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AIへの期待は高くても、実装は道半ば　シンガポール企業が直面する課題

Autodeskのシンガポール調査では、技術・AIの進展を組織課題に挙げた回答者は46％で、従来型のコスト課題（42％）を上回りました。約7割は高度なAI目標に届いていません。回答者の75％はAIが業界を改善すると考えていますが、期待の高さだけでは実装の進展や事業成果を示せません。

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研究の答え

重要なポイント

Autodeskのシンガポール調査では、技術・AIの進展を組織課題に挙げた回答者は46％で、従来型のコスト課題（42％）を上回りました。約7割は高度なAI目標に届いていません。
回答者の75％はAIが業界を改善すると考えていますが、期待の高さだけでは実装の進展や事業成果を示せません。
参照できるXeroの調査はオーストラリアの会計・簿記事業者を対象としたもので、シンガポールの中小企業に関する数字としては扱えません。

Illustration representing AI adoption and the data and implementation challenges businesses face — What do Autodesk’s 2027 State of Design & Make research, based on 150 Singapore design-and-make industry respondents, and Xero’s survey of 1AI investment and optimism do not, on their own, show that organisations have reached advanced implementation.
AI プロンプト
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What do Autodesk’s 2027 State of Design & Make research, based on 150 Singapore design-and-make industry respondents, and Xero’s survey of 1. Article summary: The available evidence supports an adoption-to-results gap: businesses remain optimistic about AI, but rising costs, fragmented systems and shortages of data capabilities are slowing progress, with nearly seven in 10 sti. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
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AIに期待を寄せる一方で、実装を高度化し、事業成果につなげるのは簡単ではありません。Autodeskの「2027 State of Design & Make」調査についての報道によると、シンガポールの回答者の約7割は高度なAI目標に届いていません。技術やAIの進展も、組織にとって大きな課題となっています。3

ただし、参照できる資料だけでは、質問にあるXeroのシンガポール中小企業調査との詳細な比較はできません。確認できる数字と、資料からは判断できない点を分けて見ていきます。

コスト以上に目立つ、技術・AIの課題

Autodeskの調査では、シンガポールの回答者の46％が、技術やAIの進展を組織の主要課題に挙げました。従来型のコスト課題を挙げた人は42％で、技術・AIがわずかに上回っています。一方、75％はAIが自分たちの業界を改善すると回答しました。AIへの関心が薄いというより、導入をどう進めるかに実務上の難しさがあることをうかがわせる結果です。3

同じ報道によれば、回答者の約7割は高度なAI目標にまだ届いていません。ただし、参照できる資料には、前年からの変化や世界平均との比較は示されていません。したがって、この数字だけから進捗の変化やシンガポールの相対的な位置づけを判断することはできません。3

投資計画があっても、導入が進むとは限らない

Autodeskの2027年調査全体では、「Design and Make」分野の組織の4分の3が、今後3年間でAI投資を増やす予定です。また、40％が設計業務にAIを統合済みで、34％がAIを活用した自動化を導入中とされています。これらは調査全体の数字であり、シンガポールだけの結果ではありません。また、投資や導入状況を示すもので、事業上のリターンが確認されたことを意味するわけではありません。22

シンガポールの製造業に関する別の資料は、導入を難しくする要因として、社内のAI人材の不足、工場データの質の低さや標準化不足、実稼働環境でAIが期待どおりに動くか分からないことを挙げています。また、仕事の進め方を見直さなければ、AIは技術面の更新にとどまり、新しい能力や価値を生む機会につながらないおそれがあると指摘しています。これはAutodesk調査の内訳ではなく、別の資料による背景情報です。21

Xeroの資料から、シンガポールの中小企業については分からない

参照できるXeroの資料は、オーストラリアの会計・簿記事業者500超を対象にした調査です。回答者の35％が、AIによって人員を増やさずに業務量を維持または拡大できたとしています。18

この数字は、質問にあるシンガポールの中小企業経営者・意思決定者1,018人を対象とする調査結果ではありません。そのため、シンガポールの中小企業におけるAI導入率や投資収益、今後の支出計画、データ整備、ガバナンス、雇用への見方を示す根拠としては使えません。18

また、参照資料からは、データ分析・データサイエンス・データ管理分野の採用動向、ソフトウェア業務へのAI統合、データが一元的につながっていることへの信頼度、Autodeskが「Pacesetters」と呼ぶ先進企業の割合なども確認できません。資料にない数字や傾向を、別の調査から推測して補うことはできません。

成果を左右するのは、導入後の仕事の設計

確認できる情報から浮かぶのは、AIに期待し投資を増やす計画があっても、技術面の課題、人材、データの質、業務の見直しが導入の壁になり得るという点です。3 21 22 AI施策を評価する際は、ツールを購入したかだけでなく、データやシステムの準備が整っているか、従業員が使いこなすための能力があるか、業務の進め方も見直されているかを確認することが大切です。

ただし、こうした点がXeroのシンガポール中小企業調査でどの程度当てはまるかは、参照できる資料からは分かりません。期待と実装の隔たりは見えても、その全体像をつかむには、該当する調査結果が必要です。

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