企業理念・アプローチ
DXからAXへ：AI時代の伴走型支援2026 | SPONTOが描く次世代パートナーシップ
DXの「壁」を超えた企業が今直面するAI Transformation（AX）の課題。IPA DX動向2025・Gartner予測・4.19兆円市場データから読み解く、伴走型支援の進化形
Executive Summary
2025年は、日本企業のDXが「量」から「質」への転換を迫られた年でした。IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）の「DX動向2025」によれば、DXに取り組む企業は77.8%に達しました。しかし、期待する成果を得ている企業は約58%——つまり、DXに着手した企業の4割以上が、まだ「成果の壁」を越えられていないのが現実です。
一方、テクノロジーの進化は止まりません。生成AIの爆発的普及から2年、2026年はAIエージェントが業務に浸透する「AX（AI Transformation）元年」となりつつあります。Gartnerの予測では、2026年末までにエンタープライズアプリケーションの40%がタスク特化型AIエージェントを搭載するとされ、2029年までにはIT運用の70%がAgentic AIで自動化されるとしています。
日本のAI市場は2024年の1.34兆円から2029年には4.19兆円へと、5年で3倍以上の成長が見込まれています。この波に乗れるかどうかが、企業の競争力を左右する時代に入りました。
しかし、テクノロジーが高度化するほど、「導入して終わり」のアプローチでは成果は出ません。AIの潜在力を引き出し、組織に定着させ、持続的な競争優位を築くためには、これまで以上に深い伴走が求められます。
本レポートでは、DXからAXへのパラダイムシフトの全体像、日本企業が直面する課題、そしてSPONTOが300社の実績から構築した「AX時代の伴走型支援モデル」について、最新データと事例をもとに解説します。
Key Takeaways
- 1.IPA DX動向2025：日本企業の77.8%がDXに取り組むも、期待する成果を得ているのは約58%。米国・ドイツは80%超の成果率——日本の「実行力ギャップ」は深刻
- 2.DXからAX（AI Transformation）へのパラダイムシフト。日本のAI市場は1.34兆円（2024年）→ 4.19兆円（2029年）へ3倍成長。Gartnerは2026年末までに40%のエンタープライズアプリがタスク特化型AIエージェント搭載と予測
- 3.300社の支援実績から体系化した「AX伴走モデル」：従来の4段階フレームワークをAI時代に進化。人間×AIの協働設計、AIリテラシー育成、継続的AI活用改善サイクルを統合
- 4.SPONTOの伴走型支援による実績：AI活用プロジェクトの本番稼働率87%（業界平均32%の2.7倍）、投資回収期間の中央値14ヶ月、3年間平均ROI 412%
- 5.「ITの総合プロデューサーとして、一緒に、どこまでも。」AIが仕事のあり方を変える時代に、テクノロジーと人の力を最適に組み合わせるパートナーとして伴走する
2026年のパラダイムシフト
テクノロジーの進化は、DXの概念そのものを塗り替えようとしています。2024-2026年に起きた3つの不可逆的な変化を整理します。
DX → AXへの3つの構造変化
変化1: AIエージェントの実用化——「ツール」から「チームメイト」へ
Gartner予測では、2026年末までにエンタープライズアプリの40%がタスク特化型AIエージェントを搭載（2024年は5%未満）。AIは「使うもの」から「一緒に働くもの」に変わります。
企業に求められる変化：
- —業務プロセスをAIエージェントと人間の協働前提で再設計する
- —AI活用のガバナンス体制を構築する（品質管理、倫理、セキュリティ）
- —社員のAIリテラシーを「使える」から「協働できる」レベルへ引き上げる
キーワード: Agentic AI、Human-AI Collaboration、AI Governance
変化2: AI市場の急拡大——3倍成長の波をどう捉えるか
日本のAI市場は2024年の1.34兆円から2029年には4.19兆円へ成長予測。AI人材の需給ギャップは拡大の一途で、IPAによれば85.1%の企業がDX人材不足を課題として挙げています。
市場データが示す示唆：
- —AI投資は「やるかやらないか」ではなく「どう戦略的に配分するか」のフェーズ
- —内製化と外部活用のバランスが成否を分ける
- —AI人材は「採用」だけでは確保不可能——既存人材のリスキリングが鍵
キーワード: AI投資戦略、リスキリング、人材育成
変化3: 開発手法の革命——AI-Nativeな開発が標準に
Gartnerは「2030年までに80%の組織がAIを活用した小規模開発チームへ移行」と予測。コード生成AI、テスト自動化、AIレビューが開発プロセスの標準装備に。
開発現場で起きていること：
- —GitHub Copilot/Cursor等のAI開発ツールの生産性向上効果が実証（平均40-55%向上）
- —プロンプトエンジニアリングが「エンジニア必須スキル」に
- —AIネイティブ開発では「何を作るか」の設計力がこれまで以上に重要
キーワード: AI駆動開発、プロンプトエンジニアリング、設計力
※ Gartner Predicts 2025-2026 / IPA DX動向2025 / IDC Japan AI市場予測2024-2029 より
DX推進の「不都合な真実」
IPAのDX動向2025を中心に、日本企業のDX推進の現状を冷静に分析します。数字の裏にある構造的課題を明らかにし、なぜ「伴走」が不可欠なのかを示します。
日本のDXが「成果の壁」を越えられない3つの構造要因
要因1: 「着手」と「成果」の間の巨大なギャップ
DXに取り組む企業は77.8%に達しましたが、期待する成果を得ているのは約58%。つまり、DXに取り組んでいる企業の約4割が、投資に見合う成果を得られていない状況です。さらに深刻なのは、米国やドイツでは80%以上が成果を出しており、日本の「実行力ギャップ」は国際比較でも明白です。
要因2: 深刻化する人材不足——「量」と「質」の二重苦
IPA DX動向2025によれば、DX人材が「量」「質」ともに不足していると回答した企業は85.1%。特に深刻なのは、AI・データサイエンス人材の不足と、経営層のデジタルリテラシー不足が同時進行していること。採用市場だけでは解決できない構造的な問題です。
要因3: 「PoC止まり」から抜け出せない組織
多くの企業がAI・DXの実証実験（PoC）には積極的に取り組みますが、本番稼働に移行できるのは一部に留まります。SPONTOの調査では、AI PoCの本番移行率は業界平均32%。原因は技術ではなく、組織・プロセス・人材の変革が追いついていないことにあります。
日本企業のDX現状（IPA DX動向2025）
SPONTO伴走型支援の実績
なぜ、SPONTOの本番稼働率が業界平均の2.7倍なのか？
答えは明快です。PoCの段階から「本番運用で何が起きるか」を想定し、技術だけでなく、組織・プロセス・人材の変革を同時に推進するからです。
従来型のコンサルティングやSIerは「技術検証」に注力しますが、本番で躓くのは技術ではなく、現場の運用体制、データ品質、組織間の合意形成です。伴走型だからこそ、これらの「見えにくい壁」を事前に発見し、対策を講じることができます。
これが、300社のDX・AI支援で磨き上げた、SPONTOの伴走型支援の真価です。
AX時代の伴走型支援モデル
AI時代に伴走型支援はどう進化すべきか。SPONTOの300社の実績から導き出した「AX伴走モデル」を解説します。従来の4段階フレームワークを、AI時代の要件に合わせて再構築しました。
AX伴走モデル：5つの進化ポイント
AI成熟度診断＋戦略設計
DX成熟度に加え、AI活用の準備状況を多角的に診断
期間: 4-8週間Activities
- —AI成熟度アセスメント（データ基盤・組織体制・人材スキル・ガバナンス）
- —業務プロセスのAI適用可能性分析（ROI試算付き）
- —競合・業界のAI活用動向ベンチマーク
- —AIリスク分析（セキュリティ・倫理・法規制・品質）
- —AXロードマップ策定（3年計画）
Deliverables
- —AI成熟度レポート（5段階評価）
- —AI適用領域マップ（優先順位・ROI付き）
- —AX戦略書・ロードマップ
- —AIガバナンス方針（案）
- —投資計画・リソース計画
SPONTO's Role
「AIで何ができるか」ではなく「お客様のビジネスでAIが最も価値を生む領域はどこか」を共に特定します。技術ありきではなく、経営課題ドリブンなAI活用を設計します。
高速プロトタイプ＋価値検証
従来のPoCを超える「MVA（Minimum Viable AI）」アプローチ
期間: 6-10週間Activities
- —MVA（最小実行可能AI）の迅速な構築（2-4週間で初版）
- —実データを使った業務シミュレーション
- —ユーザー受容性テスト（現場社員による評価）
- —本番稼働に向けた課題の早期洗い出し
- —ROIの実測値ベースでの投資判断
Deliverables
- —動作するMVA（プロトタイプ以上、本番未満）
- —ユーザーフィードバックレポート
- —本番移行計画（技術・組織・人材）
- —ROI実測レポート（PoC段階の概算ではない）
- —Go/No-Go判断資料
SPONTO's Role
「PoC止まり」を防ぐ最大のポイントは、この段階で本番運用を見据えた設計を行うこと。技術検証だけでなく、運用体制・教育計画・データパイプラインまで同時に設計します。
本番実装＋Human-AI協働設計
人間とAIが最適に協働する業務プロセスを構築
期間: 12-20週間Activities
- —AIシステムの本番実装（品質・セキュリティ基準準拠）
- —Human-AI協働の業務プロセス設計・導入
- —AIガバナンス体制の構築（品質管理・バイアス監視・インシデント対応）
- —段階的な業務移行（並行稼働→本格稼働）
- —全社AIリテラシー研修＋ハンズオントレーニング
Deliverables
- —本番稼働AIシステム
- —Human-AI協働の業務マニュアル
- —AIガバナンスルールブック
- —AIリテラシー研修プログラム（全社向け）
- —運用KPIダッシュボード
SPONTO's Role
AI時代の実装で最も重要なのは「人間がAIをどう使いこなすか」の設計です。AIの出力を鵜呑みにせず、人間が判断・監督するプロセスを組み込みます。技術者だけでなく、現場の業務担当者と共に「人間×AIの最適な分担」を設計します。
定着＋継続的AI進化
AI活用を組織文化として定着させ、自律的な進化サイクルを構築
期間: 12-18週間 + 継続支援Activities
- —AI活用効果の定量測定・KPIモニタリング
- —AIモデルの継続的改善（精度向上・適用範囲拡大）
- —社内AI推進チーム（AI CoE）の育成・自走化支援
- —AI活用のベストプラクティス横展開
- —次世代AI技術のキャッチアップ支援
Deliverables
- —AI活用効果レポート（Before/After、ROI実績）
- —AI CoE運営マニュアル・体制図
- —AIモデル改善ロードマップ
- —社内AI活用事例集（横展開用）
- —次フェーズAX計画
SPONTO's Role
AI技術は急速に進化するため、「導入して終わり」では競争優位を維持できません。社内にAI推進の核となるチーム（AI CoE: Center of Excellence）を育成し、自律的にAI活用を進化させ続けられる組織を構築します。SPONTOは「メンター」として長期的に伴走します。
AX伴走モデルが従来と根本的に異なる点
Human-AI協働
AIを「ツール」ではなく「チームメイト」として捉え、人間との最適な分担を設計する
継続的AI進化
モデルの精度向上、適用範囲拡大、新技術のキャッチアップを定常的に行う仕組み
AIガバナンス
品質管理、倫理、セキュリティ、法規制対応を組織に組み込む
進化した6つの伴走の柱
従来の「5つの柱」に、AI時代に不可欠な要素を加え「6つの柱」に進化。300社の最新実績から再体系化した、AX時代の伴走型支援の核心です。
現場密着 × AIアセスメント
現場の業務を深く理解した上で、AI適用の最適解を見つける
従来の現場密着主義に、AI適用可能性の分析を統合。現場の業務プロセスを体験しながら、「どこにAIを入れると最も効果が高いか」をデータドリブンで特定します。
進化したアプローチ：
- —現場業務のタスク分解とAI適合性分析
- —データ品質・量の現地調査
- —現場社員のAIリテラシー評価
- —AI活用による業務改善シミュレーション
新たに生まれる価値：
- —「AIありき」ではない、現場起点のAI活用設計
- —実データに基づく効果予測（精度±15%以内）
- —現場の受容性を考慮した導入計画
- —クイックウィン（3ヶ月以内の成果）の特定
AIリテラシー育成プログラム
全社員が「AIと協働できる」レベルへ——階層別の育成体系
IPA DX動向2025で85.1%が課題と答えた人材不足に対する回答。「採用」だけでなく「既存人材のAI活用力強化」を軸に、全社的なリテラシー底上げを実現します。
全社員向け: AI基礎リテラシー
AIとは何か、何ができて何ができないか。プロンプトの基本、AI出力の検証方法、倫理的配慮。全社員が「AIに仕事を任せる・AIの結果を判断する」力を持つ。
部門リーダー向け: AI活用企画力
自部門の業務でAI活用を企画・推進する力。業務分析、AI適用判断、ROI試算、プロジェクト管理。「自部門のAI推進リーダー」として機能する。
AI推進チーム向け: AI実装・運用力
AIモデルの選定・カスタマイズ、プロンプトエンジニアリング、AIシステムの品質管理、継続的改善。社内の「AI技術の核」として、全社のAI活用を牽引する。
Human-AI協働プロセス設計
人間の強みとAIの強みを最適に組み合わせる
AIが得意なこと（大量データ処理、パターン認識、定型作業の自動化）と人間が得意なこと（創造性、共感、複雑な判断、例外対応）を組み合わせ、業務プロセスを再設計します。
AIが担当
データ収集・分析、定型レポート生成、初期スクリーニング、24時間モニタリング
人間×AI協働
意思決定支援、クリエイティブ作業、顧客対応の質向上、異常検知と対応判断
人間が担当
最終意思決定、顧客関係構築、倫理判断、戦略立案、チームマネジメント
AIガバナンス体制構築
AI活用のリスクを管理し、信頼性と持続性を担保する
AI活用が拡大するほど、品質管理、倫理、セキュリティ、法規制対応の重要性が増します。「使えるから使う」ではなく、組織として責任あるAI活用を実現するガバナンス体制を構築します。
AIセキュリティ
データ漏洩防止、プロンプトインジェクション対策、モデル入出力のフィルタリング。
AI倫理・公平性
バイアス検知・是正、説明可能性の確保、AI利用に関する社内ポリシー策定。
AI品質管理
モデル精度のモニタリング、ドリフト検知、継続的テスト、インシデント対応プロセス。
アジャイルAI推進
高速な仮説検証サイクルでAI活用を加速
AI活用は「完璧な計画」を作ってから動くのではなく、素早く仮説を検証し、学びを活かして進化させるアプローチが有効です。2週間スプリントで回す「AI活用のアジャイル」を実践します。
仮説立案（1-2日）
業務課題からAI活用の仮説を設定。期待効果を定量化
高速検証（1-2週間）
MVA構築→実データ検証→効果測定。「使えるか使えないか」を素早く判断
スケール判断
検証結果をもとにGo/No-Go判断。成功パターンを横展開
長期パートナーシップ 2.0
AI時代のパートナー関係——「進化し続ける」伴走
AI技術は半年で様変わりします。新しいモデル、新しいフレームワーク、新しいユースケースが次々と登場する時代。パートナー関係もまた「進化し続ける」ことが求められます。
継続支援の進化ポイント：
- —月次AI技術アップデート・影響分析の提供
- —新AIツール・モデルの評価・導入支援
- —AI CoE運営の伴走・メンタリング
- —AI活用のROI定期レビュー・改善提案
お客様の声：
— 製造業G社 CTO
2025-2026年の変革事例
AX伴走モデルを先行導入したお客様の事例です。AI時代の伴走型支援がどのような成果を生んでいるか、具体的に紹介します。
Case Study
事例1: 製造業G社（従業員数2,800名）
AIエージェントによる品質検査の革新と内製化
Before
- 目視検査に頼る品質管理。熟練検査員の高齢化・退職で検査品質が低下
- 過去2回のAI外観検査導入が「PoC止まり」で失敗。現場の不信感が強い
- 年間3.2億円の品質不良コスト。顧客クレームが増加傾向
- AI・データサイエンス人材がゼロ。IT部門も保守運用中心
After
- AIエージェント検査システムが全5ラインで本番稼働。検出率99.2%（人間: 94%）
- 社内にAI品質チーム6名育成。モデルの再学習・精度改善を自走で実施
- 品質不良コスト68%削減（年間2.2億円の削減効果）
- 成功体験により、次フェーズ（予知保全AI）を社内チーム主導で推進中
過去のPoC失敗原因を現場と共に分析。「技術は良かったが、現場の運用体制とデータ管理が追いついていなかった」ことを特定。SPONTOは技術実装と並行して、データ管理体制構築、現場社員のAIリテラシー教育、品質管理プロセスの再設計を同時推進。14ヶ月の伴走で自走体制を確立。
Case Study
事例2: 金融業H社（従業員数4,500名）
生成AI×業務自動化による全社DX加速
Narrative
課題：規制対応の文書作成・審査に膨大な時間。営業担当者が書類作成に50%以上の時間を費やし、本来の顧客対応が不足。生成AI導入に興味はあるが、金融規制への懸念で踏み出せない。
伴走の工夫：金融規制を熟知したSPONTOメンバーが、法務・コンプライアンス部門と連携してAIガバナンスフレームワークを先行策定。その上で「リスクの低い業務」から段階的にAI導入。営業報告書→提案書→審査書類と適用範囲を拡大。
成果：書類作成時間72%削減、営業担当者の顧客対応時間が1.8倍に。AIが下書き→人間がレビュー・修正の「Human-AI協働」が定着。コンプライアンス違反ゼロを維持しながら生産性を大幅向上。
“「金融業界でのAI導入は規制リスクが怖くて二の足を踏んでいました。SPONTOは最初にガバナンスの枠組みを作ってくれた。だから安心してAI活用を進められた。この順序が正しかったと今では確信しています」”
— 金融業H社 常務取締役CDO
Case Study
事例3: 建設業I社（従業員数1,200名）
AIによる施工管理革新と現場DXの全社展開
「ITなんて無理」と言っていた現場監督が、今ではAI活用の社内講師に。SPONTOの伴走で「現場目線のAI活用」を徹底した結果、技術者ではなく現場のプロフェッショナルがAI推進の主役になった。建設業のDXは「現場を知る人」がリードすることで加速する好例。
3社に共通するAX成功要因
経営課題ドリブン
「AIを使うこと」が目的ではなく、経営課題の解決手段としてAIを位置づけ。効果を定量化して進める。
ガバナンス先行
品質・倫理・セキュリティの枠組みを先に構築。安心感があるからこそ、現場がAI活用に積極的になれる。
現場人材の主役化
AI技術者だけでなく、業務のプロフェッショナルがAI活用をリード。現場起点のイノベーションが持続する。
AXロードマップと成果指標
AX推進の効果を定量的に示します。SPONTOの最新300社の支援実績から算出したデータです。
SPONTO AX伴走型支援の成果指標（2025-2026年実績）
業界平均32%の2.7倍
中央値。従来型より28ヶ月早い
伴走型の圧倒的な投資対効果
自走体制の確立が継続を支える
AXロードマップ：3年間の進化シナリオ
Year 1: AI基盤構築
データ基盤整備、最初のAI活用で成功体験を創出
1年目Activities
- —AI成熟度診断 → AXロードマップ策定
- —クイックウィン（3ヶ月以内に成果が出るAI活用）2-3件の実装
- —データ基盤の整備（データ品質向上、データレイク構築）
- —全社AIリテラシー研修の実施
- —AI CoE（推進チーム）の立ち上げ
Deliverables
- —AX戦略書・3年ロードマップ
- —稼働中のAI活用2-3件
- —データ基盤（MVP）
- —AI研修修了者100名以上
- —AI CoE体制（5-8名）
SPONTO's Role
最初の成功体験が全てを決めます。技術的に完璧なものより、「現場が実感できる効果」を重視。小さな成功を積み重ね、組織全体のAI活用への信頼を構築します。
Year 2: AI活用拡大
成功パターンの横展開、AIエージェント導入開始
2年目Activities
- —Year 1の成功パターンを他部門へ横展開
- —AIエージェントの業務適用開始
- —Human-AI協働プロセスの本格導入
- —AIガバナンス体制の確立
- —AI CoEの自走化支援
Deliverables
- —全社AI活用件数10件以上
- —AIエージェント稼働2-3件
- —AIガバナンスルールブック
- —AI CoE自走体制確立
- —AI人材育成プログラム定常化
SPONTO's Role
Year 2はSPONTOの関与を徐々に縮小するフェーズ。AI CoEが主導し、SPONTOはメンター・アドバイザーとして伴走。「自分たちで進められる」実感を持てる段階です。
Year 3: AI-Driven経営
AIを経営のコアに据え、持続的な競争優位を確立
3年目Activities
- —AI-Drivenな意思決定プロセスの構築
- —新事業・新サービスのAI活用
- —業界内でのAI活用リーダーシップ確立
- —次世代AI技術の先行検証
- —エコシステム構築（パートナー・スタートアップ連携）
Deliverables
- —AI-Driven経営ダッシュボード
- —AI活用新規事業・サービス
- —業界AI活用事例としての対外発信
- —次世代AI技術PoC結果
- —自律的AI進化サイクルの定常運用
SPONTO's Role
Year 3はお客様が「AI活用の先駆者」として業界をリードする段階。SPONTOは月1回の戦略アドバイザリーとして関与。お客様の自走力が最大限発揮される状態を目指します。
3年間のROI試算モデル
SPONTOの実績データに基づく典型的なROI推移：Year 1で投資回収を開始（初年度ROI: 80-120%）、Year 2で投資回収完了（累積ROI: 250-350%）、Year 3で大幅なプラスリターン（累積ROI: 400-600%）。
重要なのは、Year 3以降も効果が持続・拡大すること。伴走型で構築した「自走する仕組み」があるため、SPONTOの関与が縮小した後も、お客様の組織が自律的にAI活用を進化させ、価値を生み出し続けます。
これが、「伴走型」の最大の投資対効果——一時的なコスト削減ではなく、持続的な競争優位の構築です。
2030年への伴走ビジョン
「ITの総合プロデューサーとして、一緒に、どこまでも。」——AIがあらゆるビジネスの基盤となる2030年に向けて、SPONTOが描く伴走のビジョンをお伝えします。
Perspective
AI時代に「伴走」がこれまで以上に必要な理由
テクノロジーが高度化するほど、「導入すれば成果が出る」という幻想は崩れます。生成AIもAIエージェントも、組織に定着し、持続的に価値を生むためには、人間の知恵——業務理解、組織文化への配慮、倫理的判断——が不可欠です。
Gartnerが予測する「2030年、80%の組織がAI活用の小規模チームへ移行」する世界。その世界で成功するのは、テクノロジーを最もうまく「人間の力」と組み合わせられた企業です。
SPONTOは、テクノロジーと人をつなぐ「翻訳者」であり、お客様と共に試行錯誤する「伴走者」であり続けます。AI時代だからこそ、人と人との信頼関係に基づくパートナーシップの価値は、むしろ高まっていくと確信しています。
SPONTOの2030年ビジョン
AI × 人間の最適な協働
AIが人間の力を拡張し、人間がAIの可能性を引き出す。両者の強みを最大化するパートナーシップ。
自律進化する組織
テクノロジーの変化に自ら適応し、学び続け、進化し続ける組織。SPONTOの伴走がそのDNAを構築する。
日本企業の国際競争力回復
DX・AXの成果を持続的に積み上げ、日本企業が世界の最前線で戦える力を取り戻す。
AI時代のDXを、共に。
DXの「壁」を越え、AIの潜在力を最大限に引き出したいなら——
「PoC止まり」から抜け出し、本番で成果を出したいなら——
組織全体でAIと協働できる力を身につけたいなら——
SPONTOに、お声がけください。
300社以上の企業と共に歩んできたDXの道のりを、AI時代の新しい地平へ。
「一緒に、どこまでも。」その約束は、テクノロジーがどれだけ進化しても変わりません。