【RAGの認知・導入実態に関する調査】企業の約3社に1社がRAGの導入を希望、しかし導入済みはわずか17.8％
株式会社Digeon
～RAGは必要性だけが先行し、企業は始め方の迷子状態に～
株式会社Digeon（本社：兵庫県神戸市、代表取締役：山崎 祐太、以下、当社）は、全国のビジネスパーソン517名を対象に「RAG（社内データをAIに活用する仕組み）の認知・導入実態に関する調査」を実施しました。
その結果、RAGを導入済みの企業は17.8%に留まる一方、導入意向層は35%に達するなど、企業が必要性は理解しているが進められないという RAG導入の停滞構造が明らかになりました。
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・生成AIを「まったく利用していない」企業が35.4％と最多。RAG以前に活用フェーズに届いていない現状が判明
・RAG導入済み企業はわずか17.8%。一方で導入やトライアルを希望する企業は35%存在
・RAG導入が進まない理由は「用途の判断がつかない」（29.1％）と「技術人材不足」（27.5％）の二大課題
・生成AI導入時に最も重視されるのは「セキュリティ・ガバナンス」（23.6％）
・約56％の企業が「チームで使える環境があればAIを活用したい」と回答し、組織活用ニーズの高さが顕在化
生成AIの業務活用は「まったく利用していない」企業が35.4％と最多。RAG以前に活用フェーズに届いていない現状が判明
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企業における生成AI活用状況について尋ねたところ、「まったく利用していない」が35.4％で最も多く、次いで「正式に導入している」（18.4％）、「一部の部署・個人が試験的に利用」（15.5％）と続きました。
この結果は、生成AIの関心が高まる一方で、企業の多くが業務での活用にまで至っていないことを示しています。RAG以前に、生成AIそのものの実装がまだ進みきっていないのが現状です。
RAG導入済み企業はわずか17.8%。一方で導入やトライアルを希望する企業は35%存在
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RAGの導入状況について尋ねたところ、「導入済み」と回答した企業は17.8％に過ぎず、全体の大多数である82.2％が「未導入」という結果になりました。
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一方で、今後の導入意向では「小規模トライアルから始めたい」が23.0％、「本格導入したい」が12.2％となり、合計35.2％が前向きな意向を示しました。
この結果から、RAG導入に対する関心や必要性の認識と、実際の導入状況との間に大きな乖離が存在していることが示されました。
RAG導入が進まない理由は「用途の判断がつかない」（29.1％）と「技術人材不足」（27.5％）の二大課題
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RAGが導入できていない理由を尋ねる設問への回答では、1位が「どの業務に使えるか分からない」で29.1％、2位が「技術的知識・人材の不足」で27.5％、3位が「セキュリティ面の懸念」で22.2％という結果になりました。
これらの結果から、企業がRAG導入で直面する課題が技術的難易度ではなく、用途の判断ができない（判断材料不足）と実装できる人材がいない（リソース不足）という検討プロセスの段階でのつまずきと実務的制約の二層構造 によって生じていることを示しています。
企業が立ち止まっている背景には、技術的な難易度以上に、小さく試すための起点や進め方が見えていない現状があると考えられます。
生成AI導入時に最も重視されるのは「セキュリティ・ガバナンス」（23.6％）
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生成AIを企業に導入する際に最も重視すべき点を尋ねたところ、「セキュリティ・ガバナンス」が23.6％で最多となり、「使いやすさ・操作性」（19.3％）、「アウトプット品質」（13.2％）、「コスト負担の低さ」（12.2％）と続きました。
この結果は、企業が生成AI導入の意思決定において、安全性と統制の確保を最優先していることを示しています。RAG導入の停滞にも、用途や技術に加えて、ガバナンス面の不安も影響している可能性があります。
約56％の企業が「チームで使える環境があればAIを活用したい」と回答。個人ではなく組織で使える環境の整備が求められている
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チームや部署で生成AIを活用する意向については、「ぜひ使いたい」が14.7％、「興味はある」が41.0％となり、約56％が「環境さえ整えば使いたい」と回答しました。
この結果は、企業が生成AI活用を個人単位ではなく、チームや部署といった組織単位での活用として捉えており、共有可能で安全に利用できる環境が整えば活用が一気に進む可能性を示しています。導入停滞の背景には、AIを組織的に使うための環境整備が不足している構造的な問題があると考えられます。
今回の調査では、RAG導入に興味を持つ企業は一定数存在するにもかかわらず、実際に導入できている企業は非常に限られていることが明らかになりました。最大の課題は技術不足ではなく、「どの業務に使うべきか、どう始めれば良いのかが分からない」というはじめ方の問題です。
RAGの必要性は感じながらも、判断基準や進め方が社内で共有されていないため、一歩目を踏み出せずに立ち止まっている企業が多いという実態が浮き彫りになりました。これは、RAGが高度な専門領域として認識されている一方で、現場が安心して試せる環境や、用途を明確にイメージできる仕組みが不足していることを意味します。
さらに今回の調査からは、AI活用を個人ではなくチームとして取り組みたいという企業の意向もうかがえ、組織全体で共有しながら使える環境を求める声も確認できました。
こうしたはじめ方迷子の状態を解消し、誰でも簡単に、そしてチームで社内データを活用したAIを構築・運用できる環境を整えることが、今後の企業のAI活用を大きく前進させる鍵になると考えています。
調査名：RAG（社内データをAIに活用する仕組み）の認知・導入実態に関する調査
調査方法：インターネット調査
調査期間：2025年12月5日～12月8日
調査対象：全国のビジネスパーソン
有効回答数：517名
実施主体：株式会社Digeon
※本リリース内の数値は、小数点以下を四捨五入しているため、合計が100％にならない場合があります。
ENSOU AIは、企業が生成AIを個人利用から組織活用へと進めるために設計された法人向けAIプラットフォームです。RAG、用途別プロンプトテンプレート、利用状況を可視化する管理ダッシュボードなど、組織でのAI活用を定着させるための機能をワンストップで提供します。
AIリテラシー格差や情報漏洩リスク、社内ナレッジ活用の非効率といった、企業のはじめ方の壁を解消し、現場主導でAI活用が広がる環境を実現します。
Digeonは「息をするようにAIを使える社会をつくる」をミッションに、誰もが簡単にAIとRAGを活用できる未来を支援してまいります。
ENSOU AI サービスサイト
社名：株式会社Digeon
本社：〒650-0035 兵庫県神戸市中央区浪花町64 三宮電電ビル 5階
東京営業所：〒170-0013 東京都豊島区東池袋1-18-1 Hareza Tower 20F WeWork内
設立：2020年10月28日
資本金：10,000,000円
代表者：代表取締役 山崎祐太
事業内容：ENSOUチャットボットの開発・提供・運用、生成AI開発、基幹業務システム開発
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
