DX推進実態調査レポート2025 | 日本企業800社のAI活用分析
日本企業のDX推進とAI活用の現状分析：800社の経営層・DX責任者への大規模調査から見える成功の条件
エグゼクティブサマリー
本調査レポートは、2024年10月から12月にかけて実施した日本企業800社（従業員数100名以上）の経営層およびDX推進責任者を対象とした大規模実態調査の結果をまとめたものです。
調査の結果、日本企業のDX推進は「量的拡大」から「質的深化」へと転換期を迎えていることが明らかになりました。経済産業省の「DXレポート2.0」発表から5年が経過し、多くの企業がDX推進に着手しているものの、実際に期待した成果を得られている企業は全体の21.7%にとどまっています。
特に注目すべきは、生成AIの急速な普及です。ChatGPTをはじめとする生成AIツールの登場により、AIの民主化が加速し、42.1%の企業が何らかの形で生成AIを業務に導入しています。しかし、その多くが「試験的導入」の段階にとどまり、全社的な展開や投資対効果の明確な測定には至っていません。
本レポートでは、成功企業と苦戦企業の比較分析を通じて、DX推進における重要成功要因を特定し、業界別の特性を踏まえた実践的な戦略フレームワークを提示します。また、2025年以降の日本企業が直面するデジタル経営の課題と機会について、データに基づいた展望を示します。
重要なポイント
- 1DX推進企業の78.3%が「期待した成果が出ていない」と回答。成功企業との決定的な差は「経営層のコミットメント」と「明確なKPI設定」
- 2生成AI導入済み企業は42.1%に到達も、ROIを測定できている企業はわずか23.7%。効果測定の仕組み構築が急務
- 3デジタル人材不足を理由にDXを断念する企業が31.4%。一方、成功企業の89.2%は「外部パートナーとの協業」を重視
- 4製造業・建設業・物流業でDX成熟度に顕著な差。業界特性に応じた戦略設計が成否を分ける
- 5今後3年間でAI関連投資を「大幅に増やす」企業が67.8%。2025年は日本企業のAI本格活用元年となる可能性
調査概要
調査設計
| 調査期間 | 2024年10月1日～12月15日 |
| 調査対象 | 日本国内の従業員数100名以上の企業の経営層（CEO、CIO、CDO等）およびDX推進責任者 |
| 有効回答数 | 800社（回答率53.3%、配布数1,500社） |
| 調査方法 | オンライン調査、電話インタビュー、対面ヒアリング（50社）の併用 |
| 主要質問項目 | DX推進状況、AI活用実態、投資額、ROI、人材確保、課題、今後の計画（全87問） |
回答企業の属性
業種別内訳
- • 製造業: 28.4%（227社）
- • 建設・不動産: 18.7%（150社）
- • 物流・運輸: 14.2%（114社）
- • 小売・卸売: 12.8%（102社）
- • 金融・保険: 9.5%（76社）
- • IT・通信: 8.3%（66社）
- • その他サービス: 8.1%（65社）
従業員規模別内訳
- • 100～299名: 31.2%（250社）
- • 300～999名: 28.9%（231社）
- • 1,000～2,999名: 22.4%（179社）
- • 3,000名以上: 17.5%（140社）
重要な発見
本調査から得られた最も重要な発見を、インパクトの大きさ順に示します。これらの発見は、今後の日本企業のデジタル戦略を考える上で、極めて重要な示唆を含んでいます。
DX成功率の低さと経営コミットメントの相関
重要度: 高DX推進に着手している企業は全体の87.3%に達しましたが、「期待した成果を十分に得られている」と回答した企業はわずか21.7%にとどまりました。成功企業の分析から、以下の3つの共通要素が明らかになりました。
- 経営層の定期的な関与：成功企業の94.3%で、経営層が月次以上の頻度でDX進捗をレビュー（失敗企業では32.1%）
- 明確なKPI設定：成功企業の91.2%が定量的なKPIを設定し、全社で共有（失敗企業では28.7%）
- 十分な予算配分：成功企業の平均DX投資額は年間売上高の4.8%（失敗企業では1.2%）
生成AI活用の急速な拡大と効果測定の遅れ
重要度: 高生成AIツール（ChatGPT、Claude、Gemini等）を何らかの形で導入している企業は42.1%に達し、前年比で3.2倍の急増を記録しました。しかし、ROIを適切に測定できている企業は23.7%にとどまり、多くの企業が「手探り」の状態です。
注目すべき傾向：生成AI導入企業の67.3%が「部門単位での試験導入」段階にあり、全社展開に至っているのはわずか8.9%。セキュリティポリシー未整備のまま導入している企業が41.2%と、ガバナンスリスクが顕在化しています。
深刻なデジタル人材不足と外部連携の重要性
重要度: 高「デジタル人材の不足」を最大の課題として挙げた企業は68.4%に達し、前年から12.7ポイント増加しました。特に中堅企業（従業員300～999名）での人材不足感が顕著です。一方、成功企業の89.2%が外部パートナーとの協業を積極的に活用しており、「内製化」にこだわらないアプローチが効果的であることが判明しました。
業界別DX成熟度の格差拡大
重要度: 中業界別分析の結果、金融・IT業界と製造・建設業界の間でDX成熟度に顕著な格差が生じていることが明らかになりました。金融業界の平均DX成熟度スコアは7.2/10に対し、建設業界は3.8/10と約2倍の差があります。この格差は過去2年間で拡大傾向にあり、業界特性を踏まえた戦略設計の重要性が浮き彫りになりました。
2025年のAI投資急増の予兆
重要度: 中今後3年間でAI関連投資を「大幅に増やす」と回答した企業は67.8%に達し、「現状維持」の24.3%を大きく上回りました。特に、製造業（73.1%）、物流業（71.9%）でAI投資意欲が高く、2025年が日本企業のAI本格活用元年となる可能性が示唆されています。
DX推進の現状と課題
DX推進状況の全体像
調査対象企業の87.3%がDX推進に着手しており、「DXを検討していない」企業はわずか3.2%でした。しかし、推進段階には大きなばらつきがあります。
期待した成果を十分に得られている
一部成果あり、課題も残る
小規模な試験導入のみ
具体的な実行には未着手
DX推進状況の内訳
DX推進における主要課題
DX推進企業に対し、「最も大きな障壁」を複数回答可で質問したところ、以下の結果となりました。
DX推進における主要課題
成功企業との比較分析
成功企業と苦戦企業を比較すると、課題認識に顕著な違いが見られました。成功企業は「人材不足」を課題として挙げる割合が低く（45.2%）、代わりに「組織文化の変革」（78.3%）や「継続的な改善プロセスの構築」（71.4%）といった、より高次の課題に焦点を当てています。これは、基礎的な課題を既に克服し、次のステージに進んでいることを示唆しています。
AI・生成AI活用の実態
生成AI導入の現状
ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot等の生成AIツールの導入が急速に進んでいます。2024年は「生成AI元年」と呼ばれ、多くの企業が試験的導入を開始しました。
何らかの生成AIを業務活用
今後6ヶ月以内の導入を計画
導入予定なし・様子見
生成AIの主な活用用途
AI活用の課題とリスク
急速な生成AI導入に伴い、新たな課題も顕在化しています。特にガバナンスとセキュリティに関する懸念が高まっています。
⚠️重大なリスク要因
- ▸セキュリティポリシー未整備：41.2%の企業が明確なAI利用ガイドラインを持たずに導入を進めており、機密情報漏洩のリスクが存在
- ▸品質管理の欠如：生成されたコンテンツの事実確認プロセスを持つ企業は34.7%のみ。誤情報や不正確な情報の拡散リスク
- ▸スキル格差の拡大：AI活用スキルの社員間格差が拡大し、組織内の生産性格差が顕在化（67.3%の企業で課題として認識）
- ▸著作権・法的リスク：生成AIの出力物の著作権や法的責任に関する理解が不十分な企業が52.8%
デジタル人材の確保と育成
デジタル人材の不足は、日本企業のDX推進における最大の課題として長年指摘されてきました。本調査でも、この傾向は継続し、むしろ深刻化していることが明らかになりました。
DX推進に必要な人材が不足
人材不足によりDX計画を断念
人材確保の手段
企業はデジタル人材をどのように確保しようとしているのでしょうか。調査結果から、多様なアプローチが取られていることが分かります。
既存社員の育成・リスキリング
時間がかかるが、組織文化への適応は良好
中途採用（正社員）
採用難易度が高く、定着率に課題
外部パートナー・コンサルタント活用
成功企業の89.2%が積極活用
フリーランス・副業人材の活用
柔軟性は高いが、継続性に課題
新卒採用の強化
即戦力にはならず、育成期間が必要
成功企業の人材戦略の特徴
成功企業は、単一の人材確保手段に依存せず、複数のアプローチを組み合わせた「ハイブリッド戦略」を採用しています。特に注目すべきは、外部パートナーの活用と内部育成を並行して進める「内外協調モデル」です。
- ✓外部パートナーとの協業により、最新技術やベストプラクティスを吸収しながら、並行して社内人材を育成
- ✓「内製化」ではなく「内製化能力の向上」を目標とし、判断軸の獲得を重視
- ✓経営層自身がデジタルリテラシーを高め、適切な投資判断ができる体制を構築
投資対効果の測定と評価
DX投資の正当性を示すためには、明確なROI（投資対効果）の測定が不可欠です。しかし、多くの企業がこの測定に苦慮しています。
ROIを定量的に測定・報告
一部の指標のみ追跡
定量的な測定を実施していない
ROI測定の主な障壁
1. 効果の定量化が困難（67.8%）
業務効率化や顧客満足度向上など、定性的な効果を数値化することの難しさ
2. 長期的効果の評価期間（54.2%）
DX投資の効果が現れるまでに時間がかかり、短期的なROI評価が困難
3. 複数施策の効果分離（48.7%）
同時並行で複数のDX施策を実施しており、個別の効果測定が難しい
4. 測定スキル・ツールの不足（42.3%）
適切なKPI設定やデータ分析のスキル、測定ツールが不足
成功企業のROI測定フレームワーク
ROIを適切に測定できている成功企業は、以下のような体系的なアプローチを採用しています。
多層的KPI設定モデル
第1層：財務指標
売上増加率、コスト削減額、利益率改善など、直接的な財務インパクト
例：業務自動化による人件費削減額、EC売上増加額
第2層：業務効率指標
処理時間短縮率、エラー率低減、生産性向上など、業務改善効果
例：見積作成時間50%削減、在庫回転率20%改善
第3層：顧客価値指標
顧客満足度、NPS、リテンション率など、顧客体験の向上
例：問い合わせ対応時間30%短縮、NPS +15pt向上
第4層：組織能力指標
デジタルスキル向上、イノベーション創出力、組織変革度など
例：デジタル研修受講率80%、新規事業提案数3倍
業界別の取り組み状況
業界特性により、DX推進のアプローチや成熟度には大きな差があります。主要3業界（製造、建設、物流）の詳細分析を提示します。
製造業（回答数227社）
DX成熟度スコア: 6.3/10
主要な取り組み
- • IoT/センサーによる設備監視（68.3%）
- • 生産管理システムのクラウド化（54.6%）
- • AI活用の品質検査自動化（42.7%）
- • デジタルツイン導入（28.2%）
特有の課題
- • レガシー設備との連携（74.9%）
- • 熟練技術のデジタル化（61.2%）
- • サプライチェーン全体のDX（55.5%）
- • 初期投資の高さ（48.9%）
特筆事項：製造業では、AI活用による予知保全や品質検査の自動化で顕著な成果。ある企業では不良品率を78%削減し、年間3.2億円のコスト削減を実現。
建設・不動産業（回答数150社）
DX成熟度スコア: 3.8/10
主要な取り組み
- • BIM/CIM活用（38.7%）
- • ドローン測量・点検（35.3%）
- • 施工管理アプリ導入（31.3%）
- • VR/ARによる完成イメージ共有（18.7%）
特有の課題
- • IT人材の絶対的不足（82.7%）
- • 現場の高齢化とデジタル抵抗（76.0%）
- • 協力会社を含めた推進の難しさ（68.7%）
- • ROI算出の困難さ（64.0%）
特筆事項：建設業のDX成熟度は他業界に比べ低いが、BIM活用企業では設計変更による手戻り工数が平均67%削減。今後の成長余地が大きい。
物流・運輸業（回答数114社）
DX成熟度スコア: 5.7/10
主要な取り組み
- • 配送ルート最適化AI（61.4%）
- • 倉庫管理システム高度化（57.9%）
- • 自動搬送ロボット導入（42.1%）
- • リアルタイム配送状況共有（78.1%）
特有の課題
- • ドライバー不足とDXの両立（71.9%）
- • 荷主企業とのシステム連携（58.8%）
- • 設備投資の回収期間（52.6%）
- • 小規模事業者のDX遅延（47.4%）
特筆事項：AI活用の配送ルート最適化により、大手物流企業では年間約10億円の燃料費削減を達成。人手不足対策としてのDXニーズが極めて高い。
成功企業の共通要因
DXで成功している企業（期待した成果を十分に得られている企業）と苦戦企業を詳細に比較分析した結果、7つの共通成功要因が明らかになりました。
1経営層の強力なコミットメント
経営層が月次以上でDX進捗をレビューし、必要な意思決定を迅速に行う体制。単なる承認ではなく、積極的な関与が鍵。
2明確なビジョンとKPI設定
「なぜDXを推進するのか」という明確なビジョンと、定量的なKPIを設定し、全社で共有。目的の明確化が推進力を生む。
3外部パートナーとの協業
「内製化」にこだわらず、外部の専門家やパートナーと協業しながら、並行して社内人材を育成。知見の獲得を重視。
4小さく始めて素早く学習
大規模投資よりも、小規模なPoCを複数実施し、失敗から学ぶアジャイルなアプローチ。完璧を求めず、継続的改善を重視。
5十分な予算配分
売上高に対するDX投資比率。成功企業は十分な予算を確保し、人材・ツール・教育に投資。
6組織文化の変革
失敗を許容し、挑戦を奨励する文化の醸成。トップダウンとボトムアップの両面からの変革推進。
7継続的な効果測定と改善
定期的なROI測定と、データに基づいた改善サイクルの確立。PDCAを高速で回す仕組み。
戦略的提言
本調査結果を踏まえ、これからDXを推進する企業、あるいは現在苦戦している企業に対して、以下の戦略的提言を示します。
経営層主導のDXガバナンス体制の確立
DXは単なるIT部門の課題ではなく、全社的な経営変革です。経営層が直接関与し、明確なビジョンを示し、必要なリソースを配分する体制を確立してください。
- • CEO/CDO直轄のDX推進室の設置
- • 月次の経営会議でのDX進捗レビュー義務化
- • 全社的なDXビジョンとロードマップの明文化と共有
- • KPI設定と定期的な効果測定の仕組み構築
外部パートナーとの戦略的協業
「完全内製化」を目指すのではなく、外部の専門家やパートナーと協業しながら、社内に判断軸と推進力を構築するアプローチが効果的です。
- • 伴走型DX支援パートナーの選定（技術だけでなく、組織変革も支援できる）
- • 外部パートナーとのプロジェクトを通じた社内人材育成
- • 知見の移転を契約条件に含め、継続的な内製化能力向上を図る
生成AI活用のガバナンス整備
生成AI導入が急速に進む中、セキュリティとガバナンスの整備が急務です。利用促進とリスク管理のバランスを取ってください。
- • AI利用ガイドライン・ポリシーの策定
- • 機密情報の定義と入力禁止事項の明確化
- • 生成物の品質チェックプロセスの確立
- • 全社員向けのAIリテラシー教育プログラムの実施
業界特性に応じたDX戦略の設計
業界によってDXの成熟度や課題は大きく異なります。他業界の成功事例を参考にしつつも、自社の業界特性を踏まえた戦略設計が必要です。
- • 業界固有の課題（レガシー設備、人手不足等）の明確化
- • 同業他社のベンチマーキングと差別化ポイントの特定
- • 業界団体や業界横断的なDX推進プラットフォームへの参加
小規模実証からの段階的拡大
大規模投資による一括導入ではなく、小規模なPoCで効果を確認し、成功パターンを見つけてから横展開するアプローチが低リスクです。
- • 3ヶ月程度の小規模PoCを複数並行実施
- • 明確な成功基準を事前に設定し、Go/No-Go判断を迅速に
- • 失敗から学ぶ文化を醸成し、失敗事例も共有
ROI測定フレームワークの確立
投資の継続的な正当化のために、多層的なKPI設定とROI測定の仕組みを早期に構築してください。
- • 財務指標・業務効率指標・顧客価値指標・組織能力指標の4層でKPI設定
- • ダッシュボードによる可視化とリアルタイムモニタリング
- • 四半期ごとの効果レビューと戦略修正
総括と展望
本調査から、日本企業のDX推進は「量的拡大」から「質的深化」へと転換期を迎えていることが明らかになりました。多くの企業がDXに着手しているものの、真の成果を得られている企業は限定的であり、成功企業と苦戦企業の格差は拡大傾向にあります。
2024年は「生成AI元年」として、ChatGPTに代表される生成AIツールが急速に普及した年でした。2025年は、この生成AIを含むAI技術が、試験的導入から本格的な業務活用へと移行する「AI本格活用元年」となる可能性が高いと考えられます。本調査でも、67.8%の企業が今後3年間でAI関連投資を大幅に増やすと回答しており、投資意欲は極めて高い状況です。
しかし、AIをはじめとするデジタル技術は、それ自体が目的ではありません。重要なのは、これらの技術を活用して、顧客により良い価値を提供し、業務をより効率的にし、従業員がより創造的な仕事に集中できる環境を作ることです。技術導入ありきではなく、「何を実現したいのか」という明確なビジョンと目的が、DX成功の鍵となります。
本調査で明らかになった成功企業の共通要因は、いずれも技術的な要素よりも、経営層のコミットメント、組織文化、人材育成といった「人」と「組織」に関わる要素でした。DXは技術変革であると同時に、組織変革・文化変革でもあります。この本質を理解し、長期的視点で取り組む企業が、今後の競争優位を確立できるでしょう。
また、「内製化」へのこだわりを捨て、外部の専門家やパートナーと協業しながら、自社の判断軸と推進力を高めていくアプローチが、特に中堅企業においては現実的かつ効果的であることも、重要な発見でした。すべてを自社で抱え込むのではなく、戦略的に外部リソースを活用することが、DX成功への近道となります。
2025年のDX推進に向けて
2025年は、日本企業にとってDXの真価が問われる年となるでしょう。単なる「デジタル化」から、真の「デジタル経営」への転換が求められています。本レポートで示した成功要因と戦略的提言が、貴社のDX推進の一助となれば幸いです。
SPONTOは、「ITの総合プロデューサーとして、一緒に、どこまでも。」というビジョンのもと、皆様の企業変革を全力で支援いたします。
調査方法論
調査設計の詳細
サンプリング方法
帝国データバンクの企業データベースから、従業員数100名以上の企業を無作為抽出し、業種別・規模別に層化サンプリングを実施。日本企業の業種構成比を反映するよう調整しました。
データ収集方法
- • オンライン調査: 650社（81.3%）
- • 電話インタビュー: 100社（12.5%）
- • 対面ヒアリング: 50社（6.2%）
対面ヒアリングは、特に成功事例の深掘り分析を目的に実施しました。
DX成熟度スコアの算出方法
以下の5つの観点から、各10点満点で評価し、平均値を算出：
- 戦略・ビジョンの明確性
- 組織体制・ガバナンス
- 技術導入・活用状況
- 人材・スキル
- 成果・ROI
統計的信頼性
サンプルサイズ800社、信頼水準95%、誤差範囲±3.5%で統計的に有意な結果が得られています。
免責事項：本レポートの内容は、調査時点（2024年10月～12月）の情報に基づいています。市場環境や技術動向は急速に変化するため、最新の状況とは異なる可能性があります。本レポートの情報を利用した結果について、株式会社SPONTOは一切の責任を負いかねます。