AIXC - AI Experience Center

AI SURVEY 2026 ─ 業界別レポート

専門サービス(士業・コンサル)

専門知は、AIと相性がいい。だが、守るべきものも多い。

「国内企業AI活用実態調査2026」(536社)のうち、専門サービス(士業・コンサル・技術サービス)43社を読み解きます。スコアは上位帯、課題は人材とセキュリティが並立。

Classmethod AI Experience Center(AIXC) | 調査対象:専門サービス(士業・コンサル) n=43

現在地(AIXCスコア / 140点満点)

全体平均を2.0pt上回り、上位帯に位置する。

71.5専門サービス(士業・コンサル)
69.5全体平均
070140
01 サマリー・全体比較

専門サービス(士業・コンサル)の現在地

AIXCスコア・活用レベル・診断パターンで見た位置づけ。

71.5
平均AIXCスコア
(全体 69.5)
53%
Lv4-5(複数部門〜全社)
到達率
F
最多診断パターン
「AI+リーダー」12社
+4.6
平均 天井ギャップ
(変革余地)
AI活用レベル分布
Lv1 未着手
1社
Lv2 個人利用
11社
Lv3 組織導入
8社
Lv4 複数部門
13社
Lv5 全社戦略
10社
診断パターン分布
F AI+リーダー
12社
E 思想先行×実装不足
10社
B 個人活用止まり
7社
D 展開停滞型
6社
A 未着手×高ポテ
5社
C 制約型
3社
読み取り:本区分の平均AIXCスコアは71.5で全体平均69.5を2.0pt上回る上位帯。Lv4-5率も53%と高く、最多パターンは「F:AI+リーダー」。知識労働そのものが業務であり、AIとの親和性が高い。一方で最大課題は人材不足(11社)とセキュリティ・コンプライアンス(11社)が同数で並立し、機密情報・顧客情報を扱う専門職ゆえに、守りの設計が活用と同じ重さを持つのが特徴。
02 課題構造

何から詰まっているか

最大の課題(Q8)と、今後強化したい領域(Q9)。

最大の課題(Q8)
社内AI人材・スキルの不足
11社
セキュリティ・コンプライアンス対応
11社
ユースケースの特定・優先順位づけ
6社
推進体制・ガバナンスの整備
5社
今後強化したい領域(Q9)
業務プロセスの自動化(RPA・AI組み合わせ)
17社
生成AI・LLMの全社活用拡大
16社
社内ナレッジ・情報活用の高度化
9社
社内AI人材の育成・内製化
9社
03 規制ポジション

規制・制約からみた自由度

サーベイQ12「業界固有の規制・制約によるAI活用制限」より。「法令・規制で制限が強い」と答えた割合。

9%
当該区分で
「規制で制限が強い」
10%
全体平均
5/13
規制の重さ 区分内順位
(1位が最も重い)
本区分で「法令・規制で制限が強い」と答えたのは9%(全体10%)。規制そのものより、顧客の機密情報を扱うがゆえのセキュリティ・守秘の要請がAI活用の設計上の制約になりやすい。
05 AIXCオファリング

課題に効く支援メニュー

上記の課題構造に、AIXC / クラスメソッドのサービスをどう当てるか。

Claude Enterprise / AI-Starter
セキュリティ・コンプライアンス(11社・人材と並ぶ最大課題)
守秘性の高い専門情報を扱えるよう、ガバナンスを効かせた生成AI環境を構築。守りと活用を両立します。
サービス詳細 →
ghoost(暗黙知蒸留AI)
最大課題:社内AI人材・スキルの不足(11社)
ベテラン専門職の「書けない判断」(診断・審査・提案の勘所)を蒸留し再現。属人化した専門知を組織資産にします。
サービス詳細 →
AI駆動開発(AIDD)/ Claude研修
強化:業務プロセスの自動化・生成AIの全社活用
専門職の実務にAIを組み込む実践プログラム。自動化と品質を両立し、少人数でも生産性を高めます。
サービス詳細 →

自社の現在地を、まず知ることから。

本ページは専門サービス(士業・コンサル)の平均像です。御社固有のスコア・課題・ロードマップは、個社向けのAI活用診断で可視化できます。

出典:国内企業AI活用実態調査2026(Classmethod AIXC、有効回答536社/当区分 n=43)。本調査はクラスメソッドの回答者ベースで情報通信業に偏りがあります。

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