​​データマネタイゼーション実態調査2026

PwCコンサルティング合同会社のDigital & AI Transformationチームは2022年より毎年、日本国内企業のデータマネタイゼーション（データ利活用による新たな価値創出）の検討状況や課題感に焦点を当てた「データマネタイゼーション実態調査」を発表してきました。

5回目となる今回の調査では、前年からのデータマネタイゼーションの検討状況や課題感の変化を確認しました。また、データマネタイゼーションによって「成果を上げた（上げている）」と感じている回答者に対し、具体的な成果を上げたユースケースや必要となる人材像、外部団体の活用状況などについてのアンケートを行いました。

本調査のハイライトは以下のとおりです。

• データマネタイゼーションに取り組んでいる企業の過半数が、当初期待していた価値の達成に向けて順調に進行中
• トップダウンによるチーム発足やデータ活用促進ツールの登場を背景に、生成AIを前提としたデータの整備・流通により成果を創出する企業が一定数存在
• データマネタイゼーションの最大の壁は「何から始めるか」と経営層と現場双方の「意義の腹落ち」
• データマネジメントや生成AIのスキルを有する人材の獲得が重要と回答する割合が増加。人材のスキルセット定義は一巡し、現在は人材の確保・育成により実行力を構築していくフェーズに移行
• 適切な外部団体への相談・業務委託がデータマネタイゼーションの社会実装を後押し

データマネタイゼーションの取組状況に関する質問では、データマネタイゼーションを「検討・推進中」と回答した人が61.3%でした。そのうちの55.8%が、当初設定していた期待値について、「達成に向けて順調に進んでいる／十分に達成された」と回答しました。このことから、データマネタイゼーションの取組が全体的に実を結びつつあることが伺えます（図表1）。

図表1：データマネタイゼーションの取組状況

データマネタイゼーションの活動を進める上での課題感について、「何から着手すればよいかが分からない／筋の良い企画に結びつかない」といった企画段階における課題感についての回答や、「費用対効果を感じない／周囲からの理解が得られない」といった経営層を含む周囲への説明における課題感についての回答が多い結果となりました（図表2）。これらの結果から、構想から実行・説明に至る初期段階でのつまずきが、データマネタイゼーション推進の大きな障壁となっていることが示唆されています。

図表2：データマネタイゼーションにおける課題

データマネタイゼーションで成果を上げたユースケースとして、「データ外販（生成AIモデルへのデータ提供）」や「生成AIを用いたプロダクトや業務ソリューションの提供」等、生成AIを前提としたデータマネタイゼーションのユースケースを回答する割合が約3割を占める結果となりました。また、これらのユースケースでは、「全社戦略に基づくトップダウンでの新組織発足」や「生成AI等データ活用促進ツールの登場」を背景とする回答が多く、生成AIを前提としたデータマネタイゼーションが、データ活用環境の成熟と推進体制の整備を背景に成果につながり始めていることが示されています（図表3）。

図表3：データマネタイゼーションで成果を上げたユースケース

また、データマネタイゼーションで成果を上げるための工夫について、「データ利活用スキルを高めるための研修プログラムの提供（30.0%）」「データ利活用スキルを有する人材の積極採用（29.3%）」「外部のパートナー（コンサルティング会社、開発ベンダー等）と伴走（17.3%）」等、人材スキルに関する選択肢が昨年度より多く回答されました。一方で、「データマネタイゼーションを進めるために必要な人材のスキルセットの定義（12.1%）」は、昨年度から大きく回答を減らしており、人材のスキルセットの定義は一巡し、人材の確保・育成により注力するフェーズに入っていることが伺えます（図表4）。

図表4：データマネタイゼーションで成果を上げるための工夫

データ利活用やデータマネタイゼーションを検討する上で、関連する外部団体（コンサルティング会社、シンクタンク、業界団体等）への相談も有効と考えられます。今回の調査では、外部団体への相談や業務委託を行っていると回答した層は、外部団体を活用していない層と比較して、データマネタイゼーションの社会実装まで実現できていると回答する割合が26.2pt高い結果となりました（図表5）。

図表5：外部団体利用状況とデータマネタイゼーションの取組状況

また、外部団体には「マネタイズのアイデア創出」「市場・競合動向の把握」等、幅広い領域における知見が必要とされていることが伺えます（図表6）。自社内では補完しにくい領域を外部の知見を用いて加速させることが、成果創出の近道であると考えられます。

図表6：データマネタイゼーションにおいて外部団体に求める知見

本調査から得られた、日本国内企業のデータマネタイゼーションの検討状況は以下のとおりです。

図表7：まとめ

PwCコンサルティングのDigital & AI Transformationチームでは、企業のデータマネタイゼーション実現に向けた組織変革と実行を後押しする「データマネタイゼーション支援ソリューション」を提供しています。

データマネタイゼーション支援ソリューションは、変化の激しい市場や顧客ニーズに対応しながら提供価値を高め続けることを主眼に置いています。“小さく始めて大きく育てる”スモールスタートの事業開発アプローチを採用し、データマネタイゼーションのアイデア創出から実現、事業開発に向けた組織の検討や人材育成までを一貫してサポートします。

図表8：PwCが考えるデータマネタイゼーション成功のアプローチ

調査概要

• 調査目的：企業におけるデータマネタイゼーションやデータ流通の認知・検討・実行状況と課題を把握すること
• 調査方法：調査会社パネルを活用したインターネットモニター調査
• 調査期間：2026年2月10日（火）～2月12日（木）
• 調査対象：売上高500億円以上の企業に勤務し、データマネタイゼーションやデータ流通に対する意思決定、方針検討、企画・検討・立ち上げ、情報収集・アドバイスを行う立場の方（原則として国内在住者を想定）
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