IDC MaturityScapeベンチマーク：オーストラリア・ニュージーランドのAIを動力源とする組織、2026年

AIは、技術アジェンダの周辺から企業戦略の中心へと移行しましたが、AIの拡大には依然として課題が残っています。多くの組織は、投資を測定可能なビジネス価値へと転換することに依然として苦戦しており、エージェント型AIの急速な台頭により、導入には新たな複雑さが加わっています。「AI主導の組織」とは、戦略、ガバナンス、人材、テクノロジーが調和して機能し、知能が孤立したパイロットプロジェクトに留まることなく、運営モデル全体に組み込まれ、記述型、解釈型、予測型、生成型、エージェント型、物理型AIを含むあらゆるAI技術を包括的に支援する組織のことです。本IDC調査は、2026年5月に発表されたIDCの「MaturityScape Benchmark AI Survey」のうち、オーストラリアおよびニュージーランド（ANZ）に関する結果をまとめたものです。同調査は世界中の1,900組織を対象としており、そのうち108組織がANZに拠点を置いています。

本調査は、IDCが2025年に初めて実施したベンチマーク（IDC#US53271725、2025年3月）の更新版であり、2026年の定義レポート『IDC MaturityScape：AI-Fueled Organization 2.0』（IDC#US54450625、2026年4月）で提示されたフレームワークを適用しています。今年の最も大きな変更点は、ガバナンスが戦略、人材、テクノロジーに並ぶ独立した第4の次元として位置づけられたことです。これは、信頼、リスク管理、そして責任あるAIの実践が、AIの拡大に向けた前提条件となっていることを認識したものです。本ベンチマーク調査では、5つの段階とこれら4つの次元にわたって企業の成熟度を評価しており、事業部門（LOB）のリーダー、経営幹部、およびAI戦略を推進するIT・データ部門を導き、同業他社との比較における自社の位置づけを把握し、進捗を最も加速させる施策の優先順位付けを支援することを目的としています。本ベンチマーク調査の主な結果は以下の通りです。

• ANZ地域の組織のうち、最も成熟度の高い「最適化」段階に達しているのは約3.9％であり、全体として上位2段階（管理または最適化）に進んでいるのは15.1％で、いずれも世界平均の3.1％および12.8％を上回っています。ANZ地域は本調査において比較的高い実績を上げている地域の一つですが、AIを原動力とする組織となることは、単一の導入で達成できるものではなく、継続的な取り組みであることに変わりはありません。
• ANZ地域の組織の10社中6社（60.5％）は、成熟度が最も低い2つの段階である「アドホック」および「機会主義的」にとどまっており、これは世界全体の数値である61.3％に近いものです。これは、比較的進んだ地域であっても、AIが企業全体に価値をもたらすためには、戦略、技術、データにおける相当な基礎的な取り組みが依然として残されていることを浮き彫りにしています。
• ANZ地域の成熟度スコアの平均値は2.46で、世界平均の2.43をわずかに上回り、アジア太平洋地域全体の平均である2.35を大きく上回っており、ANZは本調査において比較的成熟度の高い地域の一つとなっています。この地域の相対的な強みはガバナンスに集中しており、ANZでは平均スコアが2.58を記録し、21.5％の組織が「管理段階」または「最適化段階」に達しています。これは、ANZの組織が信頼、リスク、および責任あるAIの実践を、AIの拡大に向けた基盤として位置づけてきたことを最も明確に示すものです。全体的な傾向は依然として変わりませんが、大多数の組織は依然として初期段階にとどまっており、AIの進展と大多数の組織の実行状況との間には依然としてギャップが存在しています。

「オーストラリアとニュージーランドは、世界的に見ても比較的成熟した市場の一つであり、特にAIガバナンスに強みを持っており、これが同地域に拡大に向けた確固たる基盤を与えています。「現在の課題は、そのガバナンスの成熟度を、戦略、人材、テクノロジーの全領域にわたる実行力へと転換し、AIを一部の優れた事例にとどまらず、企業全体に影響を与えるものへと発展させることです。ビジネスの優先事項と調整されたAIロードマップを整合させることができた組織こそが、実験段階から測定可能なビジネス価値へと転換できるでしょう」と、IDCのAI活用ビジネス戦略担当リサーチマネージャー、Xiao Liu氏は述べています。

IDC MaturityScapeベンチマーク図

エグゼクティブサマリー

AIを動力源とする組織の成熟度ベンチマークデータの分析

• AIを動力源とする組織の成熟度フレームワークの各段階
• AIを動力源とする組織の成熟度フレームワークの構成要素
  • 調査結果：各次元における成熟度の分布
• AI活用組織の成熟度の評価：「サバイバー」と「スライバー」
  • 調査結果：サバイバーとスライバーの比較

テクノロジーバイヤーへのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 付録
• 調査手法
• 調査回答者のセグメンテーション