「AIを導入したはずなのに、利益改善が実感できない」——そんな声が国内外の企業から相次いでいます。2026年8月下旬、マッキンゼー・アンド・カンパニーが約1,700名のビジネスリーダーを対象に実施した『State of AI 2026』調査が公開され、その実態が明らかになりました。企業の9割近くがAI投資によるEBIT（利払い前・税引き前利益）への効果を感じられていない一方で、「AIエージェント」を組織全体に展開している一握りの高業績企業では、成長・コスト削減・イノベーションの三拍子が揃い始めています。本記事では調査の主要発見を整理し、自社のAI戦略を見直す際のヒントをお届けします。
調査の概要：9割の企業がAIを使っているが、成果は限定的
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マッキンゼーの今回の調査は、世界各地の企業に勤める1,719名のビジネスリーダーおよびIT担当者を対象に実施されました。調査によれば、回答者の約9割の組織が何らかのAIを日常的に活用していると回答しており、生成AIの普及がいよいよ「当たり前」の段階に入ったことが確認されました。
しかし、成果に関しては厳しい数字が並びます。企業レベルのEBITへのAI貢献を認識している回答者はわずか39%にとどまり、「著しい貢献がある」と答えたのは全体の約6%という少数派でした。AIへの投資は拡大しているにもかかわらず、収益への貢献を実感している割合は前年調査とほぼ横ばいであり、「投資だけが先行している状態」が浮き彫りになっています。
IT担当者として注目すべきは、この調査が「ツールを導入すること」と「成果を出すこと」の間に大きなギャップがあることを示している点です。単にCopilotやChatGPTを社員に配布するだけでは、企業全体の利益改善にはつながりにくいという現実を、数字が裏付けています。
明暗を分けるのは「エージェンティックAI」の展開規模
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調査の中でも特に注目されるのが、AIエージェント（エージェンティックAI）の活用状況と業績の相関です。年間収益10億ドル（約1,500億円）超の大企業では、AIエージェントを組織規模で展開していると答えた割合が40%に達しており、昨年の27%から大幅に増加しました。一方、中小規模の企業での展開は22%と横ばいで、大企業と中小企業の格差が拡大しています。
エージェンティックAIとは、単に質問に答えるだけでなく、複数のシステムをまたいで自律的にタスクを実行するAIの仕組みです。例えば、顧客からの問い合わせを受け取り、CRMの情報を検索し、回答を作成してメールを送信するまでを自動で行うようなユースケースが該当します。
コスト削減が最も報告されているのはサプライチェーン管理・サービス運用・製造の各部門で、売上向上への貢献が多いのはマーケティング・営業および製品開発・ソフトウェアエンジニアリングの領域です。自社のどの業務に当てはまるかを整理するだけでも、導入の優先順位付けに役立ちます。また、回答者の約32%が「エージェント型コーディングツールを活用して、以前は外部から購入していたソフトウェアを社内開発に切り替えた」と報告しており、IT予算の組み方自体が変わりつつあるという示唆も見逃せません。
高業績企業に共通する3つの特徴
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調査では、全体の約6%を占める「AIハイパフォーマー（高業績企業）」の特徴を分析しています。これらの企業に共通するのは、次の3点です。
**① 効率化だけでなく成長・イノベーションを目標に設定している**
ほぼすべての企業が「効率化」をAI活用の目的に挙げていますが、ハイパフォーマーはそれに加えて「成長促進」や「イノベーション創出」も目標として掲げています。ROIが出やすい高付加価値なユースケースを積極的に狙っている姿勢が、業績差につながっています。
**② 既存業務にAIを「追加」するのではなく、業務プロセスそのものを再設計している**
現状の業務フローをそのままにAIツールを差し込んでも、効果は限定的です。ハイパフォーマーはAIを前提として業務プロセス自体を見直し、人が担う役割を本質的に変えています。
**③ 経営層のコミットメントと組織的な変革管理が伴っている**
現場にツールを配布するだけでなく、経営層がAI活用のビジョンを示し、組織全体の変革を推進する体制を整えているかどうかが、大きな分岐点になっています。
これらの特徴は、IT担当者が経営層にAI投資の方向性を提案する際の論拠としても活用できます。
コストと人材が依然として大きな壁
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AI活用の拡大に向けた障壁についても調査は詳細を明らかにしています。回答者の5人に1人が「AIの運用コスト（トークン費用を含む）が活用範囲を制限している」と回答しています。大企業から中小企業まで業種・規模を問わず一定の割合で見られることが特徴的で、「大企業だけの課題ではない」という点に注意が必要です。
一方、人材面での課題も根強く残っています。AIを活用できる人材の確保・育成は引き続き主要な壁のひとつとして挙げられており、ツールを導入しても使いこなせる人材がいなければ成果につながらないという現実があります。
雇用への影響については、興味深いギャップが見られます。昨年の調査では32%の回答者が「向こう1年でAIにより人員が削減される」と予想していましたが、実際に人員削減が起きたと報告した割合は14%にとどまりました。期待（あるいは懸念）ほどの急激な変化は現時点では起きていないものの、来年以降の人員計画に対してAIの影響を見込む回答者の割合は増加傾向にあり、中長期の人材戦略を今から検討しておくことが求められます。
IT担当者が今すぐ取れる3つのアクション
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今回の調査結果を踏まえ、企業のIT担当者やDX推進担当者が実践できる具体的なアクションを整理します。
**① 自社のAI活用を「ツールの数」でなく「ユースケースの成果」で棚卸しする**
すでに導入しているAIツールが、どの業務でどんな効果を生んでいるかを可視化しましょう。コスト削減が見込まれる領域（業務効率化・サービス運用など）と売上貢献が期待できる領域（営業・マーケティング）を分けて優先順位をつけることが出発点です。
**② エージェンティックAIの試験導入を検討する**
チャットボットや生成AIの「補助ツール」活用から一歩進め、複数システムを横断して自律的に動くAIエージェントの小規模PoC（概念実証）を1つ立ち上げてみましょう。社内ヘルプデスクの自動化や、受発注データを集約するエージェントなど、比較的リスクの低い領域から始めることが推奨されます。
**③ 業務プロセスの再設計を経営層に働きかける**
IT部門単独では「業務フローの再設計」は難しく、経営層の関与が不可欠です。今回の調査結果を活用して、「AIを追加するだけでは成果が出ない」という根拠を示し、プロセス改革を経営課題として取り上げてもらうよう働きかけることが重要です。
よくある質問
エージェンティックAIとは何ですか？通常の生成AIとどう違いますか？
通常の生成AIは人間が指示を与えるたびに単発の出力を行うのに対し、エージェンティックAIは目標を与えられると自律的に複数の工程（情報収集・判断・実行）を連続して行えます。複数のシステムをまたいで作業できる点が最大の違いです。
中小企業でもエージェンティックAIは導入できますか？
今回の調査では大企業と中小企業の展開率に格差があるものの、中小企業でも導入事例は存在します。まずはMicrosoft CopilotやGoogle Workspaceのエージェント機能など、既存サービスに付属する機能からPoC的に試すことが現実的なアプローチです。
AIへの投資対効果を社内で示すにはどうすればよいですか？
企業全体のEBITへの影響は測定が難しいため、まず業務単位（例：問い合わせ対応時間の削減率、コード作成工数の削減量）でKPIを設定し、定量的な効果を積み上げる方法が有効です。小さな成功事例を経営層に示すことが予算確保につながります。
AI活用が進むと社内の雇用は減るのでしょうか？
今回の調査では、AIによる人員削減を予想していた割合より実際の削減割合は大幅に少なかったことが示されています。ただし中長期的には役割の変化は避けられないため、AI活用スキルの育成と業務再設計を並行して進めることが現実的な対応策です。