解説
生成AI導入率82%でも「組織活用」ゼロ同然の謎を読み解く
生成AIを導入した会社の8割超が「個人の作業効率化」にしか使えていないとしたら、その投資は本当に成果を生んでいるのでしょうか。アサナジャパンの調査は、AI導入の進み具合と組織的な活用度の間に大きな差があることを示しています。
何が起きたか
アサナジャパンは2026年8月27日、働き方とAI・業務ツールの利用に関する調査レポート「AIと働き方の現在地2026」を発表しました。従業員300人以上の民間企業に勤務する451人の回答をまとめたものです。
調査によると、勤務先で生成AIを何らかの形で導入済みと答えた人は82.1％に上りました。ところが主な用途は「競合や顧客などに関する情報の検索」「レポートや過去データなどの情報の要約」がいずれも80.8％を占め、個人レベルの作業に偏っていることが分かりました。
AIエージェントについては、何らかの形で導入済みだと答えた人は47.8％でした。そのうち複数業務で本格的に導入し、効果測定や改善にも取り組んでいる人はわずか13.3％にとどまっています。導入の広がりと、組織としての活用度には明確な差が存在します。
背景・解説
ここでいう「個人利用」とは、社員が自分の担当業務を効率化する目的でAIを使う状態を指します。一方「組織的な活用」とは、複数の部署や業務プロセスにAIが組み込まれ、成果が測定・改善される状態を指します。導入率が高くても、この2つの間には大きな溝があることが今回の調査で浮き彫りになりました。
活用が進まない理由として最も多く挙げられたのは「AIの利用を推進・管理する人材や体制が整っていない」で52.1％でした。次いで「現行の業務プロセスがAI利用を前提としていない」が46.9％、「セキュリティや情報漏えいへの不安」が43.8％と続いています。
背景には「仕事のための仕事」の存在があります。1週間の業務時間を見ると、企画や戦略立案といった価値創出につながる業務は平均6.8時間にとどまる一方、会議には平均8.4時間、確認や連絡、情報共有には平均7.1時間が費やされていました。AIが個人の作業を速めても、会議や確認業務の時間そのものは減っていないことになります。
情報の偏在も大きな要因です。「必要な情報が一部の人や部署にとどまっている」との回答は81.6％、「過去のいきさつや判断理由について記録・引き継ぎがされていない」との回答は79.8％に達しました。他部門の目標の共有や周知、理解ができていると答えた人は「そう思う」「まあ、そう思う」を合わせても27.7％にとどまっています。アサナジャパンは、慣習的な業務プロセスや組織構造が活用範囲拡大の障壁になっていると指摘し、社内の情報サイロを解消し、人とAIが共通の目標や文脈を共有しながら協働できる状態が不可欠だとしています。
仕事や業務への影響 — AI Topicaの見方
AI導入率という数字だけを見て安心している経営層ほど、投資対効果を取り違えています。個人の検索や要約が速くなっても、部門をまたぐ業務プロセスや意思決定の速度が変わらなければ、組織全体の生産性は動きません。例えば従業員500人の製造業で、営業部門と開発部門がそれぞれ別々にAIを使って資料を作っている場合、両部門が同じ目標や過去の判断理由を共有していなければ、AIがどれだけ速く要約を作っても手戻りは減らないままです。
まず着手すべきは、AI活用を推進する担当者や体制を明確に置くことです。調査では体制不足を挙げた回答が52.1％と最多であり、ここが未整備のままではツールを増やしても効果は個人止まりになります。次に必要なのは、会議や確認業務に費やされている平均7〜8時間台の時間を減らす仕組みづくりです。価値創出業務が平均6.8時間しかない状況を変えない限り、AIによる時短効果は会議時間の穴埋めに消えてしまいます。
情報共有の面でも手を打つべきです。例えば従業員300人の情報サービス企業で、部署ごとに過去の商談経緯や判断理由が個人のメモにしか残っていない場合、担当者が異動するたびに同じ調査をゼロからやり直すことになります。他部門の目標理解が27.7％にとどまるという調査結果は、多くの企業でこうした「情報の断絶」が起きていることを示しています。AI導入の予算を検討する前に、まず情報共有と目標共有の土台を整えるべきです。
不確かな点・注意
今回の調査は従業員300人以上の民間企業に勤務する451人を対象にしたもので、中小企業や個人事業主の状況はこの数字に含まれていません。回答者の業種は製造業が51.2％、情報処理・ソフトウェア・SIと通信サービスが合わせて26.7％となっており、業種構成に偏りがある点には注意が必要です。
調査は日経BPと共同で、2026年6月2〜10日にWebアンケート方式で実施されたものです。アンケートの性質上、回答は本人の自己申告に基づいており、実際の業務時間や活用状況を客観的に測定したものではありません。また「AIの組織活用」の定義や測定方法は調査元の設問設計に依存しており、他の調査機関の数値と単純に比較できるとは限らない点も踏まえて読む必要があります。