フロンティア株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：高橋 政裕）は、広告・情報通信、消費財・サービス、機械・製造、流通・小売、食品・外食の5業界で働く1,040名を対象に、「AIがもたらす業界別ビジネスモデルの未来予測」に関する調査を実施しました。
ChatGPTや画像生成AIの登場以来、私たちの仕事や暮らしは急速に変化しています。
効率化ツールとして注目されてきたAIは、いまや業務改善にとどまらず、既存のビジネスモデルそのものを揺るがす存在となりつつあります。
そのような中、各業界において、「変わる仕組み」と「残る仕組み」をどのように見極めているのでしょうか。
また成長が期待される収益モデルや淘汰されるモデルは何なのでしょうか。
そこで今回、フロンティア株式会社（https://frontier-gr.jp/）は、広告・情報通信／消費財・消費者サービス／機械・製造／流通・小売／食品・外食業界で働いている方を対象に、「AIがもたらす業界別ビジネスモデルの未来予測」に関する調査を行いました。
調査概要：「AIがもたらす業界別ビジネスモデルの未来予測」に関する調査
【調査期間】2025年10月8日（水）～2025年10月10日（金）
【調査方法】PRIZMA（https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査
【調査人数】1,040人
【調査対象】調査回答時に広告・情報通信／消費財・消費者サービス／機械・製造／流通・小売／食品・外食業界で働いていると回答したモニター
【調査元】フロンティア株式会社（https://frontier-gr.jp/）
【モニター提供元】PRIZMAリサーチ
はじめに、「現在所属している業界において、AIによるビジネスモデルの変革は今後3〜5年以内に起こると思うか」を尋ねたところ、約7割が『必ず起こると思う（26.9％）』『やや起こると思う（40.9％）』と回答しました。
多くの方が「変革は起こる」と回答しており、AIの浸透によるビジネスモデルの変革が現実的なものとして受け止められていることがわかります。
一方で、「あまり起こらない」「全く起こらない」と回答した方も約3割おり、業界による導入スピードの格差が影響していると考えられます。
AI技術の進展自体は急速でも、それを活かす仕組みや人材体制が整っていない企業も多く、現場での実装には温度差があることがうかがえます。
変革が予想される中で、現在のビジネスモデルにどの程度の影響を及ぼすと思うのでしょう。
「AIによって、現在所属している業界の既存ビジネスモデルはどのような影響を受けると思うか」と尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『一部のみ影響を受ける（33.2％）』
『中核部分は変わるが、一部は維持される（29.9％）』
『効率化の域にとどまる（25.8％）』
『根本から再定義される（9.7％）』
多くの方が『一部のみ影響を受ける』や『中核は変わるが、一部は維持される』と回答し、AIによる変革を段階的なものとして捉える傾向が見られます。
一方で『効率化の域にとどまる』という回答も約3割となり、AIを競争戦略として活用できるかどうかは、経営層の意思や組織文化によって左右される可能性があります。
AIが変革をもたらすと予想される領域が明らかになる中で、企業側の取り組みはどこまで進んでいるのでしょうか。
そこで、「自社におけるAI活用の取り組み状況」について尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『すでに活用を開始している（20.7％）』
『導入を検討中である（18.7％）』
『いずれ必要だと感じているが、まだ手をつけていない（24.4％）』
『特に導入予定はない（36.2％）』
すでにAIを活用している企業は一定数あるものの、全体ではまだ導入が進んでいない状況が見られます。
「検討中」と「必要だと感じているが未着手」という方を合わせると、関心の高さはうかがえる一方で、実行までには課題が残っているようです。
多くの企業が有効性を認識しながらも、コストや人材などの制約により足踏みしている可能性がうかがえますが、AI活用を進める上でどのような障壁があるのでしょうか。
前の質問で『導入を検討中である』『いずれ必要だと感じているが、まだ手をつけていない』と回答した方にうかがいました。
「AI活用を進める上での障壁」について尋ねたところ、業界別で以下のような回答結果になりました。
■広告・情報通信
『AI人材の不足（47.1％）』
『セキュリティや情報漏えいへの懸念（30.6％）』
『技術やインフラの未整備（29.4％）』
■消費財・消費者サービス
『データ整備の遅れ（37.5％）』
『予算が不透明（36.5％）』
『AI人材の不足（36.5％）』
『現場との乖離（34.4％）』
■機械・製造
『AI人材の不足（47.5％）』
『データ整備の遅れ（33.7％）』
『現場との乖離（30.7％）』
■流通・小売
『AI人材の不足（40.9％）』
『予算が不透明（37.6％）』
『経営層の理解不足（28.0％）』
■食品・外食
『AI人材の不足（52.1％）』
『予算が不透明（39.7％）』
『技術やインフラの未整備（27.4％）』
『現場との乖離（27.4％）』
全業界で、共通して「AI人材の不足」が大きな壁として挙げられ、特に、食品・外食では、専門スキル人材の確保が難しい実態がうかがえます。
広告・情報通信では「セキュリティ」への懸念が強く、データ管理リスクが課題のようです。
消費財・消費者サービスでは「現場との乖離」、流通・小売では「経営層の理解不足」など組織面の問題も目立ちました。
また、「データ整備の遅れ」や「現場との乖離」が上位に挙がった機械・製造では、既存の生産システムとAI技術の統合が課題となっており、AI活用の障壁は「技術不足」だけではなく「人と組織の整備」に重心が移りつつあるといえるでしょう。
多くの企業がAI導入の必要性を感じながらも、実際には人材や予算などの壁に直面していることが明らかになりました。
では、競合他社ではどの程度AI活用が広がっていると認識しているのでしょうか。
「競合他社のAI活用状況」について尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『多くの企業が積極的に活用している（14.5％）』
『一部の企業が活用を始めている（30.9％）』
『あまり活用している様子はない（33.3％）』
『全く活用していない（21.3％）』
業界全体としてはまだAI活用が発展途上であり、積極的な先行企業は限定的といえます。
しかしながら、「積極的に活用している」や「一部で活用を始めている」といった回答も見られたことから、今後は業界ごとの先行企業を軸に差が広がる可能性があり、AI導入の有無が競争優位を左右する段階に入りつつあると考えられます。
こうした状況を踏まえ、今後どのようなAI関連の概念や仕組みが業界の主流になると考えられているのでしょうか。
「現在所属している業界で今後主流になると考えられるキーワード」について尋ねたところ、『自律型SCM（AIで自動的に最適な流通をする仕組み）（25.4％）』が最も多く、『デジタルツイン（お客様のデジタル上の行動を再現する技術）（23.2％）』『ジェネレーティブ設計（AIが設計や開発をサポートする仕組み）（21.4％）』となりました。
「自律型SCM」や「デジタルツイン」が上位に挙がったことから、AIによるサプライチェーンや生産・流通の最適化への関心が高いことがうかがえます。
AIを設計や開発に活用する「ジェネレーティブ設計」や「パーソナライゼーション」も続き、効率化と個別最適化の両立が今後の焦点といえるでしょう。
最後に、AIの戦略的重要性に対する認識をうかがいました。
「AIは、今後の自社の競争力の源になると思うか」について尋ねたところ、約6割が『とてもそう思う（16.2％）』『どちらかといえばそう思う（44.2％）』と回答しました。
約6割がAIを競争力の源と認識しており、今後の経営戦略におけるAIの位置づけが高まっているといえます。
AIの可能性を前向きに捉える一方で、『あまりそう思わない』『全くそう思わない』と回答した方も約4割おり、期待と懐疑の両面が共存している状況です。
今後は、AIを単なる効率化手段ではなく、事業価値を高める経営資源として活用できるかが鍵となるでしょう。
今回の調査で、多くの方が「今後3〜5年以内にAIによるビジネスモデルの変革が起こる」と考えており、AIが各業界で現実的な変化要因として受け止められていることが明らかになりました。
変化の程度については「一部が変わる」「中核が変わるが一部は維持される」との回答が中心で、企業は既存の仕組みを壊すのではなく、AIを段階的に組み込みながら業務やモデルを最適化する方向にあることがうかがえます。
一方で、実際の導入状況を見ると「すでに活用している」企業は約2割にとどまり、「検討中」「未着手」といった層が依然として多数を占めています。
AI活用を阻む壁としては、「AI人材の不足」「予算の不透明さ」「データ整備の遅れ」が共通して上位に挙がり、技術的要因よりも人材・組織面の課題が大きいことが浮き彫りになりました。
また、業界ごとに異なる傾向も見られました。
たとえば、食品・外食や製造業では専門人材の確保が難しい一方で、広告・情報通信業ではセキュリティや知的財産への懸念が高いなど、AI導入を進める上での障壁は業種によって性質が異なります。
さらに、競合他社のAI活用状況に関しては、「一部で活用を始めている」が最多で、積極的に進める企業とそうでない企業の活用格差が広がりつつあることが示されました。
今後注目されるキーワードとしては、「自律型SCM」「デジタルツイン」「ジェネレーティブ設計」など、AIが生産・流通や設計プロセスの高度化に関わる領域が挙げられています。
AIを単なる効率化手段ではなく、競争力強化の核として位置づける企業が増えていることも今回の結果から読み取れます。
約6割が「AIは今後の競争力の源になる」と回答しており、企業の経営戦略におけるAIの重要性が確実に高まっています。
AIが真に企業の成長エンジンとなるためには、技術投資に加え、人材育成と組織体制の変革を同時に進める長期的視点が不可欠だといえるでしょう。
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