企画は2倍速、決裁は昔のまま。——「企画は速くなったが、意思決定が追いついていない」組織が、4社に1社ありました。株式会社ARCHECOが、生成AIを週1回以上使う新規事業担当者・経営層420名に実施した調査で、企画づくりの高速化はもはや標準（90.7%・2倍以上も18.3%）となる一方、3人に1人は検証・意思決定が追いついておらず、その分かれ目は「AIを使う量」ではないことがわかりました。本ページで調査の全データを設問別に公開しています。
要点サマリー
- 企画やPoCのスピードは90.7%が「速くなった」——うち2倍以上18.3%。高速化はもう差がつく場所ではない
- それでも33.8%＝3人に1人は「検証・意思決定が追いついていない」
- 「企画は速くなったのに、意思決定が追いつかない」組織が27.4%＝約4社に1社——現象名「企画インフレ・決裁渋滞」の状態にある層
- 追いつく組織との差はAIを使う量ではなく、AIが変えた範囲（個人の毎日利用は52.2% vs 55.6%とほぼ同水準）
- 現場最大の新課題は「使える人・使えない人の差」39.5%（複数回答・最多）
- 外部への依頼は「実行・検証の支援」の比重増39.8%が「戦略・資料作成」18.3%の2倍超。選定基準の最多は「伴走」38.8%
引用・転載について
本調査の数値・グラフ・図解は、出典を明記のうえ、報道・記事・SNS・社内資料などに自由にご利用いただけます（事前連絡不要）。出典表記は以下をコピーしてお使いください。
出典: 株式会社ARCHECO「生成AI時代の新規事業開発 実態調査」（2026年・n=420） https://archeco.co.jp/ai-startup/report/shinkijigyo-ai-2026/
引用の文例: 「株式会社ARCHECOが生成AIを週1回以上使う新規事業担当者・経営層420名に行った『生成AI時代の新規事業開発 実態調査』（2026年）によると、企画スピードが速くなった組織は90.7%にのぼる一方、27.4%は『企画は速くなったが意思決定が追いついていない』状態にある。」——このままお使いいただけます。
「企画インフレ・決裁渋滞」とは
企画インフレ・決裁渋滞とは、生成AIによって新規事業の企画が量産される一方、検証と意思決定の処理能力が追いつかず、未検証の企画が組織内に滞留する現象。株式会社ARCHECOが2026年の実態調査に基づき命名した。
本調査では、この状態を「企画スピードが速くなった × 検証・意思決定が追いついていない」の組み合わせで測りました（測り方は結果3）。該当する組織は全体の27.4%です。用語の詳しい解説は「企画インフレとは」【仮リンク】「決裁渋滞とは」【仮リンク】をご覧ください。
調査概要
| 調査名 | 生成AI時代の新規事業開発 実態調査 |
|---|---|
| 調査対象 | 直近3年に新規事業へ関与し、業務で生成AIを週1回以上利用する全国の会社員（正社員）・経営者/役員 |
| 有効回答 | 400名想定に対し420名（品質除外基準の該当0件） |
| 抽出方法 | 第1回調査（20,000名）の回答者のうち、条件該当者3,184名に配信 |
| 調査方法 | インターネット調査 |
| 調査期間 | 2026年8月20日 |
| 調査主体 | 株式会社ARCHECO |
対象者は第1回「新規事業の生成AI利用 2万人実態調査」の回答者20,000名から、「直近3年の新規事業への関与」（4,794名・24.0%）と「生成AIの週1回以上利用」（3,184名・15.9%）の両条件を満たす層に配信して回収しました。品質除外は①スピード設問と変化設問の矛盾回答 ②複数回答の全項目選択 の2基準で機械判定し、該当は0件（排他設定により矛盾回答が構造的に発生しない設計）。回答時間による除外は、本データに回答時間が含まれないため実施していません。なお、本調査は一時点のインターネット調査による自己申告データであり、組織の状態は回答者の認識を通じて測定しています。回答者属性: 男性79.5%・女性20.5%／30代23.8%・40代29.5%・50代26.4%／部長クラス以上52.4%／従業員299名以下29.5%・300〜4,999名47.6%・5,000名以上22.9%。回収は配信当日に目標回収数へ到達したため即日終了しています（先着順回収・配信3,184名に対する回収率13.2%）。回答者の自己選択による偏りが残る可能性があり、ウェイトバック集計は行っていません。また回答時間データがないため、上記の品質チェックの検出範囲は限定的です。
結果1: 高速化はもう標準——90.7%が「速くなった」、2倍以上が18.3%
企画や検証（PoC/MVP等）が形になるまでのスピードは、「2倍以上速くなった」18.3%、「1.6〜2倍」36.9%、「1.1〜1.5倍」35.5%——合計90.7%が「速くなった」と回答しました。進め方が「変わった」も計85.0%（大きく40.2%＋一部44.8%）。生成AIが企画づくりを速くするかどうかは、もう論点ではありません。
質も犠牲になっていません。スピードの変化に対しアウトプットの質は「上がった」46.9%が最多で、「むしろ下がった」は7.4%にとどまりました。
結果2: それでも3人に1人（33.8%）は「検証・意思決定が追いついていない」
「企画が生まれるスピードに対して、それを検証し意思決定するスピードは追いついているか」——「どちらかといえば追いついていない」29.3%と「まったく追いついていない」4.5%を合わせ、33.8%が「追いついていない」と回答。高速化が標準になった現場で、ボトルネックは「作る」から「確かめて決める」へ移っています。
結果3: 掛け合わせると——4社に1社（27.4%）は「企画は速い、決裁は昔のまま」
スピードの変化（結果1）と意思決定の追いつき（結果2）を掛け合わせると、4つの象限に分かれます。
| 象限（速くなった=1.1倍以上） | 割合 |
|---|---|
| A. 企画が速くなり、意思決定も追いついている | 63.3% |
| B. 企画は速くなったが、意思決定が追いついていない | 27.4% |
| C. 速くなっていないが、追いついている | 2.9% |
| D. 速くなっておらず、追いついてもいない | 6.4% |
B——「企画は速い、決裁は昔のまま」の状態にある組織が全体の27.4%、約4社に1社です。「追いついていない」層（33.8%・n=142）のうち81.0%がこのBに当たります。冒頭の定義に示した「企画インフレ・決裁渋滞」の状態を、本調査ではこの掛け合わせで測りました（同一時点の状態の分布であり、因果関係を示すものではありません）。
結果4: 分かれ目は”使う量”ではなかった（毎日利用52.2% vs 55.6%）——同じAI、違う範囲
では、同じように速くなったのに「決まる組織」（A・63.3%）と「決まらない組織」（B・27.4%）は何が違うのか。まず、個人が生成AIを使う頻度ではありません——「ほぼ毎日」使う割合はB 52.2%・A 55.6%とほぼ同水準です（本調査で測定した「量」は個人の利用頻度で、利用時間や用途の深さは対象外。差の統計的な同等性検定は行っていません）。差が表れたのは「AIが変えた範囲」でした。
| 比較軸 | B 追いついていない組織 | A 追いついている組織 |
|---|---|---|
| 生成AIを「ほぼ毎日」使う | 52.2% | 55.6% |
| 最も工数が減った工程＝企画書・資料作成 | 41.7% | 29.3% |
| 進め方が「大きく変わった」 | 28.7% | 50.8% |
| アウトプットの質も上がった | 30.4% | 59.8% |
| 外部依頼が実行・検証の支援へ | 31.3% | 48.1% |
Bでは、AIの恩恵が「企画書・資料作成」に集中し、進め方の変革は「一部」止まり。Aでは、進め方ごと大きく変わり、質も上がり、外部への依頼も実行・検証へ移っています。二つの組織は、同じくらいAIを使っている。違うのは、AIが変えた範囲——書類までか、仕事の進め方までか。（この対比は状態の記述であり、どちらが原因かは本調査では特定できません）
結果5: 現場最大の新課題は「使える人・使えない人の差」39.5%
生成AI活用が進んだ結果、新たに生まれた課題（複数回答）の最多は「社内でAIを使える人・使えない人の差が広がった」39.5%でした。第1回調査（2万人）で見えた個人の利用格差——役職・年齢による分断——が、新規事業の現場では組織の課題として最前列に現れています。
「情報漏えい・コンプライアンスの不安」25.7%、「検証していない『それらしい計画』が増えた」25.5%、「どの企画も似たり寄ったりになる（同質化）」24.3%、「上申・決裁で『AIで作った根拠』が信用されにくい」20.0%、「決裁・レビューの待ち時間が長くなった」17.9%と続きます。未検証の企画の増加や決裁の待ち時間といった「企画インフレ・決裁渋滞」の兆候は4〜6社に1社の課題として実在しますが、それを上回って、人のスキル差が最大の課題でした。
結果6: 外部への依頼は「資料」から「実行・検証」へ——選定基準の最多は「伴走」
外部コンサル・支援会社への依頼の変化（単一回答）は、「実行・検証の支援の比重が増えた」39.8%が最多で、「戦略立案・資料作成の比重が増えた」18.3%の2倍超。パートナー選定基準も計81.7%が「変わった」と回答し、最多は「資料や戦略提案より、実行・検証まで伴走してくれるか」38.8%でした。書類がAIで速く作れるようになった分、外部に求める価値は「作る」から「確かめて前に進める」へ移っています。
分析: 「速くなった組織ほど、追いついている」——調整しても残る関連
スピードの変化と意思決定の追いつきには、強い関連が見られました。「変わらない・遅くなった」層では68.6%が「追いついていない」のに対し、1.6倍以上速くなった層では18.7〜19.2%（いずれも統計モデルによる調整後の予測値）。この差は、役職・関与の深さ・企業規模・業種・年齢・性別・部門の違いを統計的に調整しても、ほぼそのまま残ります（オッズ比0.10〜0.41、傾向スコア重み付けで−37.9ポイント［95%信頼区間 −52.5〜−22.3］）。
ただし、この関連から因果関係は特定できません。生成AIの活用が検証・意思決定の仕組みづくりを伴って進んでいる可能性のほか、「意思決定が滞る組織ではAI活用も進みにくい」という逆向きの経路、両者に共通する組織要因の存在も考えられます。本調査が言えるのは、「企画づくりの高速化と意思決定の停滞は、別々の組織で起きている」という分布の事実です。分析手法の詳細（感度分析を含む）は、取材・データ提供のお問い合わせで開示しています。
探索的分析: 「決まらない組織」の中を覗く（次回検証する仮説）
事前の設計にない探索的な集計からは、次の3つの観察が得られました。いずれも次回調査で検証する仮説であり、確認された結論ではありません。①B（追いついていない組織）は、新規事業の専任部門の外（「その他部門」）に厚く、推進の責任者が薄い。②企業規模別の「追いついていない」率はU字（299名以下38.7%・300〜4,999名28.0%・5,000名以上39.6%）——大企業は「AIで作った根拠が信用されにくい」が3区分で最も高く（24.0%）、決裁構造の側に詰まりの顔が見える。③「決裁・レビューの待ち時間増」を課題に挙げるのは責任者22.1%に対しメンバー11.4%と逆転する一方、「追いついていない」の体感はメンバーの方が高い（39.5% vs 30.0%）——決める側は摩擦を言語化し、回す側は体感している。
想定と異なった点（事前設計の開示）
本調査は、主張ごとに設問と採用条件を実査前に固定して実施しました。そのうち2つは、データに支持されませんでした。①「企画スピードが速くなった組織ほど、意思決定が追いつかなくなる」という当初の仮説は支持されず、逆方向の関連が観察されました（分析の節）。この結果を受け、本レポートでは「企画インフレ・決裁渋滞」を全体の傾向としてではなく、27.4%の組織に実在する状態として記述しています。②「検証していない『それらしい計画』の増加」が課題の最多になるという想定に対し、実際の最多は「使える人・使えない人の差」でした。本レポートでは、想定と異なった結果も、事前の設計とあわせてそのまま開示しています。
考察: 次の一手は、AIの適用範囲を「書類の外」へ広げること
ここまでの結果と分析から、次の構造が見えてきます。
- 生成AIによる企画づくりの高速化は標準になった（90.7%）。競争上の分岐は「使うか」から「どこまで変えるか」へ移った
- 4社に1社は「企画は速い、決裁は昔のまま」。その内側では、AIの恩恵が企画書に集中し、検証・意思決定のプロセスが従来のまま残っている
- 追いついている組織は、AIが変えた範囲が書類の外——進め方そのもの、アウトプットの質、検証・実行——まで及んでおり、外部パートナーへの期待も「伴走」へ変わっている
- したがって次の一手は、AIをもう1本企画書に使うことではなく、検証と意思決定のプロセス——検証対象の抽出、実地の検証、判断材料づくり——にAIの適用範囲を広げることだと当社は考えます
この読み解きの詳細は、解説記事「企画インフレとは」【仮リンク】および「決裁渋滞とは」【仮リンク】で公開しています。（考察は、調査結果と分析に基づく当社の解釈です）
コメント（株式会社ARCHECO 取締役 須齋佑紀）
「今回の発見は、分かれ目が『AIを使う量』ではなかったことです。同じように使っていても、書類が速くなっただけの組織と、仕事の進め方ごと変えた組織に分かれ、前者が4社に1社ありました。企画書の次にAIを向ける先は、検証と意思決定のプロセスです。」【仮・配信前に本人確認のうえこの注記を削除】
設問別 全データ（Q1〜Q10・設問文つき）
設問文・選択肢・回答分布をすべて公開します（n=420・単一回答は合計100%・四捨五入で±0.1ptの誤差が出る場合があります）。「その他」の自由記述は事前に定めた規則でコード化しています（該当2件・集計値への影響なし）。
Q1: 進め方が「変わった」は計85.0%
設問: 生成AIの活用によって、新規事業の進め方（企画立案〜上申・稟議のプロセス）は変わりましたか。（単一回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 大きく変わった | 40.2% |
| 一部変わった | 44.8% |
| ほとんど変わっていない | 11.7% |
| わからない | 3.3% |
Q2: 変化の最多は「企画書・資料の作成が速くなった」50.5%
設問: 生成AIの活用によって、新規事業の進め方について具体的に変わったことをすべてお知らせください。（複数回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 企画書・資料の作成が速くなった | 50.5% |
| 出せるアイデアの数が増えた | 42.4% |
| 会議・レビューのやり方が変わった | 33.1% |
| 検証・実験の回数が増えた | 26.7% |
| 上申・稟議に上がる企画の件数が増えた | 26.4% |
| 市場・競合調査のやり方が変わった | 25.2% |
| 上申・稟議で使う根拠データが変わった | 25.2% |
| その他 | 0.2% |
| 特に変わっていない | 6.7% |
Q3: 「速くなった」計90.7%——2倍以上は18.3%
設問: 企画や検証（PoC/MVP等）が形になるまでのスピードは、生成AIの活用によってどう変わりましたか。（単一回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 2倍以上速くなった | 18.3% |
| 1.6倍〜2倍ほど速くなった | 36.9% |
| 1.1倍〜1.5倍ほど速くなった | 35.5% |
| 変わらない | 6.7% |
| むしろ遅くなった | 2.6% |
Q4: 質は「上がった」46.9%が最多
設問: スピードの変化に対して、企画や検証のアウトプットの「質」はどうなりましたか。（単一回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 質も上がった | 46.9% |
| 質は変わらない | 42.4% |
| 質はむしろ下がった（スピード優先の弊害を感じる） | 7.4% |
| わからない | 3.3% |
Q5: 最も工数を抑えられたのは「企画書・資料作成」30.7%
設問: 生成AIによって最も工数・コストを抑えられた工程はどこですか。（単一回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 企画書・資料作成 | 30.7% |
| アイデア出し・壁打ち | 21.9% |
| 顧客の声・データの分析 | 15.5% |
| プロトタイプ・MVP開発 | 13.3% |
| 市場・競合調査 | 11.0% |
| その他 | 0.0% |
| 抑えられた工程はない | 7.6% |
Q6: 最も増えた負担は「情報の真偽チェック」21.9%——確認・チェック系が上位2項目
設問: 逆に、生成AI導入後に最も工数・負担が増えたことは何ですか。（単一回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 情報の真偽チェック・ファクト確認 | 21.9% |
| AIの出力の確認・修正（手戻り） | 19.5% |
| 社内ルール・セキュリティへの対応 | 17.1% |
| 使い方の習得・社内教育 | 16.2% |
| ツール費用・利用料の管理 | 12.9% |
| 増えたものはない | 12.4% |
| その他 | 0.0% |
Q7: 新たな課題の最多は「使える人・使えない人の差」39.5%
設問: 生成AI活用が進んだ結果、新たに生まれた課題をすべてお知らせください。（複数回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 社内でAIを使える人・使えない人の差が広がった | 39.5% |
| 情報漏えい・コンプライアンスの不安が増えた | 25.7% |
| 検証していない「それらしい計画」が増えた | 25.5% |
| どの企画も似たり寄ったりになる（同質化） | 24.3% |
| 上申・決裁で「AIで作った根拠」が信用されにくい | 20.0% |
| 決裁・レビューの待ち時間が長くなった | 17.9% |
| その他 | 0.2% |
| あてはまるものはない | 7.6% |
Q8: 依頼の変化の最多は「実行・検証の支援の比重が増えた」39.8%
設問: 生成AIの普及で、外部コンサル・支援会社への依頼は変わりましたか。（単一回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 依頼する内容が変わった（実行・検証の支援の比重が増えた） | 39.8% |
| 依頼する内容が変わった（戦略立案・資料作成の比重が増えた） | 18.3% |
| 減らした・やめた（生成AIと内製で足りるようになった） | 14.3% |
| 変わらない | 11.7% |
| もともと外部には依頼していない | 9.8% |
| むしろ増やした（AI活用のために外部の力が必要になった） | 6.2% |
Q9: 選定基準の変化は計81.7%——最多は「実行・検証まで伴走してくれるか」38.8%
設問: 外部パートナー（コンサル・開発会社）を選ぶ基準は変わりましたか。最も近いものをお選びください。（単一回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 資料や戦略提案より「実行・検証まで伴走してくれるか」を重視するようになった | 38.8% |
| 「生成AIをどれだけ使いこなしているか」を重視するようになった | 17.9% |
| 「スピード」をより重視するようになった | 14.5% |
| 「費用・料金」をより重視するようになった | 5.5% |
| 「実績・業界知見」をより重視するようになった | 5.0% |
| 特に変わっていない | 9.3% |
| 外部パートナーは使わない | 9.0% |
Q10: 検証・意思決定が「追いついていない」は計33.8%
設問: あなたのお勤め先では、企画が生まれるスピードに対して、それを検証し、意思決定するスピードは追いついていると思いますか。（単一回答）
| 選択肢 | 回答率 |
|---|---|
| 十分追いついている | 16.9% |
| どちらかといえば追いついている | 49.3% |
| どちらかといえば追いついていない | 29.3% |
| まったく追いついていない | 4.5% |
調査主体について
株式会社ARCHECOは、UX/UIデザインを基盤に、生成AI導入支援・AIエージェント開発・新規事業開発支援を提供するデザインコンサルティングファームです。本調査は、新規事業支援の現場で継続的に観察してきた課題意識をもとに企画・実施しました。事業内容は新規事業支援・MVP/PoC開発のサービスページをご覧ください。なお当社は、本調査のQ8・Q9が扱う領域（新規事業の実行・検証の伴走支援）のサービス提供者であり、この設問には利害関係があります。設問文・選択肢・全回答分布は設問別全データ表で公開していますので、あわせてご確認ください。
よくある質問
「企画インフレ・決裁渋滞」とは何ですか？
企画インフレ・決裁渋滞とは、生成AIによって新規事業の企画が量産される一方、検証と意思決定の処理能力が追いつかず、未検証の企画が組織内に滞留する現象。株式会社ARCHECOが2026年の実態調査に基づき命名した。
27.4%はどのように測りましたか？
企画・検証のスピードの変化（Q3）と、検証・意思決定の追いつき（Q10）の掛け合わせです。「企画スピードが速くなった（1.1倍以上）× 検証・意思決定が追いついていない」に該当した組織が全体の27.4%でした（測り方の詳細は結果3）。同一時点の状態の分布であり、因果関係を示すものではありません。なお、定義文にある「未検証の企画の滞留」の量そのものは本調査では測定しておらず、操作的にはQ3×Q10の掛け合わせでこの状態を捉えています。また「決裁は昔のまま」は相対評価（Q10: 企画スピードに追いついているか）に基づく比喩表現で、意思決定の絶対速度が変化していないことを測定したものではありません。
「4社に1社」「4人に1人」の分母は何ですか？
生成AIを週1回以上利用する新規事業担当者・経営層の回答者420名に占める割合（27.4%）です。回答者の所属組織ベースの認識であり、同一企業の複数回答者は調整していません。全産業の企業割合を示すものではありません。
調査データやグラフは引用できますか？
はい。出典を明記のうえ、報道・記事・SNS・社内資料などに自由にご利用いただけます（事前連絡不要）。出典表記は「引用・転載について」のコピー用表記をお使いください。
第1回の2万人調査とはどのような関係ですか？
本調査は、第1回「新規事業の生成AI利用 2万人実態調査」の回答者20,000名から、「直近3年の新規事業への関与」と「生成AIの週1回以上利用」の両条件を満たす層を追跡したものです（条件該当3,184名に配信し、420名から回収）。次回は同一回答者への追跡調査を計画しています。
メディア・取材のお問い合わせ
未公開のクロス集計、分析手法の詳細（交絡調整・感度分析）、実査前に固定した主張・採用条件の一覧、調査票と単純集計表のご提供、取材・コメント対応が可能です。お問い合わせフォームより「調査レポートの件」とお書き添えのうえご連絡ください。本調査は継続実施を予定しており、次回は同一回答者への追跡調査を計画しています。公開中の調査は調査レポート一覧をご覧ください。
