レベル５ AI−Powered企業として確立・影響力発揮
すべての事業、機能がAIｘデータ化し、ぎょうかいそのものの本質的な刷新（disruption)を常時仕掛け、変容を引き起こしている。国内外の競合に対抗し得るレベルでAI-Ready化に向けリソースを投下できている。新しい試みがあらゆるところから雨後の筍のように日々生まれており、常に世界の最先端をリードし注目されている。
レベル４ AI-Ready化からAI−Powered化へ展開
AIｘデータの力を解き放つことで、コア事業においてこれまで不可能だった夢や課題解決を実現している。未来を信じ、AI-Readyになるまでリソースを一過性でなく投下し続けている。
レベル３AI-Ready化を進行：中〜大規模なインターネット企業の多く
既存の業務の機械化にはめどがつき、今後の成長と事業刷新のための重要なレバーとしてAIｘデータの利活用を開始。これに向け、まとまったリソースの再配分が行われている。
レベル２ AI-Ready化の初期段階：先端的な大企業/初期のネット系スタートアップ
外部の専門家の力を借りてAIｘデータの利活用に着手しているが、取り組みは既存の人間の仕事（業務）を機会に置き換えることが大半。
レベル１ AI-Ready化着手前
製造、物流、販売など基本業務のためのシステム運用とデータマネージメントは行っているいるが、SIerだのみでAIｘデータを使った事業の運営、刷新、創造については着手していない。
| 経営・マネージメント層 | 専門家 | 従業員 | システムレベル・データ | |
| レベル５ | ・AIｘデータを理解するCxOが全社、業界刷新の中心を担う ・業界全体、他社との連携を推進 | ・全技術者が領域x AI知識を持つ ・AIｘデータ活用の技術および研究両面の最先端の人材、経験を持つ | ・皆が理数・AIｘデータ素養を所持 ・社内外の専門家と共同で活用 ・ミドル層は資本、人脈で貢献 | ・リアル空間も含め全てがデータ化、リアルタイム活用 ・強調領域では、個別領域のAI機能、API提供、共通PF化 ・競争領域ではｍ独自機能のAI開発、サービス化 |
| レベル４ | ・AIｘデータを理解し事業活用する人材を経営層に配置 ・AI-Readyになるまで投資継続 | ・AIｘデータ活用の技術開発、研究両面で最先端テーマの取り組み開始 | ・過半が高いAIリテラシーを所持 ・データ・倫理課題を整理・遵守 ・AIｘデータによる業務刷新が推進 | ・業務システムと分析システムがシームレスに連携 ・大半の業務データがリアルタイムに近い形で分析可能 |
| レベル３ | ・経営戦略にAI活用を組込み ・AIへの投資をコミットメント ・幹部社員へのAI教育を実施 | ・相当数のAI分析・実装要員を持つ ・独自のAI開発・事業展開が可能 | ・実務へのAI活用が徹底 ・そのための手順やルーツも整備 ・社員へのAI教育を開始 | ・業務フロー、事業モデルがデータ化 ・業務系にくわえ分析系のデータ基盤も整備開始 ・領域特性に応じてAI化、RPA適用等を使い分け |
| レベル２ | ・AIの可能性を理解し方向性を発信 ・具体的な戦略は未着手 ・データ・倫理課題は未整理 | ・小数がAIｘデータを理解 ・外部と協力し、既存技術を適用 | ・一部のAI基礎を理解 ・AIｘデータ素養を持つ社員も存在 ・AI人材の採用を開始 | ・一部業務でAI機能の本格運用を実施 ・一部データが分析。活用可能な形で取得可能に ・顧客行動、環境、リアル空間のデータ化は未着手 |
| レベル１ | ・AIへの理解がない ・AIが業界や自社の企業経営に与える影響の認識も不十分 | ・システムは外部委託中心 ・It部門はIT企業とのつなぎ役 | ・経験、勘、属人的対応が中心 ・課題も人員、工数をかけて対応 ・理文分離、文系中心の採用 | ・レガシーシステムが肥大化 ・データの収集、取り出し、統合に年単位の時間が必要 ・データの意味や示唆の理解も不十分 |