方、AI生成コードへの信頼が低い回答も30%ありました。AI導入と開発の速さ・不安定さとの関連を読み分け、7つの組織能力を、自社の投資先と検証項目に置き換えます。分析岡崎 太公開日2026年9月17日出典数出典 5件
データレポート生成AIAIガバナンスは誰の仕事か — 責任所在とAI資産の棚卸しから読む「PoC止まり」の構造PwC Canadaの調査では、責任あるAIを最優先事項とする組織が72%ある一方、専任ガバナンス機能を持たない組織は36%。Accentureの業務再設計に関する論考と合わせ、生成AIの実証実験を本番運用へ進めるための責任・台帳・受入基準を考えます。分析岡崎 太公開日2026年9月10日出典数出典 4件
データレポート生成AIAIの影響を受けやすい職種の22〜25歳、雇用は「同ペースなら」より19%少ない — 2026年8月改訂「炭鉱のカナリア」で採用・育成計画を組み直すStanfordの2026年8月改訂版では、AIの影響を受けやすい職種の22〜25歳の雇用は、影響を受けにくい職種の同年代と同ペースで推移した場合より19%少なく、差は離職の増加ではなく採用の減少で生じています。金融引き締め説などの反論も併記し、日本の新卒採用・離職データと重ねて、若手採用を絞る前に「任せる範囲」と育成を組み直す判断軸を示します。分析岡崎 太公開日2026年9月7日出典数出典 7件
データレポート生成AI令和8年版 情報通信白書を経営者目線で読む — 個人利用58.8%・調査対象内の企業利用86.4%の先にある「学ぶ環境」と「データ基盤」の差総務省「令和8年版 情報通信白書」のAI利活用データを経営者目線で読み解きます。個人向け調査では利用経験58.8%（15〜69歳・年代別同数割付）、デジタル化着手済み企業の管理職調査で、活用方針「わからない」を除いた回答者内の業務利用は86.4%。後続設問では、学ぶ環境39.9%、社内データ基盤24.5%です。調査条件を確認し、導入率の次に測る指標を考えます。分析岡崎 太公開日2026年8月31日出典数出典 4件
データレポート生成AI職種別AI活用は「割合」より「任せ方」を測る — Anthropic Economic Index 2026の実利用ログ分析Anthropic Economic Indexの実利用ログでは、Claude.aiと1P APIで職種構成や任せ方が異なります。最新版の分類変更と回答者偏りも含めて読み、職種名ではなく成果物・委任度・人の確認点でAI活用を設計する方法を整理します。分析岡崎 太公開日2026年8月26日出典数出典 5件
データレポート生成AI推論価格は年率中央値50分の1 — Epoch AIとStanford AI Index 2026から読む見送り案件の再評価非reasoning系LLMの公開API価格は、固定したベンチマーク性能を満たす最安価格で測ると年率9分の1〜900分の1、中央値50分の1で下落しました。測定条件を明確にし、コストを理由に見送った生成AI施策を再評価する方法を整理します。分析岡崎 太公開日2026年8月25日出典数出典 4件
データレポート生成AI企業の生成AI活用、34.5%の中身 — 中小企業・小規模企業の規模別ギャップを用途・体制・課題から読む帝国データバンク調査では、生成AI活用率は大企業46.5%に対し小規模企業28.0%でした。同じ調査の用途・課題・効果を規模別に読み、別設計の東京商工リサーチ調査は直接比較せず補助線として扱います。格差の主要因を断定せず、中小企業が小さく検証する手順へ落とし込みます。分析岡崎 太公開日2026年8月24日出典数出典 2件
データレポート生成AI「使いこなせない層」が業務支障に — 管理職1,008名調査から読む、企業内AIスキル格差と投資意向生成AI導入企業の管理職1,008名を対象にしたコーレ調査では、71.3%が使いこなせない人による業務支障に肯定し、別設問では86.5%が今後のAI投資予算増額に肯定しました。2つの回答者の重なりは未公表です。調査の限界を踏まえ、管理職教育・採用要件・評価制度へつなぐ判断軸を整理します。分析岡崎 太公開日2026年8月21日出典数出典 3件
データレポート生成AIC-suiteの54%が「AI導入が会社を引き裂いている」と回答 — まず組織設計を点検するWRITER社の2026年調査では、経営幹部の79%がAI導入に課題があると答え、C-suiteの54%が「AI導入が会社を引き裂いている」と回答しました。DeloitteとCiscoの調査も参照し、モデル追加の前に戦略・データ・業務統合・ガバナンスを点検する判断軸を提示します。分析岡崎 太公開日2026年8月19日出典数出典 5件
データレポート生成AI生成AIの職能差とAIエージェントの用途別ROI — 主要3社の調査から導入順序を設計するBCG調査では2026年のAI投資の3割超がエージェント領域へ向かう計画です。一方、Deloitteの生成AI施策全般の職能別ROIと、Google Cloudのエージェント用途別ROIには差があります。調査対象を混同せず、「どの業務から入れるか」という導入順序の設計軸を一次データから整理します。分析岡崎 太公開日2026年8月14日出典数出典 5件
データレポート生成AI競争軸は「導入」から「効果創出」へ — PwC 6カ国比較に見る日本の現在地PwCの6カ国比較調査によると、日本企業の生成AI活用・推進度は87%まで上昇し、主要国は87〜93%に収れんしました。この指標ではもう差がつかない一方、「期待を大きく上回る効果」を創出した企業は日本9%に対し米国38%。導入の次に問われる「効果創出」と「成果還元」の構造を一次データから読み解きます。分析岡崎 太公開日2026年8月12日出典数出典 2件
データレポート生成AI生成AI活用企業の業務効果86.7%とAIで「増収もコスト削減もない」56%はなぜ両立するのか — 効果測定の3レイヤー帝国データバンクでは生成AI活用企業の86.7%が「業務への効果あり」と回答する一方、PwCのAI全般に関する設問では56%が増収もコスト削減も実現していないと回答しました。技術範囲も異なる2つの数字を調査設計から分解し、効果を混同しない3レイヤーの見方を示します。分析岡崎 太公開日2026年8月10日出典数出典 4件
データレポート生成AI日本企業の生成AI導入率は34%か、87%か — 主要5調査の乖離から読む「二極化」の実態日本企業の生成AI導入率は、帝国データバンクの34.5%からPwCの87%まで、調査によって大きく開きがあります。主要5調査の母集団・設問定義を分解して乖離の正体を特定し、その裏で進む大企業と中小企業の二極化を一次データに基づいて分析します。分析岡崎 太公開日2026年8月9日出典数出典 8件
