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【AIサーベイ】第13回:規模別に見ると、診断パターンの分布はこう違う

【AIサーベイ】第13回:規模別に見ると、診断パターンの分布はこう違う
AI Experience Center AIサーベイ 大企業(1000名以上) 中堅企業(300〜999名) 中小企業(300名未満)
2026.07.29

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!

「大企業だからAI活用も進んでいるはず」——本当にそうなのでしょうか。今回は、企業規模と診断パターンを掛け合わせて見えてきたことをご紹介します。

規模別に見た6パターンの分布

大企業(118社)・中堅企業(144社)・中小企業(270社)それぞれで、6つの診断パターンの分布を見てみました。

  • F(AI+リーダー):大企業26.3%/中堅企業26.4%/中小企業19.6%
  • B(個人活用止まり):大企業27.1%/中堅企業27.8%/中小企業30.4%
  • A(余地大):大企業1.7%/中堅企業3.5%/中小企業10.0%
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規模格差はあるけれど、「両極」が裏切ってくる

大企業ほどF層(先頭集団)の割合が高い傾向は確かにあります。ただ、B層(個人活用止まり)の割合は大企業27.1%・中堅企業27.8%・中小企業30.4%と、実はそこまで大きな差ではありません。

つまり、「規模が大きいから安心」というわけではなく、大企業・中堅企業の中にも、個人活用止まりの会社が3割近く存在しているということです。(この層については以前の回で「資源があっても動けない72社」として詳しくお話ししました)

中小企業は「A層」が多い

もう一つの特徴が、A(余地大)の割合です。中小企業は10.0%と、大企業(1.7%)・中堅企業(3.5%)に比べて明らかに高くなっています。これは、AI活用への取り組みがまだ始まったばかりの中小企業が多いことを示しています。

裏を返せば、中小企業は「これから伸びる余地が一番大きい層」がまとまって存在しているとも言えます。最初の一歩を踏み出せれば、大きく点数を伸ばせる可能性を秘めている会社が多いということです。

次回は、診断の設計思想そのものを解説します

規模別の分布を見たところで、次回は少し理論寄りの話に入ります。なぜ「レベル」と「パターン」という2つの軸で診断する必要があるのか、その設計思想を解説します。お楽しみに!



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