株式会社Kaizen Platform（本社：東京都港区、代表取締役：須藤 憲司、以下「Kaizen Platform」）は、2025年12月3日に無償公開した『AIドリブン経営白書2026』の累計ダウンロード数が3,000件を超えたことをお知らせします。公開から8か月が経過した現在も、毎月100件を超えるペースでダウンロードが続いています。
公開以降、当社は白書に書いた手順を実行支援するための製品と体制を整えてきました。業務システムに一切手を入れずAIを組み込むChrome拡張基盤「KAIZEN ENGINE for Extension」、バラバラなデータをAIが扱える形に変換するデータ基盤「Kaizen AI Cloud」、その上で施策のインサイトを自動抽出する「Kaizen Insight Agent」を新たに提供開始しており、引き続き企業のAI実装を支援してまいります。
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■ 8か月前の白書が、いまも読まれ続けている理由
公開から半年以上が経った資料のダウンロードが止まらないのは、白書が提示した課題がまだ解けていないからだと当社は考えています。白書は、AI活用が成果につながらない原因を「着手の順番」にあると指摘しました。公開から8か月、当社にはこの指摘に符合する相談が継続して寄せられています。
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白書が示す4ステップ |
担う製品・サービス |
提供開始 |
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① データをAI-Readyにする |
Kaizen AI Cloud |
2026年7月21日 |
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② ツールをAI-Nativeにする |
KAIZEN ENGINE for Extension |
2026年7月17日 |
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③ AIアプリを構築する |
Kaizen Insight Agent |
2026年7月21日 |
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④ 運用をAIへ移管する |
株式会社Kaizen AIX Consulting |
2025年11月 設立 |
■ AI活用が成果につながらない原因は「着手の順番」にある
生成AIの導入自体は、この1年で急速に進みました。一方で当社には、「導入したが使われない」「効果が測れない」「PoCから先に進まない」という相談が継続して寄せられています。ツールもデータも増えたにもかかわらず、成果がそれに比例しない。
白書は、この停滞の原因をAIの性能でも人材のスキルでもなく、着手の順番にあると位置づけ、AI実装を4つのステップとして提示しました。
1. データをAI-Readyにする（AIが読める形にデータを整える）
2. ツールをAI-Nativeにする（今あるツールをAIが操作できる形にする）
3. AIアプリを構築する（打ち手をAI-Drivenに作り替える）
4. 運用をAIへ移管する（AIが自走し、学習し続ける状態にする）
多くの企業は、3段目から着手しています。1段目と2段目を飛ばしたAI活用は、個々の作業が効率化されたように見えても、事業数値に接続しません。AIが読める形のデータがなく、AIが操作できる業務システムもない状態でAIアプリだけを載せても、成果を生む回路が存在しないためです。
生成AIの導入自体は、この1年で急速に進みました。一方で、多くの企業から「導入したが使われない」「効果が測れない」「PoCから先に進まない」という声が届きます。ツールもデータも増えたのに、成果がそれに比例しない。当社自身も1年間、社内をAI中心の業務に作り替える実験台にしながら、同じ壁に何度も突き当たりました。
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■ 白書公開後の8か月で体制と製品を整備
白書は、2025年11月27日に設立を発表した株式会社Kaizen AIX Consultingの構想を基礎にまとめたものです。公開後、当社は白書に書いた手順を自ら実行し、製品として提供する段階に進めてきました。
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●2026年7月17日 Chrome拡張基盤「KAIZEN ENGINE for Extension」の提供を開始
招待制イベント「AI Integration Summit 2026」で「Kaizen AI Platform構想」を発表するとともに、その第一弾となる製品の提供を開始しました。改修の難しい基幹システムやSaaSに一切手を入れることなく、Chrome拡張のサイドパネルを通じて業務画面上でAIを利用できる基盤です。WebサイトのUX改善で培ったログとA/Bテストの仕組みを従業員体験（EX）の領域へ拡張したもので、営業支援、レビュー審査、コールセンター対応支援、間接部門支援などの業務に対し、約1か月から1.5か月で構築・利用を開始できます。
参考リリース：https://kaizenplatform.co.jp/news/20260717-chrome-ex●2026年7月21日 「Kaizen AI Cloud」「Kaizen Insight Agent」の提供を開始
サイトのアクセスログ、施策の実行履歴、業務上の操作ログといったバラバラなデータを正規化し、AIが判断に使える「AI-Readyデータ」へ変換するデータ・アプリケーション基盤と、その上で稼働して施策のインサイトを自動抽出するAIエージェントです。10年以上にわたり5,000サイトを超えるUX/DX改善で蓄積してきた施策データとその勝敗の記録を、AIの学習資産として整備しています。CV貢献の自動レポーティング、類似サイト・業界との相対ベンチマーク、過去に効果が実証された打ち手の提案を提供します。
参考リリース：https://kaizenplatform.co.jp/news/20260721-insight
■ 「AIドリブン経営白書2026」について
公開日：2025年12月3日
分量：162ページ
価格：無償
内容：生成AIを経営・組織・業務・顧客体験に統合し実装するための論点を、経営層から実務担当者まで全階層に向けて体系化。当社が1,400社以上のDX支援で培った知見と最新のAIトレンド分析をもとに、マクロ環境の変化から個人のAIスキルセット、組織のビジネスモデル変革ロードマップまでを扱っています
ダウンロード：https://kaizenplatform.com/aipaper2026
■ 「溜まっているデータを、AIで価値に変えたい」と思ったら
「CDPやツールは入れたが、データが溜まるだけになっている」「通常業務に追われて、改善に時間を使えない」「体制が足りていない」——そんなお客様のための基盤です。現在お使いのツールやデータの状況をお聞かせいただければ、AI-Ready化によって何が可能になるかをご提案いたします。
サービスに関するお問い合わせ・無料相談：https://kaizenplatform.com/contact