こんにちは！AI Experience Center（AIXC）のWEB運営チームです。
本日も【AIサーベイシリーズ】として、お話していきます
前回は、AI活用度を5つの指標に分解した「AI+5次元レーダー」で、F層と全体の差を見てきました。ただしこれは全業種をひとまとめにした平均の話です。実際の現場感は業種によって違うはず——というわけで今回は、同じ5指標を8業種に分解し、どこで一番差がつくのかを見ていきます。
8業種×5指標のヒートマップ
- 情報通信業：業務深度27.8／組織体制25.6／データ基盤73.9／文化・人材43.2／KPI・スコア62.0
- 製造業：14.8／23.5／49.6／47.0／58.3
- 専門サービス・金融保険：27.3／40.0／72.7／45.5／54.5
- 商業（卸・小売）：22.5／22.5／77.5／50.0／55.0
- 建設・不動産：12.5／8.3／58.3／25.0／45.8
- 公共・基盤産業：25.0／25.0／58.3／58.3／75.0
- 教育・医療：23.5／11.8／70.6／23.5／52.9
- 生活・サービス系：14.8／40.7／70.4／70.4／63.0
- 列平均：業務深度21.0／組織体制24.7／データ基盤66.4／文化・人材45.4／KPI・スコア58.3
どの業種も「業務深度」「組織体制」が最弱軸
列平均を見ると、業務深度（21.0）と組織体制（24.7）が5指標の中で突出して低く、業種を問わない共通の弱点になっています。データ基盤（66.4）はどの業種も高水準である一方、実装の深さと専任体制の整備は、業種にかかわらず苦手な領域だということです。
業種間の差が最も大きいのは「文化・人材」
一方、業種同士を比べたときに差が最も大きく開くのは「文化・人材（生成AI利用率）」です。最高は生活・サービス系の70.4、最低は教育・医療の23.5で、その差は46.9ptにのぼります。組織体制も8.3〜40.7と、業種によって大きく振れる指標でした。
AIXCスコアで見ても、最高は情報通信業の74.0点、最低は建設・不動産の58.6点で、差は15.4点。公共・基盤産業（72.5点）は方針策定（KPI/スコア）が進んでいることもあり、規模の割に健闘しています。この格差を生んでいるのは技術投資額の差ではなく、生成AIの利用がどれだけ現場に浸透しているか、体制がどれだけ整っているかの差だということです。
次回は、「天井」という考え方を紹介します
次回は、業界・職種ごとのAI活用の構造的な上限「天井」について紹介します。天井が低い業界イコール遅れている業界、というわけではないという話です。
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