2026年5月、東京で開催されたGartner Data & Analytics Summit Japan 2026は、国内のデータ活用・AI領域を牽引する意思決定者が一堂に集まる場となりました。CDataはブースへの来場者に対してアンケートを実施し、企業における生成AIツールの利用実態を調査しました。投票方式のボードに参加者がドットステッカーを貼る形式で実施し、複数回答可で163人からの有効回答を収集しました。本レポートでは、その結果を「汎用AIアシスタント」「業務SaaS組み込みAI」「クラウドAI基盤・ワークフロー」「コーディング/開発支援AI」の4カテゴリに分けてお届けします。

回答者はGartnerのイベント参加者という性格上、IT部門責任者・データエンジニア・アーキテクト・DX推進担当者が中心です。平均的な国内企業サンプルとは異なり、先進的な生成AI活用を模索している層を代表するデータとしてご参照ください。

目次

1. 総合ランキング

2. 汎用AIアシスタント：Copilot・ChatGPT・Gemini・Claudeの「Big Four」が定着

3. 業務SaaS組み込みAI：活用はまだ黎明期

4. クラウドAI基盤・ワークフロー：特定プラットフォームへの集中なし、マルチ基盤戦略が鮮明に

5. コーディング/開発支援AI：Claude CodeがGitHub Copilotに肉薄

6. 全体考察：AI活用は「導入」から「使いこなす」へ

7. AIと自社データをつなぐ次のステップ

総合ランキング

全カテゴリを通じた総合ランキングはこちらです。Microsoft Copilotが76件でトップ、汎用AIアシスタントでは上位4ツールが安定した利用率を示し、コーディングAIではClaude CodeがGitHub Copilotに肉薄する結果となりました。

ここからは、カテゴリ別に詳しく見ていきましょう。

汎用AIアシスタント：Copilot・ChatGPT・Gemini・Claudeの「Big Four」が定着

全てのカテゴリで最も利用率が高かったのはMicrosoft Copilotで、76件の回答が「利用中」という結果でした。Microsoft 365に統合されたCopilotは、Teamsのチャット要約やWordでのドラフト生成をはじめとする「日常業務の延長」として自然に普及しており、別途ライセンスを取得せずとも既存契約の範囲で使える点が大きいと考えられます。

続いてChatGPT（OpenAI）が68件、Gemini（Google）が58件、Claude（Anthropic）が47件という結果でした。この4ツールは、先進的な生成AI活用を模索する層においてはすでに「Big Four」と呼べる存在感を持っており、今回の回答者の大多数が少なくとも1つ以上を業務に取り入れていることがわかります。一方、Gensparkは11件にとどまっておりますが、選択肢として事前に準備していなかった中での投票数のため実際はもっと多くの方が利用していると考えられます。

業務SaaS組み込みAI：活用はまだ黎明期

業務SaaSに組み込まれたAI機能の利用率は、全体的に控えめな数字でした。最も高かったBox AIで12件、NotebookLMが8件、Salesforce Einstein / Agentforceが7件という結果です。

SaaSベンダー各社がAI機能を積極的にアップデートしている一方で、企業側の活用が追いついていないことが見て取れます。「機能はあるが使い方がわからない」「セキュリティポリシーの観点から社内データを入力できない」といった理由が背景にあると推測されます。業務SaaS組み込みAIは、今後1〜2年で急速に普及する可能性がある領域として注目に値します。

クラウドAI基盤・ワークフロー：特定プラットフォームへの集中なし、マルチ基盤戦略が鮮明に

エンジニアリング色の強い「クラウドAI基盤・ワークフロー」カテゴリでは、Azure OpenAI Serviceが21件でトップに立ち、Databricks Mosaic AI / Genie 20件、Amazon Bedrock 18件と横並びの様相です。Snowflake Cortex AI / IntelligenceとDifyがともに14件、Google Cloud Vertex AI (現 Gemini Enterprise Agent Platform) が13件で続きました。

注目すべきは、特定のクラウドベンダーへの集中が見られないことです。Gartnerイベントの参加者層という特性を踏まえると、多くの企業がマルチクラウド・マルチ基盤の戦略を取っていること、あるいは基盤の選定がまだ固まっていないことが伺えます。また、LLMワークフロー構築ツールであるDifyが14件、同様のn8nが3件という結果は、日本ではDifyがこのワークフロー分野では多くの企業で利用されていることを示しています。

コーディング/開発支援AI：Claude CodeがGitHub Copilotに肉薄

開発者向けのAIツールでは、GitHub Copilotが39件とトップを維持しています。しかし今回の調査で特に目を引いたのは、複数のAIコーティングツールの併用です。特にGitHub CopilotとClaude Codeの両方を目的やプロジェクト別で使い分けている方が多い印象でした。Cursorは8件にとどまりましたが、コードエディタそのものを置き換えるアプローチとして一定の支持を集めています。

全体考察：AI活用は「導入」から「使いこなす」へ

今回のアンケートを通じて見えてきた全体像は、「生成AIツールの導入フェーズは概ね完了しており、次は実務への定着と深化の段階にある」というものです。汎用AIアシスタントは過半数の企業が何らかのツールを利用しており、Big Fourの定着は揺るぎないものとなっています。

一方、4カテゴリのデータを並べてみると、まだ開拓余地の大きい領域も浮かび上がってきます。業務SaaS組み込みAIの利用率が低水準にとどまっていることは、「AIが使えても、AIに渡せる社内データが整備されていない」という課題を反映している可能性があります。汎用AIアシスタントを業務のコアデータと接続できている企業はまだ一部であり、「ChatGPTは使っているが、自社のSalesforceやDWHのデータとはつながっていない」という状態が多くの現場の実態ではないでしょうか。

クラウドAI基盤・ワークフローが横並びである点も示唆に富んでいます。特定のプラットフォームにロックインされることなく、複数の基盤を状況に応じて使い分けるアーキテクチャを志向する企業が増えている中で、「どのAI基盤からでも自社のデータに安全にアクセスできること」がインフラ要件として浮上しています。

AIと自社データをつなぐ次のステップ

CDataは、AIツールと企業内データを接続するためのフルマネージドMCPプラットフォーム「CData Connect AI」を提供しています。ChatGPT・Claude・Geminiといった汎用AIアシスタントや、Azure OpenAI Service・Amazon BedrockなどのクラウドAI基盤・ワークフローから、Salesforce・kintone・SAP・Oracle・Snowflakeなど350以上のデータソースへ安全に接続できる環境を構築できます。

今回の調査結果が示すように、AIツールの「使い始め」は多くの企業で完了しています。次のフェーズとして「自社の正確なデータをAIに渡す」仕組みが求められており、そこに CData Connect AI の役割があります。どのようにAIと社内データをつなぐか、詳しくはトライアルでお試しください。

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