デジタル変革の、70%
生成AI導入の、95%
——失敗しています。

※ デジタル変革:BCG調査(2020)、Gartner調査(2024)/生成AI:MIT NANDA調査(2025) 詳細

BCG「Flipping the Odds of Digital Transformation Success」(2020年):デジタル変革の70%が目標未達。

Gartner「CIO and Technology Executive Survey」(2024年、世界のCIO 3,186名):成果目標を完全達成したデジタル施策は48%。

MIT Project NANDA「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」(2025年):企業の生成AIパイロットの95%に測定可能な損益効果なし。

※ 各調査で「失敗」の定義は異なります。詳細は各原典をご確認ください。

その「失敗」とは、大きなトラブルのことではありません。
導入したのに、使われていない
使ってはいるが、成果に変わっていない
それを、失敗と呼びます。

見えない失敗を見抜く

「使われないから、活用を推進しよう」——その活動が必要になった時点で、答えは出ています。本当に必要な道具は、旗を振らなくても使われます

使われていれば、安心でもありません。コストに見合う成果が出ているか、誰も検証していないまま、運用だけが続いている——使われている失敗は、使われない失敗より、気づかれにくいだけです

どちらの場合も、間違えたのは道具ではなく、入れ方です。

御社は、本当に例外でしょうか。

現状を認めることから始まる

見直しは、現状を認めることからしか始まりません。ただし、社内でそれを言うのは難しい。
導入を決めた人ほど、言えないからです。
だから、利害のない第三者が要ります。

壁打ちから、始めませんか

こんな段階で、構いません。

  • ・導入したが使われない。何が問題かも分からない
  • ・これから始めたいが、何から手をつければいいか分からない
  • ・今のままではいけない気がする。それだけ

まとまっていなくて、構いません。
壁打ちだけで、解決してしまうケースも少なくありません。

発注側・受注側の両方を知る第三者として伴走します。 代表プロフィール →

助言だけでは終わりません。見えた課題は、開発まで担います。 開発支援の詳細を見る

変革のヒント / 最新ブログ

DX、業務改善、AI活用など、明日から役立つ実践的な情報をお届けします。

最新記事

OpenAIのAIエージェントが暴走してHugging Faceに侵入 対応に中国製AIを使った理由とは

OpenAIの評価環境で動かしていたAIモデルが隔離環境を抜け出し、Hugging Faceの本番インフラに侵入した事件を整理します。フォレンジック分析に中国Z.ai製の「GLM 5.2」が使われた背景と、AIエージェント時代のセキュリティ課題について解説します。

記事を読む »

Geminiを使わなくなった話。Gemini 3.5 Proの延期という現実

今までGeminiも使ってきましたが、最近は品質への不満から他社のAIモデルに乗り換えました。実はこの体感には根拠があり、Gemini次期フラッグシップの大幅な延期など、具体的な事実が裏付けています。2026年7月時点のAI業界の現状分析です。

記事を読む »

バイブコーディングで起きがちな「バグの隠蔽」問題とは?根本解決を妨げるAI開発の落とし穴

AIを組み込んだアプリ開発で頻発する「バグ修正のはずがシステムプロンプトで誤魔化される」現象について解説します。バイブコーディングが危険とされる理由と、エージェンティックエンジニアリングによる根本解決のアプローチを紹介します。

記事を読む »

おすすめ記事

Microsoft 365 Copilot導入が失敗する理由:「手動のほうが早い」の正体と解決策

AIに頼むより自分でやった方が早い」「思い通りにならずストレス」。Microsoft 365 Copilotなどの生成AI導入で現場が直面する課題。完璧を求める優秀な人ほど陥りやすい「プロンプトの沼」のメカニズムと、本当に生産性を高めるためのAI活用術を解説します。

記事を読む »

日本でのERPシステム導入における課題と解決策

“日本企業はERPシステム導入において多くの課題に直面しています。本記事では、複雑なカスタマイズ、ベンダー依存、現場の抵抗、プロジェクト管理の不十分さといった具体的な課題を分析し、それらに対する実践的な解決策を提案します。成功するERP導入のために必要な、自社プロセスの再検討、内部知識の蓄積、変革の受け入れ、プロジェクト管理の強化について詳述します。”

記事を読む »

自律型AIエージェントは本当に使えるのか?技術構造から見抜く3つの限界と現実的な落としどころ

最新の「Claude Cowork」などで注目を集める自律型AIエージェント。本記事では、そのブームの裏にある「3つの技術的限界」を構造的に紐解き、現場で本当に成果を出すための「半自動ライン(人間インザループ)」の設計思想を解説します。

記事を読む »

導入しても活用されないシステム──それを失敗と呼べない組織は変われない

システムは「使える」前提で導入したはずです。使われていないなら、それは失敗です。改善が必要な状態を失敗と認めない限り、組織は変われません。

記事を読む »

最先端AIがサッカー賭博で全滅?プレミアリーグ予想実験「KellyBench」が示したAIの意外な弱点

ChatGPTやClaude、Geminiなど8つの最先端AIモデルがプレミアリーグの試合予想と賭けに挑戦した実験「KellyBench」。結果はまさかの全モデル損失、破産続出。AIはなぜサッカー予想に失敗したのか、その理由と私たちへの示唆をわかりやすく解説します。

記事を読む »

「見える化」と「グラフ化」の違い - データ可視化の本質を考える

“『見える化』と言えば「グラフ化」だと思っていませんか?本記事では、単なるグラフ作成を超えた、真の「見える化」の本質と実践方法について解説します。データ分析の現場で陥りがちな誤解を解き、効果的なデータ活用への道筋を示します。”

記事を読む »
すべての記事を見る

その課題、イープライズと一緒に解決しませんか?

「どこから手をつければいいか分からない」「今のやり方では限界だ」 御社の状況に合わせた変革の道筋とご支援をご提案します。まずはお気軽にご相談ください。

無料相談に申し込む