帝国データバンクが2026年3月に実施した調査では、生成AIを業務で活用している企業は34.5%、活用企業の86.7%が業務への効果が出ていると答えました。一方で、課題には情報の正確性や専門人材・ノウハウの不足と並んで、生成AIを活用すべき業務の範囲が挙がっています。使い始めた企業の次の課題は、何に使い、出力を誰が確かめるかを社内で決めることです。調査の数字を確かめたうえで、自社の運用を点検する観点を整理します。
活用企業は34.5%、規模が小さいほど割合は低い
この調査は、全国23,349社を対象に2026年3月17日から31日に実施され、10,312社が回答しました（回答率44.2%）。結果は2026年5月14日に公表されています。生成AIを「非常に活用している」「やや活用している」と答えた企業は、合わせて34.5%でした。
活用している企業は34.5%（「非常に活用している」4.4%、「やや活用している」30.2%）。規模別では、大企業が46.5%、中小企業が32.4%、小規模企業が28.0%。
出典：帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」（2026年5月14日公表）
従業員数で見ると、1,000人超の企業は63.6%、5人以下の企業は29.6%です。規模が大きいほど活用は進んでいますが、小規模企業でも3割近くが業務で使っています。活用企業に効果を尋ねると、「大いに効果が出ている」が25.2%、「やや効果が出ている」が61.5%で、合わせて86.7%でした。
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活用の中心は、文章の作成・要約・校正の45.1%
活用企業3,560社に主な活用業務を尋ねた結果は、次のとおりです。
- 文章の作成・要約・校正：45.1%
- 情報収集：21.8%
- 企画立案時のアイデア出し：11.0%
- データの集計・分析：7.4%
- コード生成などのプログラミング支援：5.9%
文章を扱う業務が中心で、集計や分析、プログラミングは1割未満です。使われ方が文章の周辺に集まっているため、出力の誤りや情報の扱いは、どの部署でも起こりうる問題として考える必要があります。
課題の上位は、情報の正確性と専門人材の不足と活用範囲
生成AIを活用するうえでの懸念や課題（3つまでの複数回答）は、次の順に多くなりました。
- 情報の正確性：50.4%
- 専門人材・ノウハウ不足：41.3%
- 生成AIを活用すべき業務の範囲：40.0%
- 情報漏洩のリスク：33.5%
- トラブル時の責任所在などのルール整備：25.5%
この設問の集計対象は、公表された本文からは判別できません。活用している企業に限った割合かどうかは確かめられないため、ここでは調査の回答の並びとして読みます。上位には、確かめる手間、人材、使う範囲、情報の管理、責任の所在という、運用の決めごとに関わる項目が並んでいます。
図解01
課題の
- 情報の
正確性50.4% - 専門人材・
ノウハウ 不足41.3% - 生成AIを
活用すべき 業務の 範囲40.0% - 情報漏洩の
リスク33.5% - トラブル時の
責任所在などの ルール 整備25.5%
記号1つが10%（生成AI活用の懸念・課題に挙がった項目の割合）
使いこなす社員との差が広がったと答えた活用企業は18.8%
活用企業に、生成AIの活用による悪影響やトラブルを尋ねた結果も確かめます。悪影響やトラブルはないと答えた企業が67.7%でした。挙がった項目では、使いこなせる社員と使いこなせない社員の間で能力や成果の格差が拡大したが18.8%（大企業では23.6%）、社員が業務をAI任せにして意欲やスキルが低下したが4.0%、若手が育たなくなったが2.2%でした。出力結果の誤りによる社内外のトラブルや損害は1.3%、会社の機密や個人情報の流出は0.7%です。
重大なトラブルは少ない一方で、格差の拡大は活用企業の2割近くが挙げています。大企業では、全体より高い割合です。
調査は企業の回答で、社員一人ひとりの使い方までは見えない
この調査から分かるのは、企業が回答した全体の傾向です。社員がどの業務で、どの程度、どのように使っているかは示されていません。34.5%の企業が使っているといっても、全社員が日常的に使っているとは限りません。86.7%の効果も、企業としての実感であり、業務ごとの成果の測定ではありません。
課題の項目も、複数回答で挙げられた割合です。自社に当てはめるときは、全国の割合を目標にせず、自社の社員が何に使い、どこで迷っているかを確かめるところから始めます。
自社の運用を、使う業務から見直しの時期まで点検する
調査報告は、おわりで、活用する業務の範囲を明確にすること、最終判断と確認の責任を人が担う運用ルールを整えること、情報管理や出力の検証を社内教育で支えることを挙げています。この内容を手がかりに、自社の運用を次の観点で点検できます。
- 使う業務の範囲：生成AIを使ってよい業務と、使わない業務が、部署ごとに書かれているか。
- 確認の責任：出力を誰が確かめ、最終判断を誰が行うかが、業務ごとに決まっているか。
- 情報の扱い：入力してよい情報と入力してはならない情報が、社員に伝わっているか。
- 使いこなしの差：使いこなしている社員のやり方を、ほかの社員が学べる場があるか。
- 見直しの時期：決めた範囲とルールを、いつ見直すかが決まっているか。
項目ごとに、社員に尋ねて答えがそろうかを確かめます。答えが人によって違えば、その項目は運用が決まっていないと読めます。
最初に決めるのは、使う業務の範囲と確認の責任
点検で運用が決まっていない項目が多いときは、使う業務の範囲と確認の責任から決めます。この二つが決まれば、情報の扱いや研修の内容も、決めた範囲に合わせて具体的に書けます。範囲が曖昧なまま研修を先に行うと、社員は研修で聞いた使い方を、どの業務に当てはめてよいか分からないままになります。
使いこなしの差を挙げる企業は一定の割合でいます。使い方を共有する場と、確認の責任を一緒に決めておくことが、社員の習熟の差を縮める土台になります。
まとめ
生成AIを活用する企業は34.5%に広がり、課題は導入から運用の決めごとへ移っています。使う業務の範囲と、出力を確かめる責任を先に決めておくことが、現場の迷いと習熟の差を小さくします。まず自社の社員に、使ってよい業務と確認の担当を尋ねることから始めてください。
自社に合った研修設計や人材育成についてご相談があれば、資料請求・お問い合わせからご連絡ください。
出典
- 帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」（2026年5月14日公表。調査期間は2026年3月17日から31日、対象23,349社、有効回答10,312社）
Editor’s Note
本記事は WONDERFUL GROWTH 編集部が、現場の人事・経営者の方々への取材と 自社支援データを元に作成しています。ご質問・取材のご依頼は お問い合わせフォームよりお気軽にどうぞ。
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