「うちの会社だけDXが遅れているのでは」という不安は、経営者の方から本当によく伺います。その不安に客観的な物差しを与えてくれるのが、公的機関の調査です。本記事では、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が2026年7月に公表した「DX動向2026」を取り上げ、従業員100人以下の企業を中心に、DXとAI活用の実態と、そこから導ける対策を解説します。数値は調査報告書の記載に基づき、出典を明記しています。
「DX動向2026」とは：調査の概要と読み方
調査の出典と対象
出典は、IPA「DX動向2026」（副題：広がるAI導入、DXは変われるか／2026年7月公表）です。元になった「企業等におけるDX推進状況等調査分析」は、2026年4月から6月にかけて実施され、有効回答は1,799社、対象は日本標準産業分類の19業種（公務を除く）の企業の経営層やICT・DX関連部門です。詳細はIPAの公式ページで公開されています。
この調査から分かること
DXの取組状況、成果、AIの導入状況、導入の課題、DX人材の不足状況という五つの観点が一つの調査で横断的に分かる点が特徴です。中小企業向けに特化した調査ではなく、大企業を含む全体の中で規模別の違いが読み取れる構成です。
中小企業が読むときの視点
平均値だけを見ると、自社の位置づけを誤ります。規模別の数値と「取り組まない理由」に注目すると、自社に近い企業の悩みが見えてきます。
調査から見えるDXの実態：取組率と成果
全体の取組率は75.7%、100人以下は41.6%
何らかの形でDXに取り組んでいる企業は全体で75.7%で、経年では横ばいと報告されています。一方、従業員規模別では1,001人以上が98.7%に対し、100人以下は41.6%にとどまります。規模による差が非常に大きいことが分かります。
取り組まない最大の理由は「メリットが分からない」
100人以下の企業が取り組んでいない理由で最も多いのは、「自社がDXに取り組むメリットがわからない」の54.0%でした。お金や人の不足よりも先に、「何をすればどう良くなるのか」のイメージが持てていないことが障壁になっています。
成果が出ている企業の多くは「コスト削減」を挙げる
DXの成果について、「成果が出ている」は60.8%、「わからない」が26.8%でした。成果の中身ではコスト削減が70.9%と最も多く、従業員満足度の向上が42.4%、売上高の増加は17.9%、利益の増加は19.6%です。まず手を付けやすく成果が出るのは、売上拡大より先にコストと手間の削減だということが読み取れます。なお、成果指標を設定している企業は23.9%にとどまり、効果測定の不足も課題です。
AI導入の実態：導入58.0%と、その壁
AIは「導入」42.3%、「試験利用」15.7%
AIを「導入している」は42.3%、「試験利用をしている」は15.7%で、合計58.0%でした。生成AIに限ると、「導入している」は2024年度の22.6%から2025年度は44.0%へ、ほぼ倍増しています。100人以下の企業では「関心はあるがまだ特に予定はない」が34.6%あり、規模が小さいほど様子見が多いことも示されています。
導入の効果：効率化は91.6%、売上・利益は3.9%
AI導入の効果として挙げられたのは、業務の効率化・迅速化が91.6%と圧倒的で、売上や利益の向上は3.9%、顧客満足度の向上は4.5%でした。「期待以上」「期待どおり」の効果があったとの回答は合わせて31.8%、「一定の効果はあった」が50.6%です。AIの成果は、まず社内業務の時間短縮として現れると理解するのが現実的です。
導入の壁：人材・理解・ルール
AI導入・運用の課題は、専門人材の不足が50.1%、生成AIの効果やリスクの理解不足が45.8%、適切な利用を管理するルールや基準づくりの難しさが39.7%でした。ツールの選定より、人・理解・ルールが壁になっています。社内ルールの整え方は、当協会の生成AI利用ガイドラインのひな形も参考になります。
DX人材の不足：量も質も9割近くが「不足」
量は85.5%、質は88.8%が不足と回答
DX人材の量が「やや不足」「大幅に不足」とした企業は合計85.5%、質が不足とした企業は88.8%です。従業員規模別では、100人以下でも量の不足が6割超、質の不足が7割超とされています。
人材像・評価基準が整っていない
必要な人材像を設定して社内に周知している企業は16.2%、人材の評価基準が「ない」企業は76.1%、必要なスキルを把握できていない企業は52.8%です。採用の前に、「自社に必要な役割は何か」を言葉にすることが先決です。
中小企業は「育てる」より「借りる・整える」が現実的
専門人材の採用が難しい中小企業では、外部の専門家や伴走支援、ノーコードツールを活用し、社内には「判断して使いこなす人」を一人置く形が現実的です。リーダーの選び方はDX推進リーダーの選定・育成ガイドで解説しています。
取り組み事例と中小企業が取るべき対策
以下は、当協会のDX支援現場で見られる傾向を、特定できないよう匿名化・抽象化して示すものです。
事例1：製造業（従業員30名規模）：まず「見える化」でコスト削減
受注・在庫の情報が紙とExcelに分散していた企業が、共有スプレッドシートとGoogle Workspace に集約し、確認の電話と転記作業を減らしました。調査でコスト削減が成果の最多だったことと整合する、典型的な入り口です。
事例2：サービス業（従業員15名規模）：議事録と報告書にAIを試験導入
会議の議事録と日報の下書きに生成AIを試験導入し、まず一部署で3か月試してから全社に広げました。「試験利用」を経て導入に進む調査の傾向と一致します。利用ルールを先に作ったことが定着の鍵でした。
事例3：卸売業（従業員50名規模）：成果指標を決めて効果を測定
見積作成の所要時間を導入前に測り、導入後と比較する形で成果を可視化しました。成果指標を設定している企業が約4社に1社という調査結果の中で、数値で語れることが社内の理解と次の投資判断につながりました。
一次情報（当協会の支援現場より）：相談の最初に「DXで何を良くしたいか」を聞くと、「分からない」と答える経営者が少なくありません。調査の「メリットがわからない」が最多という結果は、現場の実感とも一致します。そこで当協会では、最初の30分で業務の棚卸しを行い、時間のかかっている作業を三つ挙げるところから始めています。
中小企業が取るべき対策：データから導く5ステップ
Step 1：目的を一文で決める
「見積作成の時間を半分にする」のように、測れる目的を一文で決めます。
Step 2：業務を棚卸しし、時間のかかる作業を三つ選ぶ
コスト削減が最多の成果であることを踏まえ、まず効果が見えやすい作業から着手します。
Step 3：小さく試す（試験利用）
一部署・一業務・3か月で試します。
Step 4：利用ルールを先に作る
入力してよい情報、確認の方法、責任者を一枚にまとめます。
Step 5：成果指標を決めて測る
導入前の時間・件数を記録し、導入後と比較します。補助金の活用も有効です。デジタル化・AI導入補助金の締切情報もあわせてご確認ください。
デメリット・注意点：調査結果の読み方
平均値に自社を当てはめすぎない
全体の数値は、大企業の高い取組率に引き上げられています。自社の規模に近い区分の数値で比較してください。
調査対象の偏りを理解する
回答企業1,799社は、DXやAIに関心のある企業が答えやすい可能性があります。実際の中小企業全体では、取組率がさらに低い可能性も考えられます。
「導入」の定義は企業によって幅がある
無料の生成AIを一部の社員が使っている状態も「導入」と答えている可能性があります。導入率の高さだけで安心しないことが大切です。
数値は調査時点のもの
AIの状況は変化が早いため、数値は調査時点（2026年4〜6月）のものとして扱ってください。最新の内容はIPAの公式ページでご確認ください。
よくある失敗パターンと対策
失敗1：他社の導入率を見て、目的なくツールを入れる
対策：目的を一文で決めてから、ツールを選びます。
失敗2：ルールなしで現場が個人利用し、情報漏えいを心配して全面禁止になる
対策：禁止ではなく「入れてよい情報」の線引きを先に作ります。
失敗3：効果を測らず、続ける理由がなくなる
対策：導入前の数値を記録し、3か月後に比較します。
失敗4：専門人材の採用に固執して進まない
対策：外部の伴走支援やノーコードを併用し、社内には判断役を一人置きます。
まとめ
IPA「DX動向2026」では、DXの取組率は全体で75.7%、100人以下では41.6%、AIは導入と試験利用を合わせて58.0%でした。中小企業の最大の障壁は資金より「メリットが分からない」ことであり、成果が出やすいのはコスト削減と業務効率化です。まず目的を決め、小さく試し、ルールを作り、効果を測るという順序で進めれば、規模の小さな会社でも十分に成果を出せます。
出典：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026」（2026年7月公表）および同機構プレス発表（2026年7月16日）。最新情報は公式サイトをご確認ください。