経団連：AI活用戦略 (2019-02-19) にて展開されている資料より。

レベル説明

レベル	概要説明
レベル5	AI-Poweredな企業として確立・影響力発揮・AI×データを理解するCxOが全社、業界の刷新の中心を担う・業界全体、他社との連携も推進
レベル4	AI-Ready化からAI-Powered化へ展開・AI×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
レベル3	AI-Ready化を進行・経営戦略にAI活用を組み込み・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
レベル2	AI-Ready化の初期段階・AIの可能性を理解し方向性を発信・具体的な戦略化は未着手・データ・倫理課題は未整理
レベル1	AI-Ready化着手前・AIの理解がない・AIが業界や自社に与える影響への認識も不十分

レベル x 役割

レベル	経営・マネジメント層	専門家	従業員	システムレベル・データ
レベル5	・AI×データを理解するCxOが牽引・業界全体、他社との連携も推進	・全技術が領域横断でAI知識を持つ・AI×データ活用の技術、研究面の最先端人材、経験を持つ	・皆が業務×AI・データ素養を保持・社内の専門家と連携して活用・ミドル層は資本、人脈で貢献	・リアル空間含め全てがデータ化、リアルタイム活用・協調領域では個別最適のAI機能、API提供、共通可視化・競争領域では独自機能のAI開発、サービス化
レベル4	・AI×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	・AI×データ活用の技術開発、研究の両面で最先端テーマの取組み開始	・過半数がAIリテラシーを保持・データ・倫理課題を整理・遵守・AI×データによる業務別最適が推進	・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活用を組み込み・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・その他の手順やツールも整備・社員へのAI教育を積極実施	・業務フロー、事業モデルがデータ化・業務に加え分析系のデータ基盤も整備開始・領域ごとに応じて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・具体的な戦略化は未着手・データ・倫理課題は未整理	・少数がAI・データを理解・外部と協力し、限定技術を適用	・一部のAI基礎の理解・AI×データ素養を持つ社員も存在・AI人材の採用を開始	・一部の業務でAI機能の本格適用を実施・一部データが分析・活用可能な形で取得可能・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企業のつなぎ役	・経験、勘、属人的対応が中心・課題も属人、工数をかけて対応・理文分離型の採用	・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・データの意味や背景の理解も不十分