IDC MaturityScapeベンチマーク：欧州・中東・アフリカの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、その導入規模を拡大すること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の急速な台頭は、導入に新たな複雑さを加えています。AIを原動力とする組織とは、戦略、ガバナンス、人材、テクノロジーが調和し、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調査」の結果を提示するものです。この調査は、世界中の1,900組織（うち583組織は欧州、中東・アフリカ地域）を対象として実施されました。これは、IDCが2025年に初めて実施したベンチマーク調査の更新版であり（『IDC MaturityScape Benchmark：AI-Fueled Organization Worldwide, 2025』、IDC#US53271725、2025年3月）の更新版であり、『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。本ベンチマークは、5つの段階とこれら4つの次元に基づいて企業の成熟度を評価し、事業部門のリーダー、経営幹部、およびAI戦略を推進するIT・データ部門を導くことを目的としています。これにより、同業他社と比較して自組織がどの位置にあるかを把握し、進捗を最も加速させる施策に優先順位を付けることが可能になります。本ベンチマーク調査の主な結果は以下の通りです。

• EMEA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わずか2.4％であり、全体として最も進んだ2つの段階（マネージドまたは最適化）に進んでいるのは11.9％に過ぎません。AIを原動力とする組織になることは可能ですが、それは単一の導入によって達成されるものではなく、継続的な取り組みによるものです。
• 10社中6社以上（62.8％）が、成熟度が最も低い2つの段階（アドホックおよびオポチュニスティック）にとどまっており、AIが全社的な価値をもたらすまでに、戦略、ガバナンス、データに関する基礎的な取り組みがまだ多く残されていることが浮き彫りになっています。
• EMEA地域の組織のほぼ半数（48.7％）が「オポチュニスティック」段階に集中しており、これが圧倒的に最も一般的な成熟度レベルとなっています。この段階にあるEMEA地域の組織の多くは、AI戦略を策定し、収益性の高い使用事例をいくつか選定して体系的な実験を行っていますが、その成果は野心に見合っていません。人材不足が依然として主な障壁となっており、ガバナンスは断片化されたままであり、得られる成果も成長というよりは、効率の漸進的な向上にとどまっています。これらの組織は、AIを全社的に拡大するのではなく、選択的かつ実験的な段階にとどまっています。『リピータブル』（25.3％）から『マネージド』（9.5％）への急激な低下は、重大なボトルネックを示しています。多くの組織が場当たり的な実験の段階を脱しつつありますが、AIを管理された全社的な運用として制度化することに成功している組織ははるかに少ないです。

「IDCの『AI MaturityScape Benchmark』によると、EMEA地域において、企業がAI主導型になる上で直面する最大の課題は、人材、明確に定義されたAI戦略、そしてデータ品質やレガシーシステムといった技術インフラに関連しています。競争力を維持するためには、これらの分野における課題の解消が不可欠です」と、IDCのAI動力ビジネス・戦略担当欧州・中東・アフリカリサーチリーダー、Lapo Fioretti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を活用した組織の成熟度ベンチマークデータの分析

• AIを活用した組織の成熟度フレームワークの各段階
  • アドホック-AI導入の混乱期
    • 概要
    • ビジネス成果
  • 機会主義的段階-AIピボット
    • 概要
    • ビジネス成果
  • 再現性のあるアプローチ-AIとの整合性
    • 概要
    • ビジネス成果
  • 管理型-AIによる変革
    • 概要
    • ビジネス成果
  • 最適化-AIを活用した組織
    • 概要
    • ビジネス成果
• AIを活用した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を活用した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