調査概要・手法・限界

調査概要

※ 比率は四捨五入しているため、合計が100%にならない場合がある。

標本設計

• 分析対象 N=373（クレンジング後の有効回答）。クレンジングでは、回答を途中で終了したもの・重複回答を除去した（重複は同一回答者とみなし、最新の回答のみを採用）。
• 業種で「その他」を選び自由記述に「IT・システムインテグレータ」等と記入した回答者は「広告・情報通信サービス」に分類した。
• 回答者は業務部門（LoB）中心。データ専門職（エンジニア／サイエンティスト／アナリスト等）は約13%。

業種の上位は広告・情報通信サービス 19.0%、機械・電気製品 12.6%、法人サービス 9.4%（全22分類。セグメントで切る の業種フィルタで各業種の n を確認できる）。

相関 ≠ 因果（重要）

本調査が示す「データ基盤の成熟度と成果の関係」は 相関 であり、因果を証明するものではない。基盤が整っている企業はそもそもAI活用も進んでいる、といった交絡の可能性がある。

ただし以下の頑健性チェックで、勾配は崩れにくいことを確認している:

• 企業規模を固定しても基盤→成果の勾配は保持（大企業層: 全社統合28.0% → 一部21.8% → PoC16.7% → 未着手7.7%）。
• 責任者層（部長以上）に限定しても傾向は保持。部長以上のエージェント未投資率はむしろ74.5%と高い。
• 責任者層（部長以上）では基盤の状態を「分からない」と答えた率が2.0%まで低下する（全体では7.2%。＝基盤に関する回答の信頼性が高い層でも同じ勾配が観察される）。

この設問は主役にしていない

• 月次運用工数（Q34） は回答者の 56.8% が「分からない」と回答した。業務部門中心の標本では実態を答えにくく、付録的な扱いとする。

引用・二次利用について

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• 各チャートの母数 n は調査対象 N=373 を基準とする（セグメント別表示時は画面上の N を参照）。
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