Laboro.AIと立教大学ビジネスデザイン研究所、AIシミュレーション調査で2030年の経営環境を予測、4つの企業アクションを提言

AIが浸透した2030年、経営者が考える競争優位の源泉は「独自データ」へ



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「カスタムAI開発」を展開する株式会社Laboro.AI（ラボロエーアイ、東京都中央区、代表取締役CEO 椎橋徹夫。以下、当社）は、立教大学ビジネスデザイン研究所（東京都豊島区、所長 斎藤明。以下、同研究所）と共同で、当社が提供するAIシミュレーション市場調査サービス「未来リサーチ」※1を用いた「2030年の経営環境シミュレーション調査」を実施しました。また、本調査の結果をもとに、企業が2030年に向けて取り組むべき4つのアクションを提言として取りまとめましたので、お知らせいたします。

　本調査は、生成AIが再現した国内企業の経営者・役員層の仮想回答者集団（計1,500人）に対し、「現在（2026年）」と「AIの浸透が進んだ2030年」という異なる前提条件を与え、同一の設問への回答を比較したものです。同じ回答者集団を未来の経営環境に置き、意識の変化を観察するという、実在の回答者を対象とした従来の調査では実施できないシミュレーション型の意識調査です。

※1　「未来リサーチ」：生成AIの高度な推論能力を用いて消費者の反応を擬似的に再現するなど、調査業務の各段階でAIを活用することにより、高品質・低価格・短納期を実現する新しい市場調査サービス。「未来リサーチ」は株式会社Laboro.AIの登録商標です。

　調査の背景と目的　　

　生成AIの急速な普及により、企業経営における投資判断やリスク認識、AIに委ねる意思決定の範囲は、今後数年で大きく変化する可能性が指摘されています。一方で、「AIが浸透した未来に置かれたとき、経営者の認識がどのように変わるのか」という問いは、実在の回答者を対象とする従来の調査手法では検証することができませんでした。

　当社と同研究所は、この問いに対し、生成AIによって仮想の回答者集団を再現し、前提条件を変えて回答を比較するAIシミュレーション調査という新しいアプローチで取り組みました。調査の設計・実施・集計は当社が、調査結果の妥当性の確認・検証と、学術的・専門的知見に基づく提言の策定は同研究所が担っています。

　「未来リサーチ」は、当社が10年にわたるカスタムAI開発で培った知見と、AI特有のバイアスを制御する技術（特許出願中）を組み合わせて開発した市場調査サービスです。国内大手小売企業と共同で実施した比較検証では、過去に実施された延べ446商品分の消費者アンケートの結果を平均誤差2.2%※2で再現し、同社の基準に基づく商品化判定においても全商品の92.4%で実調査と判定が一致するなど、実際の事業判断に活用できる水準の精度を確認しています。本調査では、消費者調査で精度を検証してきたこの手法を、経営者・役員層を対象とした未来の意識調査に応用しました。

　なお、本調査の回答者は実在の人物ではなく、生成AIにより再現された仮想の回答者集団です。そのため、結果は実在の経営者を対象とした意識調査とは性質が異なり、AIシミュレーションによる推定値として解釈する必要があります。

※2　過去に実施された延べ446商品分の購買意向を問う設問（7段階評価スケール）における、TOP2（上位2項目）の回答割合の平均誤差。詳細は2026年4月14日発表のプレスリリース「AIで消費者の調査回答を誤差2.2％の精度で再現」をご参照ください。https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000065.000027192.html

　主な調査結果

　1. AI導入は「当たり前」に。投資の重心は業務プロセスの再設計と人材へ
　「今後3年で最も投資優先度を高めるべき投資領域」では、「AI・デジタル技術の導入・高度化」が現在・2030年の両前提で首位を維持しました（29.0%→27.0%）。一方、2030年前提では「組織構造・業務プロセスの再設計」が13.8%から18.1%へ、「人材の獲得・リスキリング」が21.8%から24.4%へ上昇し、「既存中核事業の強化」は11.6%から7.9%へ低下しました。AI導入そのものはもはや当たり前となり、競争の焦点が、AI活用を組み込んだ業務プロセスの再構築と、それを担う人材の確保・育成へと移ることが示唆されます。

【図1】今後3年で最も投資優先度を高めるべき投資領域（単一選択・全体、単位：%）
設問：以下の項目のうち、「投資領域」として最も重要なものを選択してください。
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2. 競争優位の源泉は「独自データ」へ。企業規模による認識差は消失
　「競争優位の源泉として最も重要なもの」では、「独自データ・知的資産」の選択率が現在前提の16.9%から2030年前提では27.7%へと10.8ポイント上昇し、全設問を通じて最大の変化となりました。現在前提では大企業24.0%、中小企業15.7%、小規模企業11.0%と企業規模による開きが見られた一方、2030年前提ではそれぞれ28.7%、28.3%、26.0%とほぼ同水準となり、企業規模を問わず「データが優位性の源泉になる」との認識が示されました。

【図2】競争優位の源泉として最も重要なもの（単一選択・全体、単位：%）
設問：以下の項目のうち、「競争優位の源泉」として最も重要なものを選択してください。
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【図3】「独自データ・知的資産」の企業規模別選択率（図２の企業規模別集計、単位：%）
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3. AIが選択肢を広げ、人が決める。最終判断は人間の中核機能であり続ける
　「AIに委ねてよいと考える経営判断の範囲」では、両前提とも「選択肢と根拠の提示まで」が最多（現在前提34.9%、2030年前提34.0%）となり、「大半の経営判断を委任してよい」は2030年前提でも3.9%にとどまりました。AIの浸透が進んでも、最終的な経営判断は人間が担うという認識を、経営者自身が持ち続けていることがうかがえます。

【図4】AIに委ねてよいと考える経営判断の範囲（単一選択・全体、単位：%）
設問：以下の項目のうち、「AIに委ねてよい経営業務」として最も該当するものを選択してください。
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4. AI活用への期待は「効率化」の先の知的領域へ
　「経営におけるAI活用の有効性評価」では、「業務プロセスの自動化・効率化」が最も高い評価を維持しつつも横ばい（「そう思う」計 64.1%→64.4%）だった一方、「経営戦略の検討」（52.0%→55.5%）、「顧客・消費者の理解」（55.4%→58.6%）、「商品・サービスの企画開発」（49.6%→53.1%）など、知的領域の評価が上昇しました。AI活用への期待の重心が、効率化から、これまで人間の経験と勘に頼ってきた領域へと広がっていくことが示唆されます。

【図5】経営におけるAI活用の有効性評価（5段階・全体、単位：%）
設問：以下の各項目について、「〔各項目〕においてAI活用は有効である」への同意度を5段階（1. とてもそう思う～5. 全くそう思わない）で回答してください。

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　2030年に向けた企業のアクション（提言）

　本調査の結果が示しているのは、AIの導入そのものではなく、AIを組み込んだ後の経営の在り方が、2030年の競争力を分けるということです。当社と同研究所は、本調査の結果を踏まえ、企業が2030年に向けて取り組むべきアクションとして、以下の4点を提言いたします。

提言1：投資の重心を業務プロセスと人材に移す。「AIを入れる」から「AIで組み替える」へ。
　2030年前提でもAIへの投資意向は首位を保つ一方、業務プロセスの再設計と人材への投資意向が伸びました。AIを導入するだけでは差がつかなくなる中、求められるのは、AIを組み込むことを起点に業務の流れや組織の役割分担を再構築し、それを担う人材の確保・育成へと投資配分を見直すことです。

提言2：自社にしかないデータの蓄積・整備に着手する。差がつくのはAIの「使い方」ではなく「データ」。
　LLM（大規模言語モデル）※3やAIエージェントの高度化により、データを分析・活用する手段は企業規模を問わず平準化しつつあります。本調査で規模による認識差がほぼ消失したことも、この変化を映したものと考えられます。活用の手段で差がつかなくなるとき、競争力を左右するのは「どのようなデータを持っているか」です。顧客接点や現場の知見など、自社の事業活動からしか生まれないデータを棚卸しし、AIが活用できる形で蓄積・整備していくことが重要です。

提言3：AIと人の役割分担を設計する。AIにどこまで委ねるかは経営が決める。
　経営者の多くは、AIの浸透後もAIの役割を「選択肢と根拠の提示まで」と捉えています。この認識を経営に生かすには、AIに任せる範囲と人が判断する範囲を現場任せにせず、組織として明示的に設計し、最終判断を担う経営人材の判断の質を高めていくことが求められます。

提言4：AIの適用先を「考える業務」に広げる。効率化の「次」へ。
　効率化はすでに多くの企業が取り組む領域であり、そこで生まれる差は次第に縮まっていきます。一方、評価が上昇した経営戦略の検討や顧客理解、商品企画は、これまで人間の経験と勘に頼ってきた領域です。AI活用の目的をコスト削減にとどめず、こうした「考える業務」へ広げることが、次の競争力につながります。


※3　LLM（大規模言語モデル）：大量のテキストデータを学習し、文章の理解・生成を行うAIモデル

　立教大学 斎藤明教授のコメント　

■立教大学 ビジネスデザイン研究科・観光学部 教授／ビジネスデザイン研究所 所長　斎藤明
　AIの導入が当たり前になる2030年に向けて、経営者の関心が「AIを入れること」から「AIを組み込んで業務や組織をどうデザインし直すか」へと移っていく姿が、今回の調査から浮かび上がりました。これは、私たちがDXとデザイン志向の両面から提唱してきた経営の方向性とも重なります。最終判断を担う人間の役割がより問われる時代に、本提言が企業の変革の一助となれば幸いです。

　今後の展望

　当社と同研究所は、本調査結果のさらなる分析を進めるとともに、AIシミュレーション調査の学術的な精度検証にも共同で取り組んでまいります。また、本調査を第1弾として、今後も異なるテーマで共同調査を実施し、その結果と提言を順次発表していく予定です。
　当社は今後も「未来リサーチ」を通じて、従来の調査手法では捉えられなかった未来の生活者・企業の姿を可視化し、企業の意思決定の高度化を支援してまいります。そして、AIによる新たな価値創出を通じて、「すべての産業の新たな姿をつくる」ことに貢献してまいります。

　調査概要

・調査名：2030年の経営環境シミュレーション調査
・調査手法：「未来リサーチ」によるAIシミュレーション定量調査（各条件3回実施し、平均値を算出）
・調査対象：生成AIが再現した国内企業の経営者・役員層の仮想回答者集団
・対象構成・回答者数：大企業（従業員1,000人以上）、中小企業（従業員300人以下）、小規模企業（従業員20人以下）の3区分、各500人（計1,500人）
・前提シナリオ：同一構成の回答者集団に対し、以下の3つの前提条件を設定し、同一の設問への回答を比較
　１.現在前提：2026年時点の経営環境を前提として回答
　２.2030年前提：「2030年」という設定のみを付与して回答
　３.2030年前提（AI浸透シナリオ）：「2030年、AI活用による成果が業績に結びつく企業が増えている」という環境状態を付与して回答
　※２.・３.は、未来シナリオの文言の違いが回答に過度な影響を与えていないかを確認するために並行して実施しました。両者の結果が同方向の傾向を示し、大きな差がないことを確認したうえで、本リリースに記載の「2030年前提」の数値にはすべて３.を採用しています。
・調査時期：2026年7月
・調査設計・実施・集計：株式会社Laboro.AI
・監修・提言策定：立教大学ビジネスデザイン研究所

※本調査の回答者は実在の人物ではなく、生成AIにより再現された仮想の回答者集団です。結果は実在の経営者を対象とした意識調査とは性質が異なり、AIシミュレーションによる推定値として解釈する必要があります。

　参考情報

■研究所名：立教大学ビジネスデザイン研究所について
所 在 地：〒171-8501 東京都豊島区西池袋3-34-1 立教大学池袋キャンパス内
所　　長：斎藤明
Ｕ Ｒ Ｌ： https://business-school.rikkyo.ac.jp/business-design/index.html

立教大学ビジネスデザイン研究所は、社会に新たな可能性を発見し、そこに具体的な形を与え未来を創造する、真のイノベーションの担い手となる人材の育成を目的とした研究開発を実践する共創の場として、2022年4月に設立されました。研究開発の実践のフィールドは、DX、サービスデザイン領域を中心に、産業、地域社会、観光、環境、消費など多岐にわたっています。


■株式会社Laboro.AI 会社概要
会 社 名：株式会社Laboro.AI（ラボロ エーアイ）
所 在 地：〒104-0061 東京都中央区銀座八丁目11-1
代 表 者：代表取締役CEO 椎橋徹夫
設　　立：2016年4月1日
事業内容：機械学習を活用したオーダーメイド型AI『カスタムAI』の開発
カスタムAI導入のためのコンサルティング
Ｕ Ｒ Ｌ : https://laboro.ai/

株式会社Laboro.AIは、「すべての産業の新たな姿をつくる。」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。」をミッションに掲げ、AIによる新しいビジネス施策展開によって企業成長を図る「バリューアップ型AIテーマ」に効くオーダーメイド型AI開発「カスタムAI」を展開する、国内有数のAIスペシャリスト集団です。

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