企業のAI活用の実態 規模別・業種別データで測る自社の位置と次の一手【2026年】

他社はどこまでAIを使っているのか。この問いに答えようと調査結果を探すと、かえって混乱します。ある調査では企業の86.4％が利用しているとされ、別の調査では従業員101人以下の導入率は16.6％と出てくるためです。

この開きは、どちらかが間違っているわけではありません。調査によって対象も定義も異なるため、数字が5倍以上振れているだけです。この違いを理解しないまま平均値を見ても、自社の位置は測れません。

本記事では、主要な調査を並べて数字の読み方を整理したうえで、企業規模別・業種別の実態、そして自社が次に何をすべきかを判断する基準を示します。他社事例の一覧ではなく、自社の位置を測るための内容です。

確認したいポイント	結論	詳細
AI導入率はどのくらい？	調査により16.6〜86.4％	対象企業と定義が異なるため大きく振れます。平均値だけでは自社の位置は測れません。
規模による差はある？	大企業と中小で5倍近い開き	1,001人以上は8割近くが導入する一方、101人以下は16.6％にとどまります。
どの部門から進んでいる？	総務・管理と営業が先行	中小企業では総務・管理68.3％、営業・販売60.3％の順で導入が進んでいます。
自社の位置をどう測る？	3つの段階で判断する	未着手、個人利用、業務プロセス組み込みのどこにいるかで、次の一手が変わります。

この記事でわかること

・調査によって導入率の数字が大きく異なる理由と読み方

・企業規模別に見た導入の実態と、二極化している構造

・業種別・部門別に見た進み方の違い

・自社の位置を3つの段階で判断する方法

・段階ごとに取るべき次の一手

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導入率の数字が調査ごとに違う理由

まず数字の読み方から入ります。ここを押さえておかないと、参照する調査によって自社の評価が正反対になります。

主要な調査で数字が5倍以上振れる

代表的な調査を並べると、開きの大きさが分かります。総務省が2026年7月に公表した情報通信白書では、何らかの業務で生成AIを利用している企業の割合は86.4％でした。

一方、情報処理推進機構の調査では、従業員101人以下の企業のAI導入率は16.6％です。中小企業基盤整備機構の調査では、中小企業全体のAI導入率が20.4％と報告されています。

同じ時期の調査でありながら、5倍以上の差があります。どれかが誤っているのではなく、測っているものが違うためです。

対象企業の規模が違う

最も大きな要因が、調査対象の企業規模です。大企業を多く含む調査と、中小企業を対象とした調査では、当然ながら結果が変わります。

同じ調査の中でも規模別に見ると差は歴然です。情報処理推進機構の調査では、従業員1,001人以上の企業で8割近くが導入している一方、101人以下では16.6％にとどまります。

つまり、全体平均の数字は自社の実感と合わないのが当然です。自社に近い規模の企業のデータを見なければ、位置は測れません。

導入の定義が違う

2つ目の要因が、何をもって導入とするかの定義です。ここが調査ごとに異なります。

個人が業務で使っていれば利用としてカウントする調査と、全社的または一部業務で正式に導入している場合のみをカウントする調査では、当然結果が変わります。前者は数字が高く出ます。

また、対象が生成AIに限定されているか、画像認識や需要予測を含むAI全般かでも変わります。中小企業では導入済みAIの82.6％が生成AIであるという結果も出ており、この違いは無視できません。

数字をどう読むべきか

以上を踏まえると、参照すべき数字は決まってきます。自社と近い規模で、同じ定義の調査を選ぶことです。

従業員100人以下であれば、大企業を含む平均値ではなく中小企業向けの調査を見てください。逆に、大企業が全社導入の水準を測りたいなら、規模別の内訳を確認する必要があります。

本記事では以降、規模別と業種別に分けてデータを整理します。自社に近い条件のものを拾って、位置の確認に使ってください。

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企業規模別に見た実態

規模による差は、単なる数字の違いではありません。抱えている課題の性質そのものが異なります。

大企業はほぼ全社が着手済み

従業員1,001人以上の企業では、DXへの取組率が98.7％に達しています。AI導入についても8割近くが実施済みという水準です。

この規模では、導入するかどうかはすでに論点ではありません。課題は、導入したものをどう成果につなげるか、全社でどう統制するかに移っています。

総務省の調査でも、活用方針を定めた企業の割合は大企業で74.0％に達しました。方針の策定という段階も、ほぼ通過しています。

中小企業は必要性の実感で止まっている

従業員100人以下では、DXへの取組率が41.6％にとどまります。半数以上が着手していない状態です。

取り組んでいない理由として最も多いのが、自社が取り組むメリットがわからないという回答で54.0％でした。情報や人材の不足よりも、必要性を実感できていない層が厚くなっています。

中小企業基盤整備機構の調査でも、不足している情報として成功事例や活用事例に関するものが83.3％で最多でした。他社がどう使っているかの情報が、着手の障壁になっている構図です。

中規模企業は人材の課題が中心

101人から300人規模では、また別の課題が出ます。この層では、知識や情報の不足、戦略立案や現場推進を担える人材の不足が上位に挙がります。

必要性は理解しているが、担える人がいないという状態です。小規模企業のようにメリットが見えないわけではなく、大企業のように専任を置けるわけでもありません。

この層では、外部の支援と社内の担当者を組み合わせる進め方が現実的になります。すべてを内製で賄おうとすると、着手そのものが遅れます。

規模が小さいことの利点もある

数字だけを見ると小規模企業が不利に見えますが、実行の面では有利な点があります。意思決定が速く、全社への展開がしやすいことです。

大企業のように部門間調整に時間を取られないぶん、着手から効果測定までの周期を短くできます。試して合わなければ変えるという判断も速く下せます。

中小企業基盤整備機構の調査では、AI投資額が売上に占める割合で5％以上と回答した割合が、従業員100人以下で最も高いという結果も出ています。規模が小さいぶん、一度の投資の影響が大きいということでもあります。

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業種別・部門別に見た進み方

規模の次に差が出るのが業種です。あわせて、社内のどの部門から進むかにも傾向があります。

情報通信業が明確に先行

業種別では、情報通信業が突出しています。全社的な戦略に基づいて取り組んでいると回答した割合が55.4％と、他業種を大きく引き離しました。

開発を本業とするため、コード生成という直接的な用途があることが背景にあります。プログラムやシステム開発の支援を用途として挙げた企業は、この業種で76.3％にのぼります。

自社が情報通信業でない場合、この水準を目標にする必要はありません。業務の性質が異なる以上、当てはめる領域も進み方も変わります。

製造業と建設業は二極化している

製造業は、大企業と中小企業の差が最も大きく出る業種の1つです。中小企業に限ると導入率は全体平均を下回ります。

背景として、製造業でのAI活用は外観検査や需要予測など、設備投資とデータ基盤が前提になる用途が想起されやすいことがあります。しかし実際に中小で動いているのは、見積書や報告書まわりの生成AI活用です。

建設業も同様の傾向にあります。ただし導入を検討中と回答した企業の割合が高く、時間外労働の上限規制への対応という切実な事情が後押しになっています。

総務・管理部門から始まる

社内のどこから進むかにも明確な傾向があります。中小企業基盤整備機構の調査では、業務分野別の導入率で総務・管理部門が68.3％と最多でした。

次いで営業・販売・サービス部門が60.3％、経営・企画部門が58.5％と続きます。文書作成、問い合わせ対応、データ整理といったバックオフィス業務から入るケースが多くなっています。

製造や生産の部門は相対的に遅れる傾向があります。現場の業務にAIを組み込むには、データの整備という前提条件が必要になるためです。

用途は文書系に集中している

部門を問わず、用途には共通した偏りがあります。文書や音声の要約・翻訳・校正が82.5％、文書やレポートの作成が80.5％、情報検索や分析が77.0％で上位を占めます。

一方、自社製品やサービスの高度化に使っている企業は10.9％、生産や物流の計画支援は6.0％にとどまります。既存業務の効率化が中心で、提供価値そのものには広がっていません。

この偏りは、効果の出方にも表れています。業務効率化の効果を挙げた企業が91.6％である一方、売上や利益の向上は3.9％にとどまりました。

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自社の位置を3つの段階で測る

統計を見ても、結局のところ自社が何をすべきかは分かりません。ここでは実務的な判断基準として、3つの段階を示します。

第1段階｜まだ着手していない

社内で公式には使われていない、あるいは一部の社員が個人的に試している程度の状態です。中小企業では、この段階にいる企業が半数以上を占めます。

この段階で取るべき一手は、対象業務を1つ選んで試すことです。全社的な方針を先に作ろうとすると、議論が長引いて着手が遅れます。

選ぶ基準は、頻度が高く、手順が決まっていて、失敗しても影響が小さい業務です。文書作成、問い合わせの分類、定例の集計といった作業が向いています。

第2段階｜個人が業務で使っている

担当者が自分の判断でツールを使っている状態です。実は最も多くの企業がここにいます。

情報処理推進機構の調査では、生成AIを個人で業務利用している企業が63.3％だったのに対し、部署の業務プロセスに組み込まれているのは11.9％にとどまりました。この差が示すのが、第2段階の滞留です。

この段階で取るべき一手は、使い方の共有とルールの整備です。うまく使えている人の方法を組織に広げ、同時に入力してよい情報の範囲を決めます。両方を同時に進めるのが要点です。

第3段階｜業務プロセスに組み込まれている

特定の業務の手順として位置づけられ、担当者が変わっても運用が続く状態です。ここまで来ている企業は1割程度にとどまります。

この段階で取るべき一手は、成果の測定と範囲の拡大です。効果を数字で示せていれば、次の投資を社内で通せます。

成果指標を設定している企業は23.9％にとどまり、設定していない理由の最多は評価指標の設定方法がわからないというもので36.0％でした。完璧な指標は不要で、測れるものから始めれば機能します。

段階を飛ばさない

注意したいのが、段階を飛び越えようとすることです。第1段階の企業が、いきなり全社的な変革を目指すと失敗します。

先に成果を1つ作ることが、次の段階へ進むための材料になります。社内の合意も、実績があるほうがはるかに取りやすくなります。

逆に、第2段階に長くとどまるのも問題です。個人利用のままでは、担当者が異動した時点で運用が途切れ、組織に何も残りません。

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段階別に見た具体的な進め方

自社の段階が分かったら、次は具体的な行動です。段階ごとに優先すべきことは異なります。

未着手の企業がまず行うこと

この段階で最も避けたいのが、方針作りから始めることです。議論が長引き、着手しないまま数か月が過ぎます。

先に1つ試してください。無料で使える範囲でも、業務の一部を任せてみれば効果の見当がつきます。この体験がないまま方針を議論しても、現実的な内容にはなりません。

試す際は、着手前の作業時間を記録しておいてください。1週間だけでも測っておけば、後から効果を数字で示せます。この記録の有無が、次の判断を大きく左右します。

個人利用で止まっている企業が行うこと

多くの企業がここにいます。この段階では、共有とルールの2つを同時に進める必要があります。

共有については、うまく使えている人の方法を集めることから始めてください。どんな指示を書いたら良い結果が出たかを記録し、社内で使える形にまとめます。特別な仕組みは不要で、共有フォルダで十分です。

ルールについては、入力してよい情報の範囲、使ってよいサービス、出力を公開する前の確認手順の3点を最低限決めてください。禁止するだけでは、把握できない形で使われるだけになります。

組み込み済みの企業が行うこと

業務プロセスに定着している企業では、次の課題は成果の測定と範囲の拡大です。

測る指標は、内向きのものだけでなく外向きのものも加えてください。作業時間だけを追っていると、顧客に届く価値の変化が評価されず、取り組みが効率化で止まります。

範囲の拡大では、隣接する業務から順に広げるのが安全です。まったく別の領域へ飛ぶより、すでに得た知見が活きる範囲から着手するほうが成功率が上がります。

どの段階でも共通する落とし穴

段階を問わず起きやすい失敗があります。目的が導入そのものになってしまうケースです。

手段が目的化すると、成果が測れず社内での評価も定まりません。何の課題を解決したいかを先に決め、その達成度で判断する形にしてください。

ツール選定に時間をかけすぎるのも同じ症状です。まず1つ試して効果を測り、合わなければ変えるという進め方のほうが、比較検討を重ねるより早く前に進みます。

成果を出している企業の共通点

段階が同じでも、成果の有無は分かれます。調査で明確な差が出た条件を整理します。

経営層がデジタルの見識を持っている

デジタル分野の見識を持っていると答えた経営者の割合は49.9％で、前年度の40.2％から約10ポイント上昇しました。

成果の有無別に見ると、成果が出ている企業のほうがこの割合が明確に高くなっています。技術に精通する必要はありませんが、何ができて何ができないかの判断が投資の質を左右します。

役員層の共通認識がないまま現場に指示だけが下りる状態は、途中で止まりやすくなります。経営層向けの学習機会は、遠回りに見えて効果の大きい施策です。

部門をまたいで連携している

経営者、情報システム部門、業務部門の三者が連携できていると回答した企業は、全体では48.9％です。

しかし成果別に見ると、成果が出ている企業では72.9％、出ていない企業では37.1％でした。倍近い差があり、調査項目のなかでも特に相関の強い要素になっています。

定例の場を設けるだけでも状況は変わります。技術側が業務の実態を知り、業務側が制約を理解することで、実現できない要件に時間を使う無駄が減ります。

全社レベルで業務を見直している

部門単位ではなく、全社で業務プロセスの最適化に取り組んでいるかどうかも差になります。

全社最適化に取り組んでいる企業の割合は、成果が出ている企業で53.8％、出ていない企業で29.5％でした。同じツールを入れても、業務の流れを変えなければ効果は限定されます。

3つの条件はいずれも、技術ではなく経営と組織の話です。AI活用が情報システム部門だけの課題として扱われている場合、まずその位置づけを見直すところが出発点になります。

投資対効果を実感できているのは14.6％

あわせて押さえておきたい数字があります。投資や費用を上回る効果が出ていると回答した企業は14.6％にとどまりました。

投資額そのものは増加傾向にあり、前年度から増やした企業は51.7％です。投じる額は増えているのに、回収を実感できているのは1割台という構図になっています。

この差を埋める鍵が、測る仕組みです。成果指標を設定している企業のほうが、投資対効果が出ていると回答する割合が10ポイント程度高くなっています。

他社事例を参考にする際の注意

事例を集めること自体は有効ですが、扱い方を誤ると判断を狂わせます。ここでは3つの注意点を挙げます。

規模が違う事例はそのまま使えない

公開されている事例の多くは大企業のものです。専任部署があり、大きな投資ができる前提で組まれた取り組みは、体制の異なる企業には当てはまりません。

参考にすべきは導入したツールではなく、どの課題を解決しようとしたかという着眼点です。同じ課題を自社の規模でどう解くかを考えるほうが、実行できる案にたどり着きます。

自社に近い規模や業種の事例が見つかれば、そちらを優先してください。人員体制が近いほど、実際にかかる手間の見積もりが正確になります。

成功事例だけを見ない

公開されるのは成功した事例に偏ります。失敗した取り組みは記事にならないため、実態より成功率が高く見えます。

支援先に事例を聞く際は、どこでつまずいたかまで尋ねてみてください。成功談だけを語る相手より、失敗の要因を具体的に説明できる相手のほうが実際のプロジェクトでは頼りになります。

自社で失敗した取り組みも記録に残してください。何が合わなかったかが分かれば、次の判断が速くなります。

数字の前提を確認する

事例で示される削減時間や効果の数字も、前提を確認せずに受け取ると判断を誤ります。

何人が何か月かけた取り組みなのか、削減時間はどう測ったのか、比較対象は何かといった前提が示されていない数字は参考程度に留めてください。

自社で試算する際は、着手前の数値を必ず記録しておいてください。この記録がなければ、効果を説明できず次の投資も通せません。

外部の知見を組み合わせる

どの業務に当てるかの見極めと、運用ルールの整備には経験が効きます。とくに複数部署にまたがる導入では、調整コストが想定以上に膨らみがちです。

すでに導入経験のある支援先に、業務の切り出しから運用設計までを相談する方法もあります。検証にかける期間を短縮でき、初期段階でのつまずきを避けやすくなります。

ネクストスケールでは、AIの業務活用に関する情報をコラムでも継続して発信しています。検討を進める際の材料としてあわせてご覧ください。

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まとめ

企業のAI導入率は、調査によって16.6％から86.4％まで振れます。対象企業の規模と導入の定義が異なるためであり、全体の平均値だけを見ても自社の位置は測れません。自社に近い条件の調査を選ぶことが前提になります。

規模別では、従業員1,001人以上で8割近くが導入する一方、101人以下では16.6％と大きな開きがあります。中小企業では必要性の実感、中規模では人材、大企業では成果への接続と、課題の性質そのものが規模によって変わります。

自社の位置は、未着手、個人利用、業務プロセスへの組み込みという3つの段階で判断できます。個人利用が63.3％なのに対し業務プロセスへの組み込みは11.9％で、多くの企業が第2段階に滞留しています。

成果を分けるのは、経営層の見識、部門間の連携、全社での業務見直しという3つの条件です。他社事例を参考にする際は規模と前提を確認し、まず自社で1つの成果を作ることを優先してください。

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