#0202 経営者の8割がAIを使えても成果が出ない理由

Version V6｜文字数: 13,436字｜更新日: 2026.11.08

「うちの会社もAI、ちゃんとやってますよ」と即答できる経営者は、今やかなりの割合に達している。日経ビジネスとグロービス経営大学院が2026年5〜6月に実施した実態調査(経営層139人を含む618件)では、経営層の約8割が日常的にAIを利用し、その2割は「AIなしでは業務が難しい」とまで答えている。

問題はその先にある。同じ調査で、経営層自身が重視する能力を聞くと、1位は「リーダーシップ」(86.3%)、2位は「コミュニケーション」(82.7%)で、「デジタル・AI活用能力」は48.9%にとどまった。つまり経営者本人は、AIを毎日触っているのに、自分がいちばん大事だと思っているのはAIスキルではない。

ここに、多くの経営者が見過ごしている分岐点がある。「AIを使っているかどうか」はもう競争の分かれ目ではない。分かれ目は、そのAI活用を「会社の成果」まで押し上げる力、つまりAI以外の何かを持っているかどうかだ。この記事では、複数の一次調査データを突き合わせながら、その「何か」の正体を具体的に特定していく。

目次

• 第1章 「8割が使っている」のに成果に差がつく、という矛盾

• 第2章 数字で見る溝――ROIを出せているのは13〜29%しかいない

• 第3章 「本気度」の正体――取締役会の圧力と現場の温度差

• 第4章 なぜAIスキルより「人を動かす力」が重視されるのか

• 第5章 よくある3つの誤解――「ツールを変える」「もっと研修する」「若手に任せる」では解決しない

• 第6章 経営者がやるべき5つの行動チェックリストと「本気度診断」

• 第7章 取締役会からの圧力を、自分の本気度に変えられるか

• よくある質問――経営者から寄せられる3つの疑問

• まとめ――8割が使う時代に、経営者が問われているもの

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第1章 「8割が使っている」のに成果に差がつく、という矛盾

まず、手元にある一次情報を整理しておきたい。前述の日経ビジネス×グロービス経営大学院の調査(2026年5〜6月実施、経営層139人を含む618件対象)は、経営層のAI利用実態を扱った数少ない国内調査のひとつだ。結果はシンプルで、経営層の約8割が「日常的にAIを利用している」と回答した。もはやAIを使っていない経営者は少数派、というのが日本のビジネスリーダー層の現実になっている。

一方で、この調査がもうひとつ明らかにしたのは、経営層が自分自身に求める能力の優先順位だ。

• リーダーシップ:86.3%
• コミュニケーション:82.7%
• デジタル・AI活用能力:48.9%

この3つの数字を並べた瞬間に、ある違和感に気づく経営者は少なくないはずだ。「AIを毎日使っている」という行動と、「AIスキルを重視していない」という自己認識が、同じ経営者の中で両立しているのである。

これは矛盾ではない。むしろ、成果を出している経営者ほど無意識にわかっていることの裏返しだ。AIはすでに「使うこと自体」が特別な能力ではなくなった。メールを書くのと同じレベルの、当たり前の道具になった。だからこそ経営層は、AIを使う能力そのものより、AIを使って何を動かすかという、もう一段上の能力――リーダーシップとコミュニケーション――に意識を向けている。

少し補足しておくと、これは「AIスキルが要らない」という話ではない。道具として使いこなせることは今や前提条件であり、48.9%という数字自体も決して低くはない。重要なのは、経営者自身が「これだけでは勝負にならない」と直感的に理解している点だ。道具を使えることと、道具を使って組織を動かせることの間には、想像以上に大きな距離がある。

ここで、ある経営者の例で考えてみよう。仮にC社としておく、地方都市で従業員40名ほどの工場を営む50代の社長の会社だ。C社は半年前、クラウド型のAIチャットツールを数名分契約して導入した。従業員40名規模の工場がこの手のツールを複数名で使う場合、相場としては年間数十万円規模の投資になることが多い。取引先にも銀行にも「AI、うちもやってますよ」と即答できるようになり、胸を張れるようにはなった。

だが、来月の取締役会では「このAI投資は、結局いくらの利益につながったのか」という議題が組まれている。C社の社長の立場で考えてみると、こういう本音が漏れてくるはずだ。「使っている実感はある。胸を張れるようにもなった。でも『それで利益はどれだけ増えたんですか』と突っ込まれると、正直言葉に詰まるんです」。使っている実感はあっても、それが会社の数字にどう跳ね返っているかを、自分の言葉で説明できない。この感覚を抱えている経営者は、恐らくこの記事を読んでいるあなた自身も含めて、決して少数派ではない。

問題は、「意識を向けている」ことと「実際にそれをやれている」ことの間に、まだ大きな溝があることだ。この溝に気づかないまま時間だけが過ぎていけば、来期の取締役会でも今期と同じ質問を受け、同じように言葉に詰まることになりかねない。その溝の深さを、次の章で具体的な数字で確認していく。

第2章 数字で見る溝――ROIを出せているのは13〜29%しかいない

「8割が使っている」という数字だけを見ると、AI活用はもう十分に進んでいるように感じる。しかし、「使っている」と「成果が出ている」の間には、想像以上に大きな落差がある。ここでは複数の一次情報を並べて確認する。

まず、AI活用プラットフォームを提供するWriter社が2026年4月に公表した調査(企業の意思決定層2,400名を対象に実施)では、97%が何らかの形でAIを展開していると回答した一方、79%が深刻な課題を抱えていると答え、高いROI(投資対効果)を達成できたのはわずか29%だった。展開率はほぼ100%なのに、成果として報告できる企業は3割に届かない。

日本国内に目を移すと、PwC Japanの調査では、生成AI導入の効果が「期待を上回った」と回答した日本企業はわずか13%だった。世界的に見てもROIを出せているのは13〜29%の範囲に収まっており、「導入すればだいたい成果が出る」という楽観は、どの国のデータを見ても成立していない。

さらに踏み込んだ数字がGartnerの分析(2026年1月)だ。世界のCxO(最高幹部層)を対象にした調査によると、包括的なAI戦略を持つ経営者はわずか27%にとどまる。ここで重要な注釈を一つ入れておきたい。この27%という数字は日本限定の調査ではなく、世界のCxO197人を対象にした調査から得られたものであり、日本特有の弱さを示す数字ではない。むしろ「AI戦略を場当たり的にしか持っていない経営者が世界の7割を占める」という、グローバル共通の課題を示すデータだと捉えるべきだ。日本の経営者が特別に遅れているわけではなく、世界中の経営者が同じ壁にぶつかっている、という点は正確に理解しておきたい。

この章の数字を並べると、構図がはっきり見えてくる。

この章の数字一覧

• 経営層の日常的なAI利用率(日本): 約80%(日経ビジネス×グロービス経営大学院、2026年5〜6月)
• 何らかの形でAIを展開している企業(世界): 97%(Writer社調査、2026年4月)
• 高いROIを達成した企業(世界): 29%(Writer社調査、2026年4月)
• 導入効果が期待を上回った企業(日本): 13%(PwC Japan調査)
• 包括的なAI戦略を持つ経営者(世界のCxO): 27%(Gartner分析、2026年1月)

「使っている」の数字(約80%〜97%)と、「成果が出ている」の数字(13%〜29%)。この2つの数字の間にある50〜70ポイントの落差こそが、この記事の核心だ。AIを導入しただけの会社と、AIで成果を出している会社の間には、ツールの違いではなく、もっと別の要因による大きな壁が存在している。この壁を越えられていない会社は、来期も再来期も、取締役会で同じ質問を繰り返されることになる。

この落差を、経営者の立場で言い換えるとこうなる。「導入した」という報告はほぼ全員ができる。取締役会にも、株主にも、「AI、やっています」と堂々と言える。しかし「それで利益が増えたか、業務が速くなったか」と突っ込まれた瞬間に、答えられる経営者は一気に少数派になる。報告書の見栄えと、実際の経営成績が一致していない会社が、世界的に大多数を占めているのだ。

第3章 「本気度」の正体――取締役会の圧力と現場の温度差

では、その壁を作っているのは何か。ヒントになるのが、AI分析企業Dataikuが2026年に公表した「Global AI Confessions Report: CEO Edition」(Harris Poll調査、世界のCEO900人を対象に2026年2月〜3月に実施)だ。この調査では、次の2つの数字が核心を突いている。

• 世界のCEOの62%が、取締役会からAIで測定可能な成果を出すよう圧力を受けていると回答
• 「期待したAIの成果を出せなければ2年以内に自分の職を失うリスクがある」と考えるCEOは80%にのぼる

ここに、経営者が薄々感じながらも口に出しづらい本音が表れている。取締役会からは「AIで結果を出せ」という圧力がしっかりかかっている(62%)。しかもその圧力は他人事では済まない重さを持っている――8割のCEOが、成果を出せなければ自分の椅子そのものが危ういと感じているのだ(80%)。ところが、その強烈な圧力と危機感があるにもかかわらず、第2章で見た通り、実際に「導入効果が期待を上回った」と言える日本企業はわずか13%(PwC Japan調査)にとどまる。

つまり「本気度」には3段階のギャップがある。

1. 外部からの圧力の強さ(62%)
2. 自分の地位が脅かされているという危機感(80%)
3. 実際に成果として結実している割合(13%)

この構造を放置したまま次の四半期を迎えれば、同じ62%の圧力と同じ80%の危機感を抱えたまま、また成果に変換できない側で一年を終えることになる。このギャップこそが、第2章で見た「導入率は高いのにROIが出る会社は少ない」という現象の裏側にある構造だと考えられる。

取締役会から「やれ」と言われたから担当部署にAI導入を指示する。失敗したら自分の立場が危ういと内心では恐れている。しかし、それを本当に成果として結実させるところまで、自分の仕事として引き受けていない経営者が大半なのだ。

この「圧力は感じるが、本気で向き合わない」姿勢が、現場のAI活用を「導入はしたが宙に浮いた施策」のまま止めてしまう。

これは中小企業の経営者にとって、特に身に覚えのある構図ではないだろうか。銀行や取引先から「御社もAI使ってるんですか」と聞かれ、「もちろんです」と答えるために、何かしらのツールを導入する。そこで止まってしまう。使い続けさせる、成果を測る、改善する、というその先の工程まで自分の仕事として引き受けていない。これは経営者個人の能力が低いからではなく、「対外的な体裁」と「社内での本気の実行」を、無意識のうちに別物として扱ってしまっているからだ。

ここでも、もう一つの想定ケースで考えてみよう。仮にD社としておく、年商3億円ほどの地方の建設会社だ。D社は今期、AI活用のために、年商の1%前後という一般的なIT投資の目安に沿う形で、数百万円規模の予算を確保した。だが半年経っても実際に使ったのはそのうちの一部にとどまり、何がどれだけ改善したかを示す数字も出ていない。

取締役会で「このAI予算は、結局何に使ったんですか」と業績を突き詰められた帰り道、D社の社長の心境を想像してみると、こういう言葉になるのではないか。「正直、AIのことばかり考えている余裕はない。でも次の会議で突っ込まれたらまずいから、担当に『何かやっておいて』とは言っておいた」。本気で成果を出すためではなく、次に詰められないための場当たり的な対応に、時間とエネルギーを使ってしまっている経営者は、決して少数派ではない。

ちなみに、企業のAIプロジェクトの失敗についても、技術そのものではなく運用・統制面に原因があるという指摘が報告されている。IT企業Solvdが実施した調査(Wakefield Research、米国のCIO・CTO500人を対象)によると、回答者の80%が「可視性と統制の欠如」を理由に、少なくとも1つのAIプロジェクトの失敗を経験したと答えた。

同社CTOのSkylar Roebuck氏は、ポッドキャスト「The Savvy CIO」(2026年8月放送)で、AIプロジェクトが失敗する最大の原因は技術の性能不足ではなく、企業がAI導入をこれまでのソフトウェア開発と同じやり方で管理しようとしていることだと語っている。これは本記事のここまでの分析とも整合する。

AIというツールの性能不足で失敗しているのではない。経営者が「本気で使わせ、本気で統制する」ところまでコミットしていないから、組織として失敗するのだ。

第4章 なぜAIスキルより「人を動かす力」が重視されるのか

第1章で触れた、日経ビジネス×グロービス経営大学院調査のもうひとつの発見に戻りたい。経営層が自分自身に求める能力の1位がリーダーシップ(86.3%)、2位がコミュニケーション(82.7%)で、デジタル・AI活用能力は48.9%で3番手以下だったという結果だ。

これは「経営者はAIスキルを軽視している」という話ではない。むしろ、AIで成果を出している経営者ほど、AIスキルそのものはもう「前提条件」だと見切っていて、勝負の分かれ目は別の場所にあると理解している、という解釈のほうが実態に近い。

具体的に、AI活用を会社の成果に結びつけるために「人を動かす力」が必要になる場面を3つ挙げる。

1. 導入を決める場面 AIツールの選定自体は、情報システム部門や現場の担当者が主導できる。しかし「このツールに投資する」「この業務フローを変える」という最終判断には、経営者のリーダーシップが必要になる。判断を先送りにすれば、現場は「本気で使っていいのか」を疑いながら中途半端に触るだけになる。どれだけ優秀なツールを選んでも、経営者が腰を据えて決断しない限り、現場は「どうせまた立ち消えになる施策」として本気で向き合わない。

2. 現場に浸透させる場面 新しいツールは、最初の数週間、必ず「前のやり方のほうが早い」という抵抗にぶつかる。この抵抗を乗り越えて使い続けさせるには、経営者自身がなぜこれをやるのかを語り、現場の不安に向き合うコミュニケーション力が必要になる。AIの操作スキルがどれだけ高くても、この局面は突破できない。むしろ経営者がAIの操作そのものに詳しくなりすぎて「正しい使い方」を現場に押し付けると、反発を招くこともある。必要なのは操作の正解を教えることではなく、「なぜこれをやるのか」を自分の言葉で説明し続けることだ。

3. 成果を評価・継続する場面 導入して3か月、6か月経った時点で、「このまま続けるか、やめるか」を判断する場面が必ず来る。ここで経営者が「取締役会向けの体裁」としてだけAIを扱っていると(第3章で見た13%の問題)、中途半端な成果のまま放置され、結局「導入したが成果は出なかった施策」としてフェードアウトしていく。

逆に、経営者がここで踏み込んで「何がうまくいって、何がうまくいかなかったか」を現場と一緒に検証すれば、2回目・3回目の導入はより洗練されていく。AI活用の成果は、1回の導入で決まるのではなく、検証と改善を繰り返す経営者の姿勢によって積み上がっていくものだ。

AIスキルの48.9%という数字は、経営者たちがこの構造をすでに体感的に理解していることの表れだと見ることができる。AIを使えることよりも、AIを使って組織を動かせることのほうが、はるかに難易度が高く、はるかに成果に直結する。

参考情報として、GiftX社が2026年7月に公表した調査(正社員・会社役員8,000人を対象)では、ビジネス職の67%が生成AIを利用している一方、その効果を「明確に実感できている」と答えた割合はおよそ2割にとどまった。使っている人の割合と、効果を実感できている人の割合の間にある落差は、本記事がここまで見てきた「導入率」と「成果実感」のギャップと同じ構図だ。個人レベルで便利に使えている実感と、会社全体として成果に変換できている状態は、まったく別の景色なのである。

この「人を動かす力」は、今日明日で急に身につくものではない。ここで足を止めてしまえば、次の四半期も同じ壁にぶつかり、気づいた頃には第2章で見た成果を出せている側との差がさらに広がっていることになる。

第5章 よくある3つの誤解――「ツールを変える」「もっと研修する」「若手に任せる」では解決しない

ここまでの分析を踏まえると、成果が出ない原因を取り違えている経営者が多いことに気づく。代表的な3つの誤解を挙げておきたい。

誤解1:ツールを変えれば解決する 「今使っているAIが悪いのかもしれない」と、別のサービスに乗り換えることで解決しようとするパターンだ。しかし第2章で見た通り、97%の企業が何らかのAIを展開しながらROIを出せているのは29%に過ぎない。この落差はツールの性能差では説明できない規模だ。ツールを変えても、第3章・第4章で見た本気度と人を動かす力の構造が変わらなければ、同じ結果が繰り返されるだけだ。

誤解2:もっと研修すれば解決する 現場に使い方を教える研修を増やす、という対応もよく見られる。もちろん操作スキルの習得は必要だが、第4章で示した通り、浸透を妨げるのは操作の分からなさよりも「本当にこれを続けていいのか」という現場の不安だ。研修でスキルを上げても、経営者が本気で向き合う姿勢を見せなければ、現場は「やらされ仕事」のまま終わる。

誤解3:若手やデジタル担当に任せれば解決する AIに詳しい若手や専門部署に丸投げするパターンも多い。しかし第3章で見た通り、経営者自身がどこまで本気で向き合うかが低ければ、担当者がどれだけ頑張っても、予算も権限も中途半端なまま終わる。AI活用の成否を分けるのは現場の技術力ではなく、経営者がどこまで自分の仕事として引き受けるかだ。任せることと、丸投げして関心を失うことは、まったく別の行為である。

この3つの誤解に共通するのは、「成果が出ない原因を、自分以外の場所(ツール・研修・担当者)に探している」という点だ。しかし一次データが示しているのは、成果を分けているのはツールの性能ではなく、経営者本人の本気度とリーダーシップだという事実である。

ここで一つだけ、先に伝えておきたい。この先の5つの診断に目を通さずにこのページを閉じてしまうと、おそらく来年の今頃も、取締役会で同じように「それで利益は増えたんですか」と聞かれ、同じように言葉に詰まることになる。本気度の差は1年ではほとんど見えないが、3年経てば業績として埋めがたい差になる。今日ここで5分使うかどうかが、その差の分岐点になる。

ここから先では、その「本気度診断(5ゲート診断)」の具体的な判定基準をすべて公開する。月に何時間AIに向き合えば「本気型」側と判定されるのか、取締役会に出す紙に何分で何を書けば合格ラインなのか、抵抗が出た最初の4週間で何回現場に顔を出せば合格なのか――どれも曖昧な心構え論ではなく、具体的な時間・回数・期限で判定できる基準として用意した。「うちは8割どころか13%の側に入れているのか」を今ここで確かめたい方は、続きをご覧いただきたい。

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