「AIを導入済み」は成熟度を語らない ー 2つの調査が示した、PoCから本番へ上がれない壁の正体

2026年9月10日、コンタクトセンター（コールセンター）のAI活用の深さを測る調査が2本公表されました。

1本目は、AIを使ったWEM（ワークフォース・エンゲージメント管理）のベンダーであるSuccessKPIがCMSWireと共同で実施した「Contact Center Maturity Survey」です。同社の発表によると、世界のコンタクトセンター運営者400名のうち82%が、限定的なAIパイロット（38.25%）か初期導入の段階（43.75%）にとどまっていました。完全にAI駆動のワークフローに到達したと答えたのは2.5%です。

2本目は、会話AIのboost.aiとシステム開発のCiklumが調査会社Coleman Parkesに委託した「2026 State of AI in BFSI Contact Centers: From Pilot to Agentic CX」です。英国・北欧・DACH（ドイツ・オーストリア・スイス）の銀行・金融・保険（BFSI）で、顧客サービスのAI戦略の意思決定に関わる200人に聞いています。両社の発表では、41%がAIのパイロットを動かしながら本番稼働しているものが一つもなく、完全にエージェント型で統合されたサービスモデルに到達したのは4%でした。

2本は対象も設問も違うので、数字を足したり比べたりはできません。それでも、回答者を「AIを使っているか」ではなく「どこまで導入が進んだか」で分け、大半が手前に残っているという構図は共通しています。

そこで立てたい問いは、なぜPoC（実証）は本番に進まないのか、です。私の答えは、boost.aiの調査で最も多く挙がった障壁は既存システムとの連携で、SuccessKPIの調査では過半がデータをAIに使える形に整理・統合できていないと答えた、つまり壁の多くはモデルの外側にある、というものです。ただし不正確な回答への懸念も残ります。立場としては、導入率ではなく実装の深さで自社を測り、PoCの設計段階で本番の条件を先に書くことを勧めます。

この記事の要点

• ①SuccessKPIの調査では82%が限定的なパイロットか初期導入の段階で、53%が「データがAIに使えるほど整理・一元化されていない」と回答した（同社発表）。boost.aiの調査では41%がパイロットのみで本番稼働ゼロ、4%が完全にエージェント型で統合されたサービスモデル（両社発表）

• ②boost.aiの調査が挙げた阻害要因（既存システム連携、規制の不確実性）と、SuccessKPIの調査が示した準備不足（データの整理・統合、ガバナンスの体制）は、どちらもモデルの外側にある。ただし不正確なAI回答が導入時の懸念として最も多く挙がった点も残る

• ③どちらもベンダーによる調査で、段階の定義文は公開資料で確認できない。市場の絶対値ではなく、「導入」と「本番」の距離を測る材料として読む

1. 数字を、性質ごとに読み分ける

2つの調査の数字を、原文の表記と読み手が置く留保に分けて並べます。

SuccessKPI × CMSWire（世界のコンタクトセンター運営者400名、同社発表）

boost.ai × Ciklum（欧州BFSIの意思決定者200人、両社発表）

SuccessKPIのレポート紹介ページによると、回答者の地域構成は米国50%、英国・アイルランド25%、APAC 25%で、2026年5〜6月に実施されました。規模区分はオペレーター「2,000人未満」が31.75%、「2,000〜5,000人」が36.25%、「5,000人超」が32.25%です。

boost.aiの調査は2026年5月11日から6月1日に実施され、両社のリリースによると業種は銀行40%、保険40%、金融サービス20%でした。