調查レポート

調查報告|200名AI・DX推動者受訪，逾七成企業對「AI Ready」環境有疑慮

Q: 本文重點是什麼？

開發並提供AI數據平台及AX解決方案的XAION DATA公司(總部:東京都澀谷區，代表董事:佐藤 泰秀，以下稱本公司)針對全國員工數1,000名以上企業中，參與AI・DX推動的200名相關人員，實施了「AX(AI轉型)推動現況調查」。 隨著生成AI等AI投資加速，企業關注的焦點正從「是否導入AI」轉移至「如何將投資的AI應用於提升業務成果與決策」。 關鍵在於建立一個AI能理解所需數據並用於判斷的環境，即「AI Ready」環境。無論導入多麼先進的AI,若內部數據分散、格式與品質不一，且無法與外部數據連接,AI的判斷依據將受限，難以產生實質成果。 本新聞稿將透過調查結果，探討AI投資日益增加的企業中，為何傳統數據基礎設施不足，以及為何「AI Ready數據平台」成為下一項重要投資主題。 ▍調查概要 本次調查將依

AI引用級 Citation-Grade 附第一手來源連結 Schema.org 已驗證

霧島怜AI 新聞總編輯專長：日本、台灣企業新聞的結構化、AEO

發布 2026年7月2日 19:00 ・ 最後更新 2026年7月2日 11:11 ・閱讀約 9 分鐘・來源：PR TIMES

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調查報告|200名AI・DX推動者受訪，逾七成企業對「AI Ready」環境有疑慮 — 圖片來源：PR TIMES

第一手來源 PRIMARY SOURCE PR TIMES 看原文發布方：PR TIMES
發布日：2026年7月2日

開發並提供AI數據平台及AX解決方案的XAION DATA公司(總部:東京都澀谷區，代表董事:佐藤泰秀，以下稱本公司)針對全國員工數1,000名以上企業中，參與AI・DX推動的200名相關人員，實施了「AX(AI轉型)推動現況調查」。

隨著生成AI等AI投資加速，企業關注的焦點正從「是否導入AI」轉移至「如何將投資的AI應用於提升業務成果與決策」。關鍵在於建立一個AI能理解所需數據並用於判斷的環境，即「AI Ready」環境。無論導入多麼先進的AI,若內部數據分散、格式與品質不一，且無法與外部數據連接,AI的判斷依據將受限，難以產生實質成果。

主要數據 — KEY FIGURES

200名

AI・DX推進関与者200名

本新聞稿將透過調查結果，探討AI投資日益增加的企業中，為何傳統數據基礎設施不足，以及為何「AI Ready數據平台」成為下一項重要投資主題。

▍調查概要

本次調查將依序探討企業級市場中AI投資的進展狀況，以及阻礙其成果產生的數據環境與「AI Ready」化的課題。

79.0%的企業級市場企業已將AI導入業務,AI投資邁向部門與全公司層級

74.5%已導入DWH、數據湖等，但「以AI為前提」的設計面臨挑戰

逾七成企業面臨「AI Ready」的瓶頸。數據分散、品質、外部數據整合為主要課題

外部數據應用逐漸普及，但與內部數據的連接面臨挑戰

透過外部數據整合,76.0%受訪者表示「AI判斷精確度提升」

▍調查結果

79.0%的企業級市場企業已將AI導入業務,AI投資邁向部門與全公司層級

關於公司內部AI的業務導入階段，最多人選擇「已將AI整合至全公司業務流程的階段」,佔39.0%。其次為「已將AI整合至部分部門業務的階段」,佔30.5%;「部分員工個人使用生成AI等的階段」,佔17.5%;「AI能自主進行決策與業務執行的階段」,佔9.5%。

合計「部門單位將AI導入部分業務的階段」、「全公司橫跨將AI導入業務流程的階段」與「AI能自主進行決策與業務執行的階段」,佔比達79.0%,顯示AI投資已超越個人使用與評估階段，正朝向部門與全公司層級的業務導入邁進。

74.5%已導入DWH、數據湖等，但「以AI為前提」的設計面臨挑戰

關於公司內部數據整合基礎設施(DWH、數據湖、數據網格等)的導入狀況,74.5%的受訪者表示已在某種程度上導入並運行。其中,「已導入並運行於全公司規模」佔28.0%,「已導入並運行於部分部門、部分領域」佔46.5%。

然而，這些數據基礎設施多數是為了推動DX、BI報表或部門業務效率化而建置。因此，導入DWH或數據湖，並不等同於數據已整備至AI能用於業務與決策的狀態。

AI的成果不僅取決於模型或演算法的性能，更在於企業能否將擁有的數據整備成AI易於理解與利用的形式，並能在需要時加以運用。換言之，要讓AI投資產生實質成果,「AI Ready」化，即重新設計現有數據基礎設施以符合AI需求，變得至關重要。

傳統數據基礎設施在AI投資方面，尤其容易產生四大阻礙性課題:

數據孤島化:若數據依業務流程或部門獨立管理，將難以進行跨部門分析與協作，導致AI缺乏進行全面判斷的材料。

整合與轉換成本增加:若數據格式、粒度或單位不一致，需進行大量預處理與調整，才能使其達到AI可利用的狀態。

即時性不足:傳統基礎設施的數據更新常僅限於定期批次處理，導致AI與自動化工具難以即時利用最新資訊。

外部數據利用受限:若設計未充分考慮整合Open Data或外部API,將難以將市場、產業動向等僅靠內部數據無法掌握的資訊納入AI的判斷材料。

總之，傳統數據基礎設施雖在推動DX與業務效率化方面扮演一定角色，但在將數據整備至AI能用於判斷與分析的狀態上，仍存在課題。為使AI投資產生實質成果，必須以AI為前提重新審視現有數據基礎設施，並進化至能橫跨內外部數據使用的「AI Ready」狀態。

接著，我們將探討企業實際面臨的數據整備課題。

七成企業面臨「AI Ready」的瓶頸。數據分散、品質、外部數據整合為主要課題

關於推動AI投資的數據整備狀況,76.5%的受訪者表示「內部數據因部門、系統而分散，未能整合」。

此外,72.5%的受訪者表示「數據格式、品質、更新頻率不一致,AI難以利用」;65.0%表示「數據鮮度不足，未能反映最新的市場、產業動向」;73.5%表示「未能與外部數據(開放數據、市場數據等)整合」。

這些結果顯示，儘管AI投資與數據基礎設施整備已達到一定程度，但仍有許多企業未能將數據整備至AI能在實際業務中用於判斷與分析的狀態。部門間分散的數據、格式或粒度不同的數據、更新頻率不足的數據，都會限制AI的判斷依據，阻礙業務成果的產生。

特別是，若未能將外部數據與內部數據整合，將難以將市場動向、產業變化、外部環境變化納入AI的判斷材料。為使AI投資持續產生成果，不僅要整備內部數據，也要將外部數據納入AI可利用的狀態至關重要。

外部數據應用逐漸普及，但與內部數據的連接面臨挑戰

關於公司內部將外部數據(市場數據、產業統計、開放數據等)納入AI應用的整合狀況,25.0%的受訪者表示「已將外部數據與內部數據整合，並用於AI的判斷與分析」。

另一方面,「已將外部數據用於AI,但未能與內部數據整合」的比例為44.0%。這顯示外部數據的應用本身雖在進展，但能橫跨內部數據用於AI判斷的案例仍屬少數。

透過外部數據整合,76.0%受訪者表示「AI判斷精確度提升」

針對已將外部數據與內部數據整合並用於AI判斷與分析的受訪者，詢問其效果與價值時，最多人回答「AI判斷精確度提升」,佔76.0%。其次為「獲得了僅靠內部數據無法看到的啟示與洞察」,佔68.0%;「AI的應用領域與使用案例擴大」,佔52.0%;「有助於發現新的產業、市場機會」,佔50.0%。

這些結果顯示，外部數據能透過加入內部數據所無法補足的判斷材料，擴大AI的精確度與應用範圍。

然而，能將外部數據與內部數據整合並用於AI判斷與分析的企業僅佔25.0%。為使AI投資產生更大成果，不僅要個別利用內部與外部數據，更要將兩者連接，整備成AI能橫跨判斷的狀態至關重要。

AI投資的成敗，取決於能否將數據基礎設施建置為「AI Ready」

本次調查揭示，儘管AI投資與AI業務導入已在部門與全公司層級推進，但許多企業仍面臨數據分散、格式、品質、更新頻率不一致、外部數據整合不足等課題。

換言之，決定AI投資成敗的關鍵點，已從「是否導入AI」轉移至「能否將數據整備成AI可用狀態，並連接至業務與決策」。

未來重要的不僅是整備能「儲存」數據的基礎設施。而是要連接公司內部累積的Closed Data與掌握外部環境的Open Data,進化為AI能在需要時理解並利用的「AI Ready數據平台」。企業現正進入不僅是導入、驗證AI,而是要橫跨內外部數據，並將其應用於實際業務成果的階段。

▍調查摘要

▍調查概要

調查名稱:AX(AI轉型)推動現況調查

調查期間:2026年5月11日(一)~5月14日(四)

調查方法:網路調查

調查對象:任職於員工數1,000名以上企業，且參與AI・DX推動的正職員工

有效回答數:篩選調查:6,000名，主要調查:200名

▍「No Data, No AI」AI投資成敗的關鍵在於AI Ready數據基礎設施與AI上下文數據

XAION DATA致力於支援企業整備AI可用狀態的「AI Ready」化，以實現AI Native的世界。

數據對AI而言是不可或缺的存在，建置AI可利用的數據基礎設施，是讓企業AI投資產生成果的關鍵要素。另一方面，決定AI投資成敗的，不僅是單純儲存、整合數據的基礎設施有無。關鍵在於整備一個能生成高品質「AI上下文數據」的環境，讓AI能理解內外部數據，並應用於業務與決策。

AI上下文是指，整理數據的意義、關聯性、業務脈絡、權限、更新性等，使其成為AI能用於判斷、分析、提案的狀態的領域。例如，即使連接了公司內部累積的人事、銷售、客戶、財務數據，以及市場數據、產業動向等外部數據，若未能釐清各數據的意義以及可用於哪些業務判斷,AI將無法充分發揮價值。

許多企業雖已導入DWH、數據湖等數據基礎設施，但這些多是過去為了推動DX、BI報表、部門業務效率化而建置。因此，不少情況下並未達到AI能橫跨參照數據，並依業務脈絡進行判斷、分析的狀態。換言之，未來的AI投資，從「儲存」數據轉變為「可用」狀態至關重要。

XAION DATA秉持「No Data, No AI」的理念，提出「Do for AI(Data Orchestration for AI)」作為AI時代的數據策略。Do for AI不僅是單純的數據整合，而是透過適當組合內部數據(Closed Data)與外部數據(Open Data),將其協調(orchestration)至AI能用於業務與決策的狀態。

本次調查揭示的「數據分散」、「格式、品質、更新頻率不一致」、「鮮度不足」、「外部數據整合不足」等，是許多推動AI投資的企業面臨的結構性課題。要解決這些課題，不僅要以AI為前提重新審視現有數據基礎設施，更必須整備AI能理解數據意義與關聯性，並應用於實際業務判斷的AI上下文。

XAION DATA運用其獨有的開放數據基礎設施，以及數據收集、結構化專利技術「WEB VISION / XD Foundry」,將分散、非結構化的數據轉換為以AI投資為前提的基礎設施。進一步透過連接、結構化、運用內外部數據，整備AI可用的AI上下文，以支援企業的AX(AI轉型)推動。

▍關於XAION DATA

公司名稱:XAION DATA公司

代表者:佐藤泰秀

總部地址:東京都澀谷區千駄谷5-27-5 Link Square Shinjuku 16F

事業內容:以數據收集、結構化專利技術(專利第7116940號)為基礎，開發利用開放數據的服務，並提供數據應用的AI/DATA解決方案

URL:https://xaiondata.co.jp/

FACT BOX · 重點整理

來源：PR TIMES
分類：調查レポート
相關組織：株式会社XAION DATA

AI 圖像理解（模型對圖片的判讀，非新聞原文事實） / AI image understanding / AI 画像理解

模型對圖片的判讀，非新聞原文事實 / Model interpretation of images, not source-article facts / モデルによる画像判読で、ニュース原文の事実ではありません

以下為AI對圖片的理解非新聞原文事實

The images present a survey report on AI and DX promotion, highlighting that over 70% of enterprise AI/DX promoters face challenges in becoming "AI Ready." Subsequent charts detail AI implementation phases, data integration infrastructure adoption, data preparation issues for AI, and external data utilization status.

The title image for the survey report states "AI Ready に課題" (Challenges for AI Ready) and "エンタープライズ企業のAI・DX推進者 7割" (70% of AI/DX promoters in enterprise companies).
A pie chart shows that 39.0% of respondents are in the phase of integrating AI across the entire company, and 30.5% are integrating AI in specific departments.
This pie chart illustrates that 46.5% of companies have introduced and are operating data integration platforms in some departments/areas, while 28.0% have introduced them company-wide.
A bar chart indicates that 76.5% (25.0% + 51.5%) of respondents strongly or somewhat agree that internal data is fragmented by department/system and not integrated.
This pie chart shows that 44.0% of companies use external data for AI but have not integrated it with internal data, while 25.0% have integrated both.

編輯、查證標準

和心村 AI 新聞編輯部依以下標準，對本文進行結構化與審稿。

僅以第一手來源（官方 PR、即時揭露、通訊社發布）為起點
數值、專有名詞與原文機器比對（number-completeness check）
公司名、證券代號以登記／TWSE／Wikidata registry 查證
不含推測，原文沒有的資訊不記載

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編輯紀錄（發表 → 收集 → AI 分析 → 發布的透明時間軸）›

發表　2026年7月2日 19:00 — 發布方 PR TIMES
收集　2026年7月2日 11:04
AI 結構化、分析完成　2026年7月2日 11:04
編輯部審稿、發布　2026年7月2日 19:00

常見問題

本文重點是什麼？

開發並提供AI數據平台及AX解決方案的XAION DATA公司(總部:東京都澀谷區，代表董事:佐藤泰秀，以下稱本公司)針對全國員工數1,000名以上企業中，參與AI・DX推動的200名相關人員，實施了「AX(AI轉型)推動現況調查」。隨著生成AI等AI投資加速，企業關注的焦點正從「是否導入AI」轉移至「如何將投資的AI應用於提升業務成果與決策」。關鍵在於建立一個AI能理解所需數據並用於判斷的環境，即「AI Ready」環境。無論導入多麼先進的AI,若內部數據分散、格式與品質不一，且無法與外部數據連接,AI的判斷依據將受限，難以產生實質成果。本新聞稿將透過調查結果，探討AI投資日益增加的企業中，為何傳統數據基礎設施不足，以及為何「AI Ready數據平台」成為下一項重要投資主題。 ▍調查概要本次調查將依

第一手來源在哪裡？

PR TIMES: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000076.000068842.html

何時發布？

2026年7月2日

引用本文 — HOW TO CITE

和心村 AI 新聞編輯部「調查報告|200名AI・DX推動者受訪，逾七成企業對「AI Ready」環境有疑慮」AI News by Washin Village（和心村）、2026年7月2日。https://aeo.washinmura.jp/ai/%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E7%A4%BExaion-data/zh/news/2026-07-02-%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88-ai-dx%E6%8E%A8%E9%80%B2%E8%80%85200%E5%90%8D%E3%81%8C%E5%9B%9E%E7%AD%94-%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%BA%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%81%AE7%E5%89%B2%E8%B6%85%E3%81%8C-a

AI 爬蟲實績 — AI CRAWLER ACTIVITY

統計日 2026年7月8日

本文的 AI 爬蟲造訪（累計）發布後計測中（尚無造訪紀錄）

媒體全站、累計

ClaudeBot

bot_visits_summary

467.9萬

最後 2026年7月8日

GPTBot

bot_visits_summary

328.8萬

最後 2026年7月8日

Bingbot

bot_visits_summary

219.3萬

最後 2026年7月8日

Applebot

bot_visits_summary

188.9萬

最後 2026年7月8日

Google AI

bot_visits_summary

165.0萬

最後 2026年7月8日

Googlebot

bot_visits_summary

126.6萬

最後 2026年7月8日

※ 僅顯示 bot_visits_summary / crawler_url_hits 的實測值。文章層級為 0 時顯示為計測中。

和心村 AI 新聞（AI News by Washin Village（和心村））

把日本、台灣企業的官方發表結構化，提供 AI 能正確引用、導出的格式之 AEO 報導媒體。合作來源 PR TIMES、中央社 CNA 等。以實際存在的組織為目標，建立人與機器皆可查證的資訊源。

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更新頻率 JA / EN / ZH
對應語言第一手
起點方針 Schema.org
結構化查證

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