調査対象の経営層のおよそ7割（世界68%、日本65%）が、各国・地域にまたがるデータ・レジデンシーおよびデータ主権の要件への対応は困難であると回答

回答者のおよそ9割（世界91%、日本89%）が、ベンダー、AIモデル、インフラストラクチャーにまたがるAIの依存関係を十分に把握できていない

AIのコントロールが最も進んでいる企業は、AIに起因する混乱や障害による営業利益への影響を半分以上抑制している

2026年08月24日

日本IBMは、本日、IBM Institute for Business Value（IBM IBV）が実施した最新の調査である「AI主権の確立に向けて - いかにコントロール、柔軟性、リスクのバランスを取るか」の日本語版を公開しました。本調査では、企業がAIを基幹業務へ本格的に組み込む一方で、多くの企業が容易に変更できないAIシステムに依存していることが明らかになりました。この結果は、事業継続性と業績維持の観点から、AI主権の重要性が一層高まっていることを示しています。

世界中の経営層1,000名を対象に実施した本調査では、調査対象者のおよそ7割（世界71%、日本69%）が「主要なAIベンダーやAIモデルを切り替えることは難しい」と回答しており、企業が直面する大きな運用上の制約が浮き彫りになっています。加えて、調査対象者のおよそ7割（世界68%、日本65%）は、各国・地域にまたがるデータ・レジデンシーやデータ主権の要件への対応を課題として挙げており、AIシステムやデータを異なる環境間で移行・運用する際の複雑化につながっています。こうした状況が示すのは、AI活用の拡大とコンプライアンス要件の強化が進む中、企業にはAIに対するコントロールの一層の強化が求められているということです。

AIに対するコントロール強化の必要性が高まる一方で、多くの企業はそれに対応するために必要な可視性を十分に確保できていません。調査対象者のおよそ9割（世界91%、日本89%）は、自社が利用するAIベンダー、AIモデル、インフラストラクチャーにまたがる依存関係を十分に把握できていないと回答しており、その結果、リスク評価や障害発生時の対応計画策定が難しくなっています。また、調査対象の経営層は、過去2年間でAIに関連する平均6件の障害や混乱を経験したと回答しており、その主な要因としてAIベンダーのサービスに起因する問題を挙げています。さらに、およそ8割（世界81%、日本75%）の回答者は、AIベンダーのサービスが7日間停止した場合、自社の業務に深刻または重大な影響が及び、事実上業務が停止する可能性があると考えています。

回答者はさらに、AIエコシステムにおける予期せぬ変化として、価格上昇、利用制限、AIモデルの提供終了、性能低下などを挙げています。これらの調査結果は、企業がAIへの依存関係を適切に把握・管理するうえで大きな課題に直面していることを示しています。

IBM EMEA・APAC担当シニア・バイス・プレジデント兼会長のアナ・パウラ・アシス（Ana Paula Assis）は、次のように述べています。「AIは、従来のガバナンスや調達、IT運営の仕組みでは対応しきれない新たな依存関係を急速に生み出しています。その結果、AI主権は企業経営における最重要課題の一つとなりました。今やこれは単なる技術的な課題ではなく、経営課題となっています。AIに対する十分なコントロールを欠けば、利益率の低下や規制対応上の問題、さらには事業停止といったリスクにつながりかねません」

調査によると、AI主権の中核的な要素の一つである、状況の変化に応じてデータやモデル、インフラストラクチャーを柔軟に適応させることができるAIシステムを構築している企業は、他社を上回る成果を実現しています。

• 分析の結果、AIに対するコントロール能力が最も高い企業は、AI関連のシステム停止や障害の発生が少なく、AIに起因する混乱による営業利益への影響を55%多く抑制していることが判明
• 一方で、AIに対する高度なコントロール能力を備えている企業は、調査対象全体のわずか7%にとどまっており、柔軟で適応力の高いAI基盤を構築している企業と、特定のベンダーや技術への依存によって制約を受けている企業との間で格差が拡大している
• また、調査対象の経営層のおよそ7割（世界72%、日本68%）は、戦略的な柔軟性を高められるのであれば、AIベンダーの選択肢や移行可能性を確保するために20%のコスト増加を受け入れると回答

調査対象企業のおよそ7割（世界73%、日本70%）は、自社のAI環境で意図的に複数ベンダーを採用していると回答しています。しかし、複数ベンダーの採用は戦略的な判断というよりも、組織運営上の必要性によって生じるケースが多いことが明らかになりました¹。

• 回答者が挙げた主な要因は「事業部門ごとの独立した意思決定」（世界69%、日本63%）と「地域ごとの要件や事情への対応」（世界69%、日本71%）。
• 回答者のおよそ6割（世界57%、日本54%）が「レガシーシステムの複雑性」を課題として挙げている。こうした複雑性は、企業の合併・買収（M&A）や過去の意思決定の積み重ねによって生じるもので、多くの組織に共通して見られる一方、最も大きな要因と見なされるケースは比較的少ない

レポートの全文は以下をご参照ください。

https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/jp-ja/report/ai-sovereignty
本調査ではさらに、経営層に向けて、柔軟性・レジリエンス・AI主権を確保したAIシステムを構築するためのロードマップも提示しています。

調査手法

IBM Institute for Business Value（IBM IBV）は、Oxford Economicsと共同で、2026年2月から4月にかけて調査を実施しました。本調査では、企業がAIスタック全体にわたってどのようにコントロールを確立しているか、また、その選択がレジリエンス、業績、事業運営上の経済性にどのような影響を与えているかを分析しています。調査対象は、AI、データ、テクノロジー、または関連する企業機能の責任を担う1,000名の経営層で、16カ国・17業界にわたります。さらに本調査では、データ、モデル、インフラストラクチャー、アプリケーションに対するコントロールのあり方に基づいて企業を分類し、それぞれのAIコントロールのプロファイルを特定しました。そのうえで、各プロファイルとレジリエンス、業績、事業運営上の経済性との関係について追加分析を行っています。

1 IBM Institute for Business Value（IBV）が実施した「AI主権の確立に向けて - いかにコントロール、柔軟性、リスクのバランスを取るか」調査（2026年）の未公表データ

IBM Institute for Business Valueについて

IBM Institute for Business Value（IBV）は、IBM のソート・リーダーシップ・シンクタンクとして、ビジネス・リーダーの意思決定を支援するため、世界の調査とパフォーマンス・データ、業界の専門家や学者の専門知識に裏付けられた戦略的洞察を提供しています。詳しくは、以下をご覧ください。

https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/jp-ja

当報道資料は、2026年6月17日にIBM Corporationが発表したプレスリリースの抄訳をもとにしています。原文はこちらをご参照ください。

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