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AI導入は進むシンガポール、業務の変革はこれから

シンガポール企業のエージェンティックAI導入率は2025年の22％から2026年に51％へ上昇しましたが、AIが業務を端から端まで担えるようプロセスを再設計した企業は10％でした。 AI成熟度スコアは2026年に100点満点中53点となり、世界平均の51点を上回りました。AIへの支出はIT予算の15.4％を占めています。

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研究の答え

重要なポイント

シンガポール企業のエージェンティックAI導入率は2025年の22％から2026年に51％へ上昇しましたが、AIが業務を端から端まで担えるようプロセスを再設計した企業は10％でした。
AI成熟度スコアは2026年に100点満点中53点となり、世界平均の51点を上回りました。AIへの支出はIT予算の15.4％を占めています。

Editorial illustration representing enterprise AI adoption and workflow transformation in Singapore — What does ServiceNow’s 2026 Enterprise AI Maturity Index, based on a survey of 4,500 senior leaders across 19 countries including 200 in SinThe challenge for enterprises is turning AI adoption into redesigned ways of working.
AI プロンプト
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does ServiceNow’s 2026 Enterprise AI Maturity Index, based on a survey of 4,500 senior leaders across 19 countries including 200 in Sin. Article summary: ServiceNow’s findings show a sharp rise in Singapore’s agentic AI adoption, but a much smaller shift in how businesses actually operate: adoption increased from 22% in 2025 to 51% in 2026, while only 10% of enterprises h. Topic tags: general, general web, user generated. 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 fa
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ServiceNowの「2026 Enterprise AI Maturity Index」は、シンガポール企業でAIの導入が急速に進む一方、業務の変え方は追いついていない実態を示しています。エージェンティックAIの利用率は2025年の22％から2026年には51％へ上昇しました。しかし、AIが複数段階の業務を端から端まで実行できるよう、プロセスを再設計した企業は10％にとどまります。26 3 AIツールを導入することと、仕事の進め方そのものを変えることは別の段階です。

利用は広がるが、業務プロセスの変革は限定的

調査は19カ国の経営層など4,500人を対象とし、うちシンガポールからは200人が参加しました。26 シンガポール企業の33％は、AIを主に従業員の日常業務の支援に使っていました。一方、18％は高度なAI導入に向けて進展がないと回答しています。3 20

こうした数字からは、導入率だけではAIが企業活動にどこまで組み込まれたかを測りきれないことが分かります。個々の作業を助ける用途は広がっているものの、業務全体をAI活用を前提に組み直した企業はまだ少数です。10％という数値は、AIが複数段階にわたる業務を最初から最後まで実行できるようプロセスを再設計した企業の割合です。3 30

AI成熟度は回復、ただし分野ごとに差

シンガポールのAI成熟度スコアは、2024年の45点から2025年に34点へ下がった後、2026年には53点に回復しました。2026年の世界平均である51点も上回っています。5 23 2

ただし、改善は一様ではありません。7つの評価項目のうち6項目でシンガポールは世界平均を上回り、特に人材の準備度で差が大きかった一方、AIを業務プロセスに組み込む「AI活用ワークフロー」では遅れが見られました。20 37 総合スコアの上昇だけでなく、AIの能力を実際の業務再設計につなげられているかを見る必要があります。

基盤整備には進展もあります。旧来型の技術を新しいプラットフォームに置き換えた企業はシンガポールで23％と、世界の16％を上回りました。AIのテスト、監査、リスク管理に関する正式なプロセスを設けている企業も、シンガポールでは28％、世界では20％でした。19 こうした取り組みはシステムやガバナンスの整備を示しますが、業務全体の再設計と同じものではありません。

投資は増加、それだけでは成果を測れない

シンガポール企業はIT予算の15.4％をAIに配分しており、世界の15.8％と近い水準です。AI支出は前年比で108％増加し、2027年にはIT予算に占める割合が約20％に達するとの見通しも示されています。13 23

これらの数字は企業の投資意欲を表しますが、投資が生産性向上につながったことを証明するものではありません。ServiceNowのCK Tan氏は、エージェンティックAIの導入が速い一方で業務変革が遅れている状況を、シンガポールの「AI導入のパラドックス」と表現しています。5 進捗を測る際は、ツールの利用数や予算だけでなく、業務プロセスや役割、成果が実際に変わったかを確かめることが重要です。

導入と実行のギャップを埋めるには

調査結果が示すギャップを踏まえると、企業には次のような実務上の優先事項が考えられます。ここに挙げる内容は、調査で示された導入と業務変革の差から導いた分析であり、個々の関係者の発言を確認したものではありません。

業務を端から端まで見直す。 まず達成したい事業成果を定め、既存の業務の流れを整理します。そのうえで、AIに任せる処理、人が判断・確認する場面、例外が起きた場合の対応を明確にします。
従業員の実際の仕事を設計に反映する。 現場の担当者をプロセスの見直しに加え、役割やエスカレーションの手順、必要な研修や支援を整理します。
データとシステムを業務全体でつなぐ。 情報が分断されたままでは、AIが複数の工程を一貫して支援しにくくなります。信頼でき、適切な権限設定がされたデータとシステム連携も、再設計の一部として扱います。
導入段階からガバナンスを組み込む。 AIの活用範囲を広げる前に、責任者、テスト、監査可能性、プライバシーやセキュリティに関する管理策を定めます。
投資をポートフォリオとして管理する。 見込まれる成果、コスト、リスクを基準に優先順位をつけ、基盤整備や組織変革に必要な費用も考慮します。実績をもとに、拡大・見直し・中止を判断します。

成功の基準を「AIを使っているか」「予算を増やしたか」だけに置かず、仕事の進め方が改善し、その成果を確認できるかへ移すことが、実行力を高める鍵になります。

今回の情報だけでは確認できない点

提示されたシンガポールの調査結果からは、プライバシーやセキュリティへの懸念の規模や、そうした懸念が年をまたいで続いているかを定量的に確認できません。また、AIを使った業務再設計による生産性向上の数値や、Standard Charteredのオンボーディング事例の詳細・期待効果も、ここで挙げた根拠だけでは明らかになっていません。これらを確認済みの成果として扱うことはできません。

資料にはCK Tan氏による「AI導入のパラドックス」という見方はありますが、Melinda McKinley氏、StarHubのTan Kit Yong氏、CouncilioのPeter Carr氏に特定の提言や調査結果を帰属させるには、十分な情報がありません。5 そのため、上記の実行上の優先事項は、報告された導入率と業務再設計の数値をもとにした分析として示しています。

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