生成AI投資は「様子見」から「本格化」へ

生成AIの導入を検討する企業にとって、「どの程度の予算を投じるべきか」「他社はどのような投資計画を立てているのか」は重要な判断材料です。新しい技術への投資は常にリスクを伴いますが、競合他社が先行投資を進める中で出遅れることもまたリスクとなります。

本レポートでは、Ragate株式会社が2025年12月に実施した505名への独自調査から、企業の生成AI関連予算計画を詳しく分析します。市場全体の投資トレンドを把握し、自社の投資戦略立案にお役立てください。

調査概要

本調査は以下の条件で実施しました。

• 調査期間：2025年12月11日〜
• 調査方法：インターネットリサーチ
• 有効回答数：505名
• 調査対象：日本国内のビジネスパーソン

予算計画の全体像：拡大派35%、縮小派わずか1%

予算計画の分布

「今後、生成AI関連の予算についてどのような計画をお持ちですか？」という質問に対する回答結果は以下の通りです。

この結果から、生成AIへの投資意欲は極めて高い水準にあることが読み取れます。

予算拡大企業35.5%：積極投資の波

拡大意向の内訳

「大幅に拡大」と「ある程度拡大」を合わせると35.5%の企業が予算拡大を予定しています。これは、現状維持（16.9%）と縮小検討（5.9%）を大きく上回る数字です。

特に注目すべきは、「大幅に拡大予定」が15.1%と、約6.6社に1社が積極的な投資を計画している点です。生成AIを戦略的な投資対象として位置づけ、本格的な予算確保を進めている企業が一定数存在することを示しています。

投資拡大の背景

予算拡大の背景には、以下のような要因が考えられます。

1. 競争力維持への危機感：競合他社のAI活用が進む中、投資の遅れが競争力低下に直結するという認識
2. 生産性向上の実感：PoC・試験運用段階で効果を実感し、本格展開に踏み切る企業の増加
3. 技術の成熟：LLMモデルの性能向上とツールの使いやすさ向上により、実用性が確立
4. 人材不足への対応：労働力不足を補う手段としての生成AI活用への期待

縮小・凍結はわずか1.1%：ネガティブ評価は少数派

縮小派の実態

「予算を縮小、または凍結予定」と回答したのはわずか1.1%にとどまりました。これは、生成AIに投資した企業の大多数が、その効果に一定の手応えを感じていることを示唆しています。

「費用対効果を見極め、場合によっては縮小検討」（4.8%）を加えても、縮小方向の回答は約6%に過ぎません。生成AI投資に対する市場の評価は、総じてポジティブであると言えるでしょう。

縮小を検討する理由（推測）

縮小を検討する少数派の背景としては、以下のような要因が考えられます。

• 期待した効果が得られなかった（活用方法のミスマッチ）
• セキュリティやコンプライアンスの懸念が解消されない
• 費用対効果の可視化ができず、継続投資の正当化が困難
• 社内の利用率が上がらず、投資に見合う成果が出ていない

未定・わからない41.5%：意思決定の加速が鍵

未決定層の存在

最も多かった回答は「現時点では未定・わからない」の41.5%でした。これは、生成AI投資の判断がまだ保留されている企業が約4割存在することを示しています。

未定の背景には、以下のような要因が考えられます。

1. ROIの不明確さ：投資対効果の算出・評価が困難（調査でも17.7%が課題として認識）
2. 技術の進化速度：急速に進化する技術に対し、どのタイミングで投資すべきか判断に迷う
3. 社内合意形成の難しさ：経営層や現場の理解を得るプロセスに時間を要している
4. 情報不足：他社事例や効果的な活用方法についての情報が限られている

早期決断の重要性

注目すべきは、予算拡大派（35.5%）が未定層（41.5%）に肉薄している点です。市場の約3分の1がすでに投資拡大を決めている状況で、長期間の様子見は競争上の不利を招く可能性があります。

未定層の企業には、小規模なPoC（概念実証）から始め、効果を実感した上で本格投資に踏み切るという段階的アプローチをお勧めします。

導入ステージ別の投資動向

導入状況との相関

本調査では、生成AI導入状況についても質問しています。導入状況と予算計画を照らし合わせると、興味深い傾向が見えてきます。

約47%の企業が何らかの形で生成AIを導入または検討中であり、これらの企業が予算拡大の主な担い手となっていると推測されます。

投資サイクルの加速

すでに導入済みの企業は、初期投資の回収と効果検証を経て、さらなる活用拡大に向けた追加投資を計画していると考えられます。一方、未導入企業も競合の動向を見ながら、新規投資の検討を進めている状況です。

このような市場環境下では、先行者優位を獲得した企業と、後発で追いかける企業との差が徐々に拡大していく可能性があります。

投資効果を最大化するためのポイント

ROI最大化の3つの視点

生成AI投資の効果を最大化するためには、以下の3つの視点が重要です。

1. 業務課題起点のアプローチ

技術ありきではなく、解決すべき業務課題を明確にした上でAIを適用することが重要です。本調査で明らかになった活用領域（情報収集37.8%、システム開発35.4%など）を参考に、自社で効果が出やすい領域から着手することをお勧めします。

2. 段階的な投資拡大

いきなり大規模投資を行うのではなく、小規模なPoCで効果を検証し、成功事例を積み重ねながら投資を拡大するアプローチが有効です。これにより、失敗リスクを最小化しながら、社内の理解と支持を得ることができます。

3. 内製化による中長期コスト最適化

外部サービスへの依存を続けると、長期的なコスト増大につながる可能性があります。DifyなどのノーコードAI開発ツールを活用し、社内でAI開発・運用できる体制を構築することで、中長期的なコスト削減と柔軟な対応が可能になります。

まとめ

本調査により、以下の点が明らかになりました。

1. 約35%の企業が予算拡大を予定しており、生成AI投資は「本格化フェーズ」に突入
2. 縮小・凍結予定はわずか1.1%であり、市場の評価は総じてポジティブ
3. 41.5%が未定であるが、競争環境を踏まえると早期の意思決定が重要

生成AIへの投資は、もはや「先行投資」ではなく「必要投資」になりつつあります。自社の競争力維持のため、データに基づいた戦略的な投資判断をお勧めします。

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