## 媒体发布信息 标题：AI引进决策中企业最重视什么？最新调查揭露判断基准（由 AI×数据引领的 MiDATA 调查） 公司名称：MiDATA 正文： 围绕着 AI 和数据应用的引进，企业需要探讨的论点日益增加。在工具和服务选择范围扩大的同时，成本效益、运维负担、内部体制、与既有业务的协调性等判断材料也变得多元化。因此，企业的决策并非仅凭期待感或话题性来推动，而是变得更加慎重且现实，这是目前的实际情况。 在这种情况下，了解企业在引进或扩大 AI 和数据应用时以什么为基准进行判断至关重要。同时，掌握企业预想的引进方式以及理想的推进体制，对于理解企业决策的实态是不可或缺的。 因此，AI×数据引领的 MiDATA（https://midata.co.jp/ ）针对总计 200 名 30〜59 岁的正职员工、经营者与董事，进行了「AI/数据应用引进与扩大决策中重视的要点调查」。本调查针对新引进或扩大 AI 与数据应用时重视的观点、预想的引进方式以及理想的推进体制进行了询问，并从多角度分析了企业决策的实态。 ### 调查1：新引进或扩大 AI/数据应用决策中重视的观点 最多人选择的是「信息安全／治理对策（权限管理、审计、风险管理等）」，占 27.5%（55人）。这显示出 AI 和数据应用虽然便利性高，但也伴随着信息外泄和非法使用等风险，因此企业优先确认是否具备安全运作体制。 紧随其后的是「AI 性能／品质（精度、稳定性、可解释性等）」，占 25.5%（51人），以及「业务契合度（现场是否可用、能否顺畅嵌入业务流程）」，占 24.5%（49人）。这反映出企业强烈重视「实用性」，即是否能在实际业务中使用，以及是否能稳定获得预期成果。 此外，「经济性（初期与运维成本、KPI、投资回收预期）」也占了一定比例，为 20.5%（41人），引进效果与成本之间的平衡也是重要的判断材料。 另外，「数据／基础设施完善度（数据品质、完善成本、访问权限、易于联动）」占 15.0%（30人），「法务・法规／合规性（个人信息、著作权、行业法规对应等）」占 14.5%（29人），显示企业对运作基础和法律风险也有一定的关注。 另一方面，「运维／普及设计（教育、运维规则、负责人负担、持续运作难易度）」占 13.5%（27人），「既有系统联动／扩展性（规模、未来需求、对添加功能的对应）」仅占 10.0%（20人），可见企业倾向于优先考虑安全性与实用性，而非引进后的运维或未来的扩展性。 值得注意的是，「供应商／支持公司的可靠性（实绩、支持范围、持续性、故障应对等）」仅占 4.0%（8人），与其他项目相比，优先度较低。 ### 调查2：最接近的引进方式 最多人选择的是「没有引进计划」，占 50.5%（101人），达半数以上。这表明虽然 AI 和数据应用的必要性已得到广泛认可，但在实际引进方面，持慎重态度的企业依然很多。特别是投资效益评估和内部体制完善等课题，可能是引进判断的门槛。 其次是「尚未决定方针／不清楚」，占 21.5%（43人），显示约有两成企业处于考虑阶段。这部分群体可能正在收集信息和进行内部协调，寻找适合自家的引进方法，决策进度可能会随着未来市场动向和成功案例的累积而推进。