~AI導入の壁「プロセス未整理」45.2%が課題視、業務プロセス×AI実態調査537名、標準化のギャップを可視化~
AIを前提とした運営構造(AI Operations)を設計・構築する株式会社Mer(本社:東京都渋谷区、代表取締役:澤口 友彰、以下Mer)は、日本企業の業務プロセスとAIオペレーションの実態を調査した「Japan AIOps Report 2026 Winter」を無料公開しました。本レポートは、従業員100名以上の企業で業務プロセス改善に携わる責任者・担当者537名を対象に、業務プロセスの標準化状況からAI活用実態、データ基盤整備までを包括的に調査したものです。
7割が「標準化できている」と自己評価する一方で、AI導入の壁として「プロセスが整理されていない」が1位(45.2%)に挙がるという矛盾が浮き彫りになりました。レポートでは、この「アナログな標準化」と「デジタルな構造化」のギャップを解消し、AI前提で業務プロセスを再設計するための具体的な道筋を明らかにしています。
「Japan AIOps Report 2026 Winter」全文を見てみる:
https://shorturl.at/OzShP

■ 調査の背景
2024年以降、国内企業におけるAI導入が急速に進む一方で、「AI活用が期待した成果につながらない」という声が増加しています。その根本原因として、「ツールは導入したが、業務プロセスが整理されていない」「データが部門間で分断されている」といった"運営基盤の不在"が指摘されています。
Merは、AI前提の運営構造(AI Operations)を設計・構築する企業として、この課題の実態を明らかにし、日本企業が実践可能な解決策を提示するため、本調査を実施しました。
■「Japan AIOps Report 2026 Winter」調査レポート 概要
日本企業の業務プロセスの現在地を明らかにし、海外先進企業の事例と537名への独自調査データに基づき、AI前提の業務プロセス再設計から「再現性ある運営基盤」構築までの実践的なロードマップを徹底解説した最新調査レポートです。


<この資料でわかること>
- AI投資の価値の70%が「運営の変革」から生まれるという構造
- 日本企業の業務プロセス標準化における「自己評価と現実のギャップ」
- AI活用を阻む3つの構造的課題(プロセス未整理・属人化・データ分断)
- 海外先進企業にみるAI前提の業務プロセス再設計事例
- AIを「業務プロセスに組み込んでいる」企業が2割にとどまる日本企業の現在地
- 「再現性ある運営基盤」を構築するためのロードマップ
<こんな方におすすめ>
- AI活用を検討しているが、業務プロセスの整理が追いついていない企業の経営層・事業責任者の方
- 業務の属人化を解消し、標準化・構造化を推進したい業務改善責任者の方
- AIツールを導入したが「個人利用」「単体ツール利用」にとどまり、業務プロセスへの組み込みに課題を感じている方
- 部門間のデータ連携・情報共有の仕組みづくりを進めたい方
- AI Operationsやデータ基盤整備を通じた全社的な運営改革を目指している方
「Japan AIOps Report 2026 Winter」全文を見てみる:
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■Japan AIOps Report 2026 Winter 目次
第1章 世界の先進企業にみるAI Operationsと業務プロセス再設計
- AI投資の価値の70%は「運営の変革」から生まれる
- AI Operationsとは:AI を前提にした「運営の仕組み」
- なぜ「ツール導入」だけでは失敗するのか
- 個別タスクではなく、業務プロセス全体を再設計する
- AIを組み込むための3つの条件:構造化・標準化・改善サイクル
- 海外事例1.:AIが「業務設計の出発点」になる
- 海外事例2.:AIが業務を「吸収」し、人は判断に「集中」する
- 海外事例3.:再設計がもたらす「複利的リターン」
- 先進企業は「AI投資→成果→再投資」のサイクルを回している
- 日本企業の多くは「アナログな標準化」で止まっている
- 「アナログな標準化」が招く生産性の停滞
第2章 日本企業のAIオペレーション実態調査──業務プロセス編
- 調査概要
- 標準化の自己評価:7割が「できている」
- 自己評価と現実のギャップ
- 本来業務に割ける時間
- 時間を奪う「会議」と「調整」
- 標準化を阻む「属人化」
- 回るPDCA、手動の連携
- AI活用は「個人・単体ツール」止まり
- AI導入の壁は「プロセス未整理」
- データの「全社統合」は4社に1社
第3章 AI前提の業務プロセス再設計で「再現性ある運営基盤」へ
- 調査が示した「標準化の壁」
- なぜ今「業務プロセス」なのか
- AIネイティブな運営基盤をつくる4つのステップ
- 運営基盤を"仕組み"として持つ企業になる
「Japan AIOps Report 2026 Winter」全文を見てみる:
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■ Mer 代表コメント|澤口 友彰

今回の調査で明らかになったのは、日本企業の多くが『業務プロセスは標準化できている』と認識しながらも、AI導入の壁として『プロセスが整理されていない』を挙げるという矛盾です。これは、従来の『人が見て分かる標準化』と、AIが機能するために必要な『デジタルな構造化』との間に大きなギャップがあることを示しています。
AI活用を成功させるには、ツールの導入だけでなく、業務プロセスそのものをAI前提で再設計し、データ・プロセス・役割・自動化を統合した『運営基盤』を構築すること[7] [8] が不可欠です。本レポートが、日本企業の実践的な第一歩となることを期待しています。
■Merが提供する「AI Operations」について

Merは、AIを前提とした運営構造(Operations)に再設計する「AI Operations Company」です。ツール導入や個別業務の改善ではなく、組織が再現性をもって動き続けるための「運営基盤」を、5つの要素(業務の構造化・プロセスの標準化・データの統合・運営の自動化と最適化・仕組みの維持と改善)で設計・構築します。
運営構造の設計から、CRM・SaaS・AIを使ったワークフローの実装、現場への定着、継続的な改善まで、4つのステップで一気通貫の支援を行います。
▼詳しくはこちら:https://www.merinc.co.jp/
■会社概要
会社名 : 株式会社Mer
代表者:代表取締役 澤口 友彰
所在地:東京都渋谷区道玄坂1丁目10番8号 渋谷道玄坂東急ビル2F−C
設立日:2020年2月
URL:https://www.merinc.co.jp/
事業内容:Mer(メル)は、組織が成果を出し続けるために必要な、データ・業務プロセス・役割・自動化を統合した"運営の仕組み"をAI前提で構築しています。
・【BASE】AI CRMプラットフォーム「Pipedrive」https://www.pipedrive.merinc.co.jp/
運営基盤の"土台"となるCRMプラットフォーム。直感的なUI/UXと高いコストパフォーマンスで、世界10万社以上で導入実績※株式会社MerはPipedriveの国内唯一のマスターパートナー
・【STRUCTURE】AI業務自動化支援「diver」https://www.diverops.com/
RevOpsの考え方をベースに、SaaSの選定・設計・連携・自動化までを一気通貫で支援するAIネイティブな業務自動化サービス
・【DATA】AIリードデータベース「LeadPool」https://www.leadpool.tech
500万社以上の企業データと800万人以上の人物データを保有するAIリードデータベース。AI Operationsにおける判断とアクションの材料となるデータを提供