「AI、使ってますよ」の中身…情報通信白書2026が映した”AI活用の属人化”と、日本だけが突出する27%

SES

みなさま、日々お疲れ様です！大窪です！

前回は、話題のAIエージェント 「聞けば答える」から「任せると動く」へ変わったAIについて、実力と落とし穴を整理しました。

☞前回記事：「AIが勝手に働いてくれる」は本当か～話題の”AIエージェント”の実力と踏んではいけない落とし穴

その記事を書きながら、正直、私の頭の片隅にはずっとこんな引っかかりがありました。

「エージェントの前に、そもそも”普通のAI”すら会社として使えていない現場のほうが、圧倒的に多いのでは？」

そこへ、答え合わせのようなデータを発見しました。

総務省が2026年7月24日に公表した「令和8年版情報通信白書」です。
今年の特集テーマは、ずばり「AIの進展がもたらす多面的影響～人間とAIが健全に協働するデジタル社会の実現に向けて～」。

そこに載っていた数字が、なかなか痛いところを突いてきます。

  • 自社の何らかの業務で生成AIを利用している企業　86.4%
  • 生成AI活用による業務変革について「組織的な取り組みはない」　27.0%

使ってはいる。
でも、会社としては何もしていない…そういう会社が、およそ4社に1社。

しかもこの27.0%、米国は1.4%です。
日本だけが、きれいに突出しています。

今回はこの白書を手がかりに、なぜ日本だけがこうなるのか、そこから抜け出すには何をすればいいのかを見ていきます。

まず、数字を並べます

白書は日本・米国・ドイツ・中国の4か国で同じ調査をしています。
まずは全体像から。

項目（企業向け調査） 日本 米国 ドイツ 中国
生成AIを一つ以上の業務で利用している 86.4% 90.9% 91.6% 98.1%
（参考）前回・2024年度調査 55.2% 90.6% 90.3% 95.8%

55.2%から86.4%へ。1年で30ポイント以上の跳ね上がりです。

これは素直にすごい。
他の3か国はすでに9割を超えていましたから、この1年で差を詰めたのは日本だけということになります。

個人のほうも同じ傾向でした。
日本の生成AI利用経験率は、2023年度9.1% → 2024年度26.7% → 2025年度58.8%。2年で6倍以上です。

※ここで1つ注記を。2025年度調査から新たに15歳～19歳が調査対象に加わっています（15歳～19歳の利用経験率は91.7%と非常に高い）。前回までと同じ20歳以上に限ると52.2%です。それでも大幅増であることに変わりはありません。

「AIなんてまだ先の話」
少なくとも数字上では、その時期はもう終わっています。

その86.4%、少し割り引いて読んでください

と、ここで水を差すようですが。この86.4%は、「日本の会社の8割超」という意味ではありません。

白書の調査概要を見ると、企業向けアンケートの対象はこうなっています。

対象各国に在住する者であって、従業員10名以上、かつ、2025年までにデジタル化の取組を開始した企業に勤めており、企業全体の戦略等を理解する管理職以上の役職の中から抽出

つまり、

  • 従業員10名未満の会社は、そもそも入っていない
  • 「デジタル化に着手済み」の会社に限った数字
  • 答えているのは管理職以上（現場の担当者ではない）

日本の有効回答は515件、うち中小企業は162件です。

ですので正確には、「すでにデジタル化に取り組んでいる、ある程度の規模の会社では、86.4%が生成AIを業務に使っている」。これが正しい読み方です。

「うちの周りはそんなに使ってないぞ」という感覚は、間違っていません。
ここは白書を紹介する記事があまり触れないところなので、先にお伝えしておきます。

本題は「組織的な取り組みはない」27.0%

白書は続けて、「生成AI活用による業務変革」への取り組み状況を聞いています。
私が一番”うっ”となったのが、この表です。

生成AIによる業務変革に関する組織的な取組状況 日本 米国 ドイツ 中国
全社横断的に事業変革やイノベーションに取り組んでいる 21.5% 35.6% 20.7% 40.9%
各部署における業務の最適化や価値向上を行っている（全社横断には至っていない） 32.4% 40.6% 48.1% 32.0%
リサーチや資料作成など個人の生産性向上に組織的に取り組んでいる（業務自体の変革には至っていない） 11.7% 22.1% 26.0% 23.8%
組織的な取り組みはない 27.0% 1.4% 4.9% 2.6%
わからない 7.4% 0.4% 0.4% 0.7%

もう一度、下から2行目を見てください。

日本 27.0%、米国 1.4%、ドイツ 4.9%、中国 2.6%。

ここまできれいに日本だけ外れる数字も、なかなかありません。しかも思い出してください。
この調査に答えているのは「デジタル化に着手済みの会社の、管理職以上の方」です。
そのおよそ4社に1社が、自社について「組織的な取り組みはない」と答えている。

さらに「わからない」の7.4%を足すと34.4%。管理職以上に聞いて、3社に1社が「会社として何かやっているとは言えない」という状態です。

ここに、今回一番お伝えしたいことが表れています。

日本のAI利用は、たしかに伸びました。
でも他国と比べたとき決定的に足りていないのは、”使う人の数”ではなく”会社としての使い方”の方なのです。

その効果は、誰のものか？議事録・メール作成の内訳が語ること

「組織的でない、というのは具体的にどういうことか？」
これも白書の数字が教えてくれます。

業務類型ごとの活用状況を見ると、日本で最も使われているのは「議事録・メール作成補助」で約7割。効果を実感している割合も72.3%と、こちらも一番高い。ここは素直に良いニュースです。

問題は、その内訳です。
同じ「議事録・メール作成補助」について、日本と米国を並べてみます。

「議事録・メール作成補助」での使われ方 日本 米国
業務プロセスがAI中心に変更されている 11.3% 19.2%
部署内の特定業務で活用している 24.7% 37.0%
従業員が個人作業の効率化で活用している 35.2% 34.9%
未導入 17.5% 6.0%

お気づきでしょうか？

「従業員が個人作業の効率化で活用している」は、日本35.2%・米国34.9%とほぼ同じなんです。個人レベルでの使い方だけ見れば、日本は米国に並んでいる。

差がついているのは、その上の2段「部署の業務として使う」「業務プロセスそのものを変える」のところです。

日本の一番厚い層が「個人作業の効率化」であるのに対し、米国の一番厚い層は「部署内の特定業務」。この一段の違いが、そのまま先ほどの27.0%につながっています。

言い換えるとこういうことです。

日本では、AIがうまいのは”人”であって、”会社”ではない。

Aさんは議事録づくりが劇的に速くなった。でもそれはAさんの手元の工夫であって、隣のBさんは相変わらず手打ちしている。Aさんが異動したら、その速さは会社から消える。

いわゆる属人化です。
効果は本物なのに、それがAさんにしか紐づいていない。
会社としては、何も積み上がっていません。

禁止していないのに、決めてもいない

もう一つ、方針づくりの数字も見ておきます。

生成AI活用方針の策定状況 日本 米国 ドイツ 中国
積極的に活用する方針である 30.1% 34.6% 40.5% 49.8%
活用する領域を限定して利用する方針である 38.8% 48.2% 41.7% 45.6%
（上2つの合計＝何らかの方針がある） 68.9% 82.8% 82.2% 95.4%
利用を禁止している 3.5% 9.1% 7.8% 1.9%
方針を明確に定めていない 20.2% 7.8% 9.7% 2.3%
わからない 7.4% 0.3% 0.3% 0.3%

方針を持つ会社は49.7%から68.9%へ。ここも1年で大きく伸びました。

ただ、この表で私が注目したいのは「利用を禁止している」の行です。

日本は3.5%。米国9.1%、ドイツ7.8%より、はっきり低い。

「日本は慎重だから禁止が多いのでは？」と思いきや、逆でした。
欧米の方が「使わせない」とはっきり決めている会社が多いんです。

それでいて「方針を明確に定めていない」20.2%＋「わからない」7.4%＝27.6%。
米国は合計8.1%、ドイツは10.0%ですから、ここも日本だけ突出しています。

この2つを並べると、日本の平均像が見えてきます。

止めてもいないし、決めてもいない。

……これ、前回・前々回でお話しした状態そのものではないでしょうか？

学ぶ場がなく、社内データも渡していない

「方針が無いだけで、環境は整っているのでは？」
残念ながら、そちらも同じ傾向でした。

白書は業務変革の環境整備についても聞いています。日本と米国を並べます。

生成AIによる業務変革に関する環境整備 日本 米国
生成AI活用検討に向けた予算や人員が確保されている 37.4% 50.0%
業務プロセスの見直しや生成AI活用検討に必要なスキルやノウハウを学ぶ環境がある 39.9% 62.7%
専門家によるアドバイスやサポート体制がある 22.1% 27.2%
分析・活用可能な社内データの整備が進められている 26.1% 33.0%
生成AIに社内データを学習させたり、生成AIが参照可能なデータベースを構築したりしている 24.5% 57.2%
社員が生成AIを活用したアプリやAIエージェントを開発可能な技術環境にある 15.3% 22.1%
特に実施している施策はない・把握していない 19.9% 0.7%

白書自身が「他の3か国より顕著に低い」と名指ししているのが、太字にした2項目です。

  • 学ぶ環境（39.9% ／ 米62.7%）
  • 社内データをAIから使える形にする（24.5% ／ 米57.2%）

そして最下段。「特に実施している施策はない・把握していない」が日本19.9%に対し、米国0.7%。約28倍です。

学ぶ環境と、社内データ。この2つが低いことが、AIの使い方そのものを決めてしまいます。

だって、学ぶ場がなければ、AIの使い方は各自が我流で覚えるしかない。
そして社内データがAIから使えなければ、AIに聞けるのは”世間一般の話”だけで、自社の見積もりルールも過去のトラブル対応も何も知らないままです。

我流で覚えて、自社のことを知らないAIに聞く。
そうやって出てくるのが、まさに「個人作業の効率化」止まりの使い方なんですね。

これ、前回・前々回の話と地続きです

ここまで読んで、デジャヴを感じた方もいらっしゃるかもしれません。

この連載で、私はこう書いてきました。

2本前（シャドーAI）では、「会社が把握していないところで、社員がそれぞれAIを使い始めてしまう」状態の危うさを。

前回（AIエージェント）では、「エージェント機能は普段のAIに標準搭載されつつあるので、本人も気づかないうちに”動くAI”を使っていることがある」と。

白書の数字は、この2つがただの心配ではなかったことを裏づけています。

連載で書いたこと 白書の数字
社員は、もう各自で使っている 企業の生成AI利用 86.4%／個人の利用経験 58.8%
でも、会社は把握・管理できていない 組織的な取り組みはない 27.0%（米1.4%）
禁止でも解禁でもない、あいまいな状態 禁止 3.5%／方針を定めていない 20.2%
使い方は各自の我流になる 学ぶ環境がある 39.9%（米62.7%）

☞前々回記事：「会社は把握していますか？」～知らないうちに広がる”シャドーAI”のリスクと中小企業の備え

そして、ここが怖いところなのですが。
方針も決めず、学ぶ場もなく、各自の裁量で使っている会社に、「任せると実際に動いてしまうAI」が、普段のAIの新機能として静かに入ってくる。

これまでは、我流でも被害は「本人の作業品質」の範囲で収まっていました。
エージェントになると、その我流のまま、メールが送信され、予約が確定し、システムに記録が残る。前回お伝えした「実行までやってしまう力」です。

「組織的な取り組みはない」27.0%は、”いまの遅れ”を示すだけの数字ではなく、これから起きることの前提条件なんだと思います。

白書が紹介した中小企業の例…年間2,247時間を削った会社は何をした？

暗い話が続いたので、白書に載っていた明るい例を紹介させてください。

白書は、先進的な取り組みを進める企業へのヒアリング調査も行っています。
そこで中小企業の例として挙げられていたのが、不動産・介護等を手がけるアイニコグループです。

やったこととして白書に書かれているのは、こんな内容でした。

  • 経営者が「AI前提の働き方に変革しなければ会社の将来はない」という認識を持ち、AI活用のための集中プロジェクトをスタート
  • 専門企業の伴走支援を受けつつ、各事業部門の課題認識を起点に「AIで解決したい課題と目標」を設定
  • 定期的な進捗確認の下で1年間の検討を実施

成果として挙げられているのは、送迎ルートの最適化システム（介護事業部門）、問合せ対応のテンプレート化・自動化（不動産事業部門）など。全10事業部の合計で年間2,247時間の業務時間削減につながったとの報告です。

ここまでなら「すごい会社だな」で終わる話です。
私が目を留めたのは、白書が最後に添えていた一文でした。

AI導入以前から、業務フローやチェックシートの整備等に取り組む習慣が根付いており、こうした業務プロセスの効率化・改善を行う社内風土・文化が定着していたことがAIツール活用においても有効。

AIの前に、業務が書き出されていた。

これ、順番として本当に大事なところだと思います。

AIに任せるには、任せたい仕事を言葉にして渡す必要があります。
業務フローもチェックシートも無い会社では、そもそも「何をどう任せたいのか」を書き出す作業から始めなければいけない。だから進まない。

逆に言えば、業務を書き出す習慣がある会社は、AIの時代に強い。

ちなみに白書では、有識者（国立情報学研究所 佐藤一郎教授）のコメントとして、こんな指摘も紹介されています。

企業経営者はAIをコストではなく資産として位置づけ、業務の自動化を目標にするのではなくノウハウや知見を資産化するための手段としてAIを捉え、導入した方が良い

「AIで何時間削れるか」ではなく、「個人の中にある知見を、会社のものにできるか」。
AI活用の属人化から抜け出す、というのはまさにこの話なんだと思います。

一人のものを、会社のものに…今日からの3ステップ

では、中小企業として何から手をつけるか。白書の数字に沿って、3つに絞ります。

大げさなAI戦略の策定ではありません。すでに社内にあるものを、拾って書き写すだけの話です。

STEP 1：棚卸しに「何に使って、どう役立ったか」を足す

シャドーAIの記事で、「誰が・どんなAIを・何に使っているか」の棚卸しをおすすめしました。

そこにもう一列、「それで何が良くなったか」を加えてください。

白書では、日本で最も効果が実感されているのが「議事録・メール作成補助」で72.3%でした。おそらく社内にも、すでに「これは効いた」という声が眠っているはずです。

そして、この段階でほぼ確実に、想定外の使い方が出てきます。
それは危険信号ではなく、次のステップの材料です（もちろん、入力してはいけない情報のルールが守られているかの確認は必要ですが）。

STEP 2：一人の”うまい使い方”を、部署の手順に書き写す

ここが本丸です。
先ほどの表の、「個人作業の効率化」35.2% を「部署内の特定業務」24.7% の方へ動かす作業にあたります。

やることは、拍子抜けするほど地味です。

  • Aさんが使っている指示文（プロンプト）を、そのまま共有フォルダに貼る
  • 「この業務ではAIをここまで使う／ここからは人がやる」を1行書き足す
  • できあがった手順を、次の人が同じようにできるか試してもらう

新しいツールも予算も要りません。
Aさんの頭の中にあるものを、外に出して置いておくだけです。

これがまさに、先ほどの「ノウハウや知見を資産化する」の第一歩になります。

STEP 3：方針は3つでいい。ただし必ず書いて共有する

「方針を明確に定めていない」20.2%。
これは裏を返せば、ルールを3つ書いて全員が見られる場所に置くだけで、この20.2%から抜け出せるということでもあります。

立派な規程は要りません。
Wordの文書でも、社内チャットに固定しておくメッセージでも構いません。
最低限、この3つが書いてあれば形になります。

  1. 使ってよいツール（会社が認めたものはどれか）
  2. 入れてはいけない情報（個人情報・お客様の情報・未公開の社内情報など）
  3. 人が必ず確認する場面（社外に出すもの、お金が動くもの、実行を伴うもの）

3つ目は、前回の「実行させるなら”人の承認”を1か所はさむ」と同じ話です。
白書のヒアリングでも、先進企業の取り組みとして「人間の判断や確認を適切に介在させる”ヒューマン・イン・ザ・ループ”の考え方に基づくAIガバナンス」が挙げられていました。

大企業がわざわざ重視していることを、中小企業はルール3つで先取りできる。
ここは規模の小ささが有利に働くところです。

☞参考記事：実践！社内でAIを使ってみよう～安全な導入と社内ルール

私が現場で感じていること

正直に申し上げると、生成AIによる業務変革に「組織的な取り組みはない」と答えた会社が27.0%。この数字を見たとき、私は驚きませんでした。「まあ、そうだろうな」というのが最初の感想です。

長く業務システムの現場にいると、AI以前からずっと同じ光景を見てきたからです。

Excelのあの集計は、Cさんしか手順を知らない。
あの帳票のチェックは、長年やっているDさんの目視で成り立っている。
マニュアルは無いけれど、なぜか毎月きちんと回っている。

そういう会社に、AIという道具が新しく1つ増えました。
結果として何が起きたかというと、”Cさんしか知らないこと”が1つ増えただけだったりします。

だから私は、AI活用が進まない理由の多くはAIの問題ではないと思っています。
AIより手前で、業務が言葉になっていない。それだけのことが多い。

アイニコグループの例で白書がわざわざ「AI導入以前から、業務フローやチェックシートの整備等に取り組む習慣が根付いており」と書き添えたのは、たぶんそういうことなんだろうと受け止めました。

そしてこれは、中小企業にとって決して悪い話ではありません。

だって、「業務を書き出す」のに必要なのは、予算でも人員でもないからです。
必要なのは、いつも回している仕事を一度立ち止まって見ることだけ。
しかも会社が小さいほど、書き出す量は少なくて済み、決めたことが全員に届くまでも速い。

86.4%と27.0%。この2つの数字のあいだにあるのは、技術の差ではなく「書き出したかどうか」の差だと、私は思っています。

おわりに

今回は、令和8年版情報通信白書から、日本企業のAI活用の”中身”を見てきました。

要点を改めてまとめると…

  • 企業の生成AI利用は55.2%→86.4%、個人も26.7%→58.8%（20歳以上に限れば52.2%）と急上昇。「まだ先の話」ではなくなった
  • ただしこの調査は「従業員10名以上・デジタル化着手済み企業の管理職以上」が対象。日本企業全体の数字ではない
  • 一方で「組織的な取り組みはない」が27.0%。米国1.4%・ドイツ4.9%・中国2.6%に対し、日本だけ突出
  • 使い方の内訳を見ると、日本は「従業員が個人作業の効率化で活用」が最多（35.2%）。効果は本物だがその人にしか紐づかず、会社に積み上がらない＝AI活用の属人化
  • 日本は禁止も少なく（3.5%）、方針も定めていない（20.2%）。止めてもいないし、決めてもいない
  • 学ぶ環境（39.9%）と社内データをAIから使える形にする（24.5%）が、他国より顕著に低い
  • 白書が挙げた中小企業の例では、AI導入以前からの業務フロー・チェックシート整備の習慣が効いていた
  • やることは「棚卸しに効果を足す」「一人のやり方を手順に書き写す」「方針を3つのルールにして共有する」の3つ

「AI、使ってますよ」
もう、多くの会社でその答えは返ってきます。

問われているのはその次、「それは誰の力ですか？　その人が明日いなくなっても残りますか？」のほうです。

「組織的な取り組みはない」27.0%は、裏を返せば「まだ誰も先に行っていない」ということでもあります。全社改革を掲げる必要はありません。一人のうまい使い方を、二人目に渡す。そこからで十分です。

次回以降も、AIを「安全に・深く」使うための現場目線の情報をお届けしていきます。

出典・参考資料：

※本記事中の表は、白書のデータをもとに筆者が作成したものです。

※本記事のアイキャッチ画像はAI（ChatGPT）で生成したものです。万が一、既存の著作物との類似性など問題がございましたら、お手数ですが[Tel:06-7777-2210]までご連絡ください。速やかに削除等の対応をいたします。

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