アヴネット調査：アジアでAI導入が加速、スピードと規律が成功の鍵

中国は大規模展開、日本は高信頼性と長寿命化を優先し、地域のイノベーションを牽引

2026年2月4日
アヴネット株式会社

東京 – 2026年2月4日 – エンジニアがAI導入を加速させ、長期的な価値創出に向けた技術の洗練を進める中、人工知能（AI）はアジア全域の製品設計やソリューションに急速に浸透しています。これは、アヴネット（Nasdaq: AVT）が世界のエンジニアを対象に実施した第5回年次調査「Avnet Insights」の結果によるものです。

Avnet Insights

世界では77％のエンジニアが「市場環境が改善している」と回答。アジアでは、各地域の強みを活かしながらAI導入が加速しており、中国は大規模統合をリード、日本は品質・持続可能性・信頼性を重視した慎重かつ長期的な取り組みを進めています。

調査結果の詳細は、Avnet Insights ホワイトペーパー『人工知能の現実（The Reality of Artificial Intelligence）』をこちらから無料でダウンロードいただけます。

アジアおよび日本市場でAI導入はどのように進展しているか？

アジア全域でAIの社会実装が加速しています。中国では車載システム、産業オートメーション、スマート製造などの分野で大規模な統合が進む一方、日本市場では効率性、信頼性、持続可能性を向上させる実用的なアプリケーションが優先されています。また、リアルタイムの意思決定を可能にするマルチモーダルAIへの関心も高まっており、エッジ側での演算能力が設計の焦点となっています。

アヴネット株式会社代表取締役社長の茂木康元氏は次のように述べています。
「日本のエンジニアはAI導入に対して非常に現実的かつ戦略的なアプローチを取っています。データ保全、安全性、そして製品の長いライフサイクルを考慮しながら、信頼性と効率を最大化できる領域にAIを統合しています。アヴネットは、これらのお客様が設計から収益化までを迅速に進められるよう、最適な統合ソリューションを提供します。」

AI運用における「リソースギャップ」と設計上の課題とは？

AI導入が進む一方で、運用フェーズにおける課題も浮き彫りになっています。エンジニアの98%が技術的な解決のために大規模言語モデル（LLM）を活用していますが、そのうち81%は自社開発ではなく商用モデルを選択しています。これは、独自のモデル構築に必要な時間、予算、専門知識の不足、いわゆる「リソースギャップ」が障壁となっていることを示唆しています。

エンジニアは技術的ハードルをどう克服しようとしているか？

AIの影響が拡大する中、エンジニアは技術的なハードルと新たな専門スキルの習得の間でバランスを取っています。特に「データ品質」(46%) と「継続的なメンテナンス」(54%) が長期的な成功への主な障害として挙げられています。これに対し、日本のエンジニアはモデルの最適化やデータ分析のスキル向上に注力し、複雑な課題を競争優位性に変えようとしています。

「2026年の調査結果は、AI革命が『実装とスケール』という最も重要なフェーズに入ったことを示しています」と茂木氏は締めくくりました。「アヴネットは、単にコンポーネントを流通させるだけでなく、設計の核心となる『技術的なバックボーン（芯）』とグローバルなエコシステムを提供することで、お客様が次世代の市場リーダーとなれるよう支援してまいります。」

完全版の「2026 Avnet Insights ホワイトペーパー（無料）」はこちらから入手可能です。

Avnet Insightsについて

Avnet Insightsは、エンジニアを対象とした年次調査です。2026年の調査はオンラインで実施され、2025年10月21日から11月5日にかけて、世界中の回答者1,200名を対象に行われました。地域別では、南北アメリカ、EMEA（欧州・中東・アフリカ）、アジア、日本に回答者が所在しています。

アヴネットについて

アヴネットは、テクノロジー・ディストリビューターおよびソリューション・プロバイダーの世界的リーダーとして、1世紀以上にわたり、変化し続けるお客様のニーズに応えてきました。世界各地の地域別および専門事業を通じて、製品ライフサイクルのあらゆる段階において、お客様およびサプライヤーに対し、設計・調達を含む製品開発全般に関する知識と経験を提供しています。テクノロジー・サプライチェーンの中核に立つ独自の視点を強みに、複雑な設計およびサプライチェーンの課題を解決する信頼できるパートナーとして、迅速な事業化とビジネス価値の創出を支援します。

詳細は https://www.avnet.com/japan をご覧ください。