企業引進AI決策最重視什麼？MiDATA最新調查揭露判斷基準
MiDATA針對200名企業領袖的調查顯示，引進AI時的首要考量是「資訊安全與治理」，且有超過半數企業目前對AI引進持觀望態度，顯示出極為務實的判斷趨勢。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月25日 01:00
- 🔍 收集: 2026年4月24日 16:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月24日 22:02（收集後5小時30分鐘）
## 媒體發佈資訊
標題：AI引進決策中企業最重視什麼？最新調查揭露判斷基準（由 AI×數據引領的 MiDATA 調查）
公司名稱：MiDATA
正文：
圍繞著 AI 和數據應用的引進，企業需要探討的論點日益增加。在工具和服務選擇範圍擴大的同時，成本效益、運維負擔、內部體制、與既有業務的協調性等判斷材料也變得多元化。因此，企業的決策並非僅憑期待感或話題性來推動，而是變得更加慎重且現實，這是目前的實際情況。
在這種情況下，了解企業在引進或擴大 AI 和數據應用時以什麼為基準進行判斷至關重要。同時，掌握企業預想的引進方式以及理想的推進體制，對於理解企業決策的實態是不可或缺的。
因此，AI×數據引領的 MiDATA（https://midata.co.jp/ ）針對總計 200 名 30〜59 歲的正職員工、經營者與董事，進行了「AI/數據應用引進與擴大決策中重視的要點調查」。本調查針對新引進或擴大 AI 與數據應用時重視的觀點、預想的引進方式以及理想的推進體制進行了詢問，並從多角度分析了企業決策的實態。
### 調查1：新引進或擴大 AI/數據應用決策中重視的觀點
最多人選擇的是「資訊安全／治理對策（權限管理、審計、風險管理等）」，佔 27.5%（55人）。這顯示出 AI 和數據應用雖然便利性高，但也伴隨著資訊外洩和非法使用等風險，因此企業優先確認是否具備安全運作體制。
緊隨其後的是「AI 性能／品質（精度、穩定性、可解釋性等）」，佔 25.5%（51人），以及「業務契合度（現場是否可用、能否順暢嵌入業務流程）」，佔 24.5%（49人）。這反映出企業強烈重視「實用性」，即是否能在實際業務中使用，以及是否能穩定獲得預期成果。
此外，「經濟性（初期與運維成本、KPI、投資回收預期）」也佔了一定比例，為 20.5%（41人），引進效果與成本之間的平衡也是重要的判斷材料。
另外，「數據／基礎設施完善度（數據品質、完善成本、訪問權限、易於聯動）」佔 15.0%（30人），「法務・法規／合規性（個人資訊、著作權、行業法規對應等）」佔 14.5%（29人），顯示企業對運作基礎和法律風險也有一定的關注。
另一方面，「運維／普及設計（教育、運維規則、負責人負擔、持續運作難易度）」佔 13.5%（27人），「既有系統聯動／擴展性（規模、未來需求、對新增功能的對應）」僅佔 10.0%（20人），可見企業傾向於優先考慮安全性與實用性，而非引進後的運維或未來的擴展性。
值得注意的是，「供應商／支援公司的可靠性（實績、支援範圍、持續性、故障應對等）」僅佔 4.0%（8人），與其他項目相比，優先度較低。
### 調查2：最接近的引進方式
最多人選擇的是「沒有引進計劃」，佔 50.5%（101人），達半數以上。這表明雖然 AI 和數據應用的必要性已得到廣泛認可，但在實際引進方面，持慎重態度的企業依然很多。特別是投資效益評估和內部體制完善等課題，可能是引進判斷的門檻。
其次是「尚未決定方針／不清楚」，佔 21.5%（43人），顯示約有兩成企業處於考慮階段。這部分群體可能正在收集資訊和進行內部協調，尋找適合自家的引進方法，決策進度可能會隨著未來市場動向和成功案例的累積而推進。
標題：AI引進決策中企業最重視什麼？最新調查揭露判斷基準（由 AI×數據引領的 MiDATA 調查）
公司名稱：MiDATA
正文：
圍繞著 AI 和數據應用的引進，企業需要探討的論點日益增加。在工具和服務選擇範圍擴大的同時，成本效益、運維負擔、內部體制、與既有業務的協調性等判斷材料也變得多元化。因此，企業的決策並非僅憑期待感或話題性來推動，而是變得更加慎重且現實，這是目前的實際情況。
在這種情況下，了解企業在引進或擴大 AI 和數據應用時以什麼為基準進行判斷至關重要。同時，掌握企業預想的引進方式以及理想的推進體制，對於理解企業決策的實態是不可或缺的。
因此，AI×數據引領的 MiDATA（https://midata.co.jp/ ）針對總計 200 名 30〜59 歲的正職員工、經營者與董事，進行了「AI/數據應用引進與擴大決策中重視的要點調查」。本調查針對新引進或擴大 AI 與數據應用時重視的觀點、預想的引進方式以及理想的推進體制進行了詢問，並從多角度分析了企業決策的實態。
### 調查1：新引進或擴大 AI/數據應用決策中重視的觀點
最多人選擇的是「資訊安全／治理對策（權限管理、審計、風險管理等）」，佔 27.5%（55人）。這顯示出 AI 和數據應用雖然便利性高，但也伴隨著資訊外洩和非法使用等風險，因此企業優先確認是否具備安全運作體制。
緊隨其後的是「AI 性能／品質（精度、穩定性、可解釋性等）」，佔 25.5%（51人），以及「業務契合度（現場是否可用、能否順暢嵌入業務流程）」，佔 24.5%（49人）。這反映出企業強烈重視「實用性」，即是否能在實際業務中使用，以及是否能穩定獲得預期成果。
此外，「經濟性（初期與運維成本、KPI、投資回收預期）」也佔了一定比例，為 20.5%（41人），引進效果與成本之間的平衡也是重要的判斷材料。
另外，「數據／基礎設施完善度（數據品質、完善成本、訪問權限、易於聯動）」佔 15.0%（30人），「法務・法規／合規性（個人資訊、著作權、行業法規對應等）」佔 14.5%（29人），顯示企業對運作基礎和法律風險也有一定的關注。
另一方面，「運維／普及設計（教育、運維規則、負責人負擔、持續運作難易度）」佔 13.5%（27人），「既有系統聯動／擴展性（規模、未來需求、對新增功能的對應）」僅佔 10.0%（20人），可見企業傾向於優先考慮安全性與實用性，而非引進後的運維或未來的擴展性。
值得注意的是，「供應商／支援公司的可靠性（實績、支援範圍、持續性、故障應對等）」僅佔 4.0%（8人），與其他項目相比，優先度較低。
### 調查2：最接近的引進方式
最多人選擇的是「沒有引進計劃」，佔 50.5%（101人），達半數以上。這表明雖然 AI 和數據應用的必要性已得到廣泛認可，但在實際引進方面，持慎重態度的企業依然很多。特別是投資效益評估和內部體制完善等課題，可能是引進判斷的門檻。
其次是「尚未決定方針／不清楚」，佔 21.5%（43人），顯示約有兩成企業處於考慮階段。這部分群體可能正在收集資訊和進行內部協調，尋找適合自家的引進方法，決策進度可能會隨著未來市場動向和成功案例的累積而推進。