--- title: 日本の生成AI利用率は26.7%、1年で約3倍。米国68.8%との差はどこから生まれるのか。 description: 日本の個人の生成AI利用経験は26.7%（総務省「令和7年版 情報通信白書」）。前年度9.1%から約3倍ですが、米国68.8%・ドイツ59.2%・中国81.2%とは開きがあります。差の正体を活用方針49.7%と人材不足85.1%から読み解きます。 image: https://www.respectify-inc.jp/hubfs/blog-thumbnails-v2/nihon-seisei-ai-genzaichi.png --- [Respectify WE HOLD THE LINE. YOU TAKE THE RISE.](https://www.respectify-inc.jp/) - プロダクト - [PartnerLens HubSpot特化のパートナー管理](https://www.respectify-inc.jp/products/partnerlens) - サービス - [サービス一覧](https://www.respectify-inc.jp/services) - [HubSpot導入支援](https://www.respectify-inc.jp/services/hubspot-onboarding) - [Webサイト / LP構築](https://www.respectify-inc.jp/services/web-production) - [リード獲得・育成・選別](https://www.respectify-inc.jp/services/marketing) - [営業最適化・パイプライン管理](https://www.respectify-inc.jp/services/sales) - [業務効率化・生産性向上](https://www.respectify-inc.jp/services/ai-enablement) - [Respectify STUDIO 専属チーム・月額定額](https://www.respectify-inc.jp/services/studio) - [ブログ](https://www.respectify-inc.jp/blog) - [お役立ち資料](https://www.respectify-inc.jp/resources) - [会社概要](https://www.respectify-inc.jp/company) - [お問い合わせ](https://www.respectify-inc.jp/contact) [無料相談 →](https://www.respectify-inc.jp/consultation) [無料相談 →](https://www.respectify-inc.jp/consultation) JOURNAL [Home](https://www.respectify-inc.jp/)*/*[Journal](https://www.respectify-inc.jp/blog)*/*Article AI活用 # 日本の生成AI利用率は26.7%、1年で約3倍。米国68.8%との差はどこから生まれるのか。 ![杉江 昂](https://www.respectify-inc.jp/hubfs/blog-authors/akira-sugie.jpeg) **杉江 昂**2026年6月16日 ![日本の生成AI利用は遅れているのか。情報通信白書の数字を読み解く。](https://www.respectify-inc.jp/hubfs/blog-thumbnails-v2/nihon-seisei-ai-genzaichi.png) 「日本は生成AIで出遅れている」。この種の見出しを目にする機会が増えました。その根拠としてよく引かれるのが、総務省が2025年7月に公表した「令和7年版 情報通信白書」の国際比較データです。たしかに数字だけを並べれば日本は米国・ドイツ・中国より低い。しかし、この数字を「だから日本はだめだ」と読むのも、「単なる国民性の違いだ」と流すのも、どちらも実務には役立ちません。本稿では白書の数字を一つずつ確認したうえで、差が生まれている構造を「方針」と「人材」の2つの観点からほどき、従業員数十名から200名規模のBtoB企業がいま何をすべきかを整理します。 目次 1. [個人の利用経験は26.7%。1年で約3倍に増えた](https://www.respectify-inc.jp/blog/japan-generative-ai-adoption#sec-1) 2. [企業の差は「利用率」より「方針」に表れている](https://www.respectify-inc.jp/blog/japan-generative-ai-adoption#sec-2) 3. [人材の「量」の不足85.1%。差の正体は意欲ではなく翻訳者の不在](https://www.respectify-inc.jp/blog/japan-generative-ai-adoption#sec-3) 4. [グループ会社が落ちる「方針の谷間」](https://www.respectify-inc.jp/blog/japan-generative-ai-adoption#sec-4) 5. [「業務に必要ない」を反転させる。小さく始める適用業務の選び方](https://www.respectify-inc.jp/blog/japan-generative-ai-adoption#sec-5) 6. [まとめ](https://www.respectify-inc.jp/blog/japan-generative-ai-adoption#sec-6) 7. [よくある質問](https://www.respectify-inc.jp/blog/japan-generative-ai-adoption#sec-faq) 〔関連資料〕本記事のテーマを実務に落とし込む際は、「[AI業務実装ロードマップ。PoCで終わらせない工程表](https://www.respectify-inc.jp/resources/ai-implementation-roadmap)」もあわせてご活用いただけます。 ## 個人の利用経験は26.7%。1年で約3倍に増えた まず個人の数字です。白書によると、日本で「生成AIを使ったことがある」と答えた人の割合は26.7%でした。米国の68.8%、ドイツの59.2%、中国の81.2%と比べると、水準としては低い位置にあります。 ただし、ここで見落とされがちな事実が2つあります。 1つ目は伸び率です。日本の26.7%は、前年度の9.1%から約3倍に増えた数字です。水準は低くても、普及の立ち上がりが始まっていることを示しています。 2つ目は調査時点です。この国際比較の調査は2024年度に実施されたもので、本稿執筆時点（2026年6月）からはすでに1年以上が経過しています。この間に生成AIツールの日本語対応や業務ツールへの組み込みは大きく進んでおり、直近の利用率はさらに上昇している可能性が高いと考えるのが自然です。白書の数字は「日本の現在地」そのものではなく、「少し前の地点からの定点観測」として読む必要があります。 利用しない理由も白書は調べています。最も多かったのは「生活や業務に必要ない」で4割超、次いで「使い方がわからない」が4割近くを占めました。拒否感や不安が1位ではなく、「自分の仕事との接点が見えていない」が最大の理由だという点は、後述する企業側の構造とつながってきます。（参照：[総務省「令和7年版 情報通信白書 くらしと経済を支えるICTの利用動向（個人利用）」(2025)](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112210.html)、[日本経済新聞「生成AIの個人利用は日本26%、米国・中国に後れ　情報通信白書」(2025)](https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA045CP0U5A700C2000000/)） ## 企業の差は「利用率」より「方針」に表れている 企業に目を移すと、構造がもう少しはっきり見えてきます。白書によると、生成AIの活用方針を定めている日本企業は49.7%でした。これは「積極的に活用する方針」と「領域を限定して利用する方針」の合計で、米国84.8%、ドイツ76.4%、中国92.8%と比べると、ここでも開きがあります。 注目したいのは、この49.7%の内訳です。白書では、活用方針を定めている割合は大企業で約56%、中小企業で約34%と、企業規模によって20ポイント以上の差があることが示されています。つまり日本企業の数字を押し下げているのは「生成AIを禁止している」企業ではなく、「使うとも使わないとも決めていない」企業、とりわけ中堅・中小規模の層です。（参照：[総務省「令和7年版 情報通信白書 くらしと経済を支えるICTの利用動向（企業利用）」(2025)](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html)） 方針がない状態は、一見すると中立に見えますが、実務上は2つのコストを生みます。1つは、現場が個人の判断で生成AIを使い始め、情報の取り扱いルールが事実上の無法地帯になること。もう1つは、逆に「会社として決まっていないから使わない」という自粛が広がり、個人の26.7%にあった「業務に必要ない」「使い方がわからない」がそのまま放置されることです。方針の不在は、リスク管理の観点でも活用推進の観点でも、最も中途半端な状態だといえます。 本記事に関連する内容は「[AI業務実装ロードマップ。PoCで終わらせない工程表](https://www.respectify-inc.jp/resources/ai-implementation-roadmap)」でも詳しく解説しています。 ## 企業調査で見る活用の実態。使い始めと定着は別の話です 総務省の白書が示す方針策定率に加えて、国内の別の調査を重ねると、方針を決めたその先で何が起きているかが見えてきます。 帝国データバンクが2026年3月に実施した調査（有効回答1万312社）では、生成AIを業務で活用している企業は34.5%で、前年の同種調査の17.3%からおよそ2倍になりました。ただし規模別に見ると、活用率には開きがあります（参照：[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)](https://www.tdb.co.jp/report/economic/20260514-genai/)）。 | 企業規模 | 生成AIの活用率 | | --- | --- | | 大企業 | 46.5% | | 中小企業 | 32.4% | | 小規模企業 | 28.0% | 従業員数で区切ると、1,000人超の企業は63.6%、5人以下の企業は29.6%です。同調査では、活用企業の86.7%が業務に効果が出ていると答えています。これは「活用している企業のうち」の割合であり、全企業の割合ではない点に注意が必要です。利用の入口は文章の作成・要約・校正（45.1%）や情報収集（21.8%）に集まっており、課題の上位は情報の正確性（50.4%）、専門人材・ノウハウの不足（41.3%）、活用する業務範囲の判断（40.0%）でした（参照：[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)](https://www.tdb.co.jp/report/economic/20260514-genai/)）。方針を定めても、出力を検証する手順と適用業務の選び方が決まっていなければ、利用は文章まわりにとどまりやすいと読めます。 普及率調査の多くは「導入しているか」を測るものですが、そこから見えてくるのは、導入が進むことと成果が出ることは別の話だという点です。Respectifyは生成AIを自社の日常業務の運用に組み込んで使っていますが、その経験から言えるのは、成果の差を分けるのはツールを使い始めたかどうかではなく、その後の運用設計と継続の仕組みがあるかどうかだということです。 中小企業に絞ると、数字の出方は調査ごとに大きく変わります。中小企業基盤整備機構が2026年3月に公表した調査では、AIを導入している中小企業は20.4%、導入を検討中は18.6%でした。導入済み企業の82.6%が生成AIを利用しており、導入目的の1位は業務効率化・作業時間短縮（87.0%）です（参照：[中小企業基盤整備機構「中小企業のAI活用に関する実態調査（調査結果のポイント）」(2026)](https://www.smrj.go.jp/research_case/questionnaire/fbrion0000002pjw-att/202603_AI_point.pdf)）。活用しない理由としては、「活用する業務がイメージできていない」「人材不足」「社内ルールの未整備」が上位に挙がっています（参照：[中小企業庁「中小企業白書 2026年版」(2026)](https://www.meti.go.jp/press/2026/04/20260424005/20260424005-1r.pdf)）。 一方、米国商工会議所の2025年調査（従業員250名未満の3,870社）では、58%の中小企業が生成AIを利用していると回答しています（参照：[U.S. Chamber of Commerce「Empowering Small Business: The Impact of Technology on U.S. Small Business」(2025)](https://www.uschamber.com/technology/empowering-small-business-the-impact-of-technology-on-u-s-small-business)）。ただし、日本側は会社としての「導入」、米国側は自己申告の「利用」を尋ねており、対象とする企業規模の定義も違います。担当者個人が業務でチャット型のAIを触っているだけでも、後者では利用に含まれ得ます。社内資料で使う際は、その数字がどの設問のものかを確認し、設問の違う数字を並べて差を論じないほうが安全です。 もう一つ、個人の活用と組織の定着は別の指標です。才流が2025年7月から8月にBtoBマーケティング従事者600名へ実施した調査では、生成AIを日常的に活用している人は28.8%、ときどき活用している人は41.7%でした。ところが、メンバーの80%以上が日常的に活用している組織は12.2%にとどまります。経営層や組織長が前向きに推進している組織ほど、メンバーの活用率が高い傾向も示されています（参照：[PR TIMES「才流、BtoBマーケティングにおける生成AIの活用実態を調査」(2025)](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000023.000022074.html)）。なお、この調査は支援会社による自社調査で、対象もBtoBマーケティング従事者に限られます。傾向を読む材料として扱うのが妥当です。 最後に、使う人が増えても信頼が追いつかない問題があります。開発者を主な対象とした2025年の調査ですが、構造は一般の業務にも通じます。Googleが主導するDORAの調査（約5,000名）では、職場でAIを利用している人が90%に達する一方、生成物を「ほとんど、またはまったく信頼しない」人が30%いました（参照：[Google Cloud Blog「Announcing the 2025 DORA report」(2025)](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report)）。Stack Overflowの調査では、利用者の最大の不満は「ほぼ正しいが、微妙に違う」出力で、66%が挙げています（参照：[Stack Overflow「2025 Developer Survey: AI」(2025)](https://survey.stackoverflow.co/2025/ai/)）。間違いが目立たない出力は、確認の工程を省くほど見落とされます。方針には、使ってよい業務の範囲とあわせて、人が確認する工程を入れておくことが定着の条件になります。 ## 人材の「量」の不足85.1%。差の正体は意欲ではなく翻訳者の不在 では、なぜ方針策定が進まないのか。手がかりになるのが、IPA（情報処理推進機構）が2025年6月に公表した「DX動向2025」です。同調査では、DXを推進する人材の「量」が不足していると答えた日本企業は85.1%にのぼりました。同じ設問で米国は23.8%、ドイツは44.6%です。（参照：[IPA「DX動向2025」(2025)](https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2025.html)） 白書とIPAの2つの調査を重ねると、こう読めます。日本企業の生成AI活用が止まっているのは、経営の意欲や現場の能力の問題というより、「生成AIという技術を、自社の業務の言葉に翻訳して方針に落とす人」が社内にいない、という人材配置の問題です。方針を作るには、セキュリティの線引き、対象業務の選定、効果の測り方をセットで決める必要がありますが、その作業を担える人が圧倒的に足りない。だから方針が作れず、方針がないから現場も動けない。米中独との差は、この構造の差として読むほうが、煽り混じりの「危機感」よりよほど実務的です。 ## グループ会社が落ちる「方針の谷間」 ここからはRespectifyの実務視点です。大企業約56%、中小企業約34%という方針策定率の差を見て、私たちが真っ先に思い浮かべるのは、大手グループの販売子会社や事業子会社の立ち位置です。 親会社には情報システム部門が作ったAI利用ガイドラインがある。しかし子会社にはそれを自社の業務に展開する担当者がおらず、「親会社の方針に準拠すること」という一文だけが降りてくる。結果として、禁止事項は伝わるのに活用の方針は決まらない。大企業と中小企業の統計の谷間に、グループ会社がそのまま落ちている格好です。親会社から「AIを使え」と言われながら、使うための社内ルールは自分で作らなければならない。この宙ぶらりんの状態こそ、49.7%という数字の裏側にある典型的な風景だと考えています。 稟議を起こす立場であれば、白書の49.7%は「やるリスク」ではなく「やらないリスク」の材料として使えます。方針を定めない限り、現場の野良利用も自粛も止められないこと。方針策定済みの企業がすでに半数に達しており、未策定のまま1年過ごすことは相対的な遅れを自ら選ぶことと同じであること。この2点は、調査データを添えて説明できる論点です。 ## 「業務に必要ない」を反転させる。小さく始める適用業務の選び方 個人の利用しない理由の1位が「生活や業務に必要ない」だったことは、裏を返せば、自分の業務との接点を一度具体的に見つけた人から順に使い始める、ということでもあります。少人数のマーケティングや営業企画の現場なら、接点は探すまでもなく目の前にあります。 着手する業務を選ぶ基準は1つで、「効果が測れるかどうか」です。たとえば次のような業務は、所要時間や本数という測れる指標を持っています。 - メールマガジンや広告コピーの初稿作成（1本あたりの作成時間） - 問い合わせ対応のFAQ下書き（作成本数） - 会議メモからの議事録整形（整形にかける時間） - 調査レポートや競合情報の要約（読み込みにかける時間） 逆に、戦略立案のような「良し悪しを測りにくい業務」から入ると、使った実感はあっても社内に説明できる成果が残りません。測れる業務で小さな実績を作り、それを根拠に方針と適用範囲を広げる。この順番なら、決裁権がない立場でも始められます。 そして、個人の利用経験が26.7%という現在地は、悲観材料ではなく機会でもあります。4人に3人がまだ使っていないということは、業務での使い方を型にできた個人と会社が、それだけで先行できるということです。なお「導入した先」で成果が出る企業と出ない企業が何で分かれるかは、別稿「[AIを使う企業は88%、成果が出るのは6%。McKinsey調査で読む分かれ目](https://www.respectify-inc.jp/blog/ai-adoption-value-gap)」で扱っています。また、自社のどの業務から方針と適用領域を決めるべきかの整理は、[方針策定から始めるAI活用支援](https://www.respectify-inc.jp/services/ai-enablement)で支援しています。 ## まとめ - 総務省「令和7年版 情報通信白書」によると、日本の個人の生成AI利用経験は26.7%で、前年度の9.1%から約3倍に増えました。米国68.8%、ドイツ59.2%、中国81.2%と水準差はあるものの、調査は2024年度実施であり、直近の利用率はさらに上昇している可能性が高い点に注意が必要です。 - 企業の活用方針策定率は日本49.7%（積極活用と限定利用の合計）。大企業約56%に対し中小企業は約34%で、差の中心は「禁止」ではなく「未決定」の層にあります。 - IPA「DX動向2025」では、DX推進人材の量が不足していると答えた日本企業は85.1%（米国23.8%、ドイツ44.6%）。国際比較の差は意欲の差ではなく、技術を業務に翻訳する人材の不足という構造で読めます。 - グループ会社は「親会社に方針はあるが自社にはない」谷間に落ちやすく、49.7%は方針策定の稟議における「やらないリスク」の材料になります。 - 着手は「効果が測れる業務」からで十分です。26.7%という現在地は、いま型を作れば先行できる余地の大きさでもあります。 ## よくある質問 ### Q. 日本の生成AIの利用率はどのくらいですか？ A. 総務省「令和7年版 情報通信白書」によると、個人の生成AI利用経験は26.7%です。前年度の9.1%からは約3倍に増えており、水準は米国68.8%・ドイツ59.2%・中国81.2%より低いものの、伸び率としては急な立ち上がりを示しています。（参照：[総務省「令和7年版 情報通信白書 くらしと経済を支えるICTの利用動向（個人利用）」(2025)](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112210.html)） ### Q. 個人と企業で利用率に差はありますか？ A. あります。個人の利用経験が26.7%であるのに対し、企業では活用方針を定めている割合が49.7%、帝国データバンクの調査では生成AIを業務で実際に活用している企業が34.5%です。企業のほうが「組織として使うかどうか」を一度判断する機会があるため、個人単独の利用経験より高めに出やすい構造があります。（参照：[総務省「令和7年版 情報通信白書 くらしと経済を支えるICTの利用動向（企業利用）」(2025)](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html)、[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)](https://www.tdb.co.jp/report/economic/20260514-genai/)） ### Q. 利用率は今後どう推移する見込みですか？ A. 総務省の調査は2024年度実施時点のものであり、本稿公開時点からは1年以上が経過しています。この間に生成AIツールの日本語対応や業務ツールへの組み込みは進んでおり、直近の利用率はさらに上昇している可能性が高いと考えられます。実際、個人の利用経験は前年度9.1%から26.7%へ約3倍に伸びており、立ち上がりの勢い自体は続いていると見るのが自然です。（参照：[総務省「令和7年版 情報通信白書 くらしと経済を支えるICTの利用動向（個人利用）」(2025)](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112210.html)） 関連記事として、生成AI導入が進まない要因を人と体制の面から整理した「[生成AI導入が失敗する理由。ツールでも技術でもなく、「人と体制」に潜む3つの壁。](https://www.respectify-inc.jp/blog/why-genai-adoption-fails)」、AI企業がFDE人材を採用する理由を解説した「[なぜ今、OpenAIもAnthropicもFDEを採用するのか。AI企業がこぞって取り入れる理由。](https://www.respectify-inc.jp/blog/why-ai-companies-hire-fde)」、FDEという職種そのものを解説した「[FDEとは何か。Forward Deployed Engineerの意味と日本企業への広がり。](https://www.respectify-inc.jp/blog/what-is-fde)」もあわせてご覧ください。 自社の方針づくりや適用業務の洗い出しから始めたい場合は、[無料相談](https://www.respectify-inc.jp/consultation)で現状を伺いながら一緒に整理します。 [← 記事一覧へ戻る](https://www.respectify-inc.jp/blog) Respectify Journal Read Next ## あわせて読む ### [![導入したのに成果が出ない。日本と米国で生成AIの効果が分かれる理由。](https://www.respectify-inc.jp/hubfs/blog-thumbnails/us-japan-ai-gap.png) AI活用 導入したのに成果が出ない。日本と米国で生成AIの効果が分かれる理由。 2026年6月20日](https://www.respectify-inc.jp/blog/us-japan-ai-gap) ### [![生成AI導入が失敗する理由。ツールでも技術でもなく、「人と体制」に潜む3つの壁。](https://www.respectify-inc.jp/hubfs/blog/why-genai-adoption-fails.png) AI実践 生成AI導入が失敗する理由。ツールでも技術でもなく、「人と体制」に潜む3つの壁。 2026年8月4日](https://www.respectify-inc.jp/blog/why-genai-adoption-fails) ### [![AIを使う企業は88%、成果が出るのは6%。McKinsey調査で読む分かれ目。](https://www.respectify-inc.jp/hubfs/blog-thumbnails-v2/ai-donyu-seika-gap.png) AI活用 AIを使う企業は88%、成果が出るのは6%。McKinsey調査で読む分かれ目。 2026年6月16日](https://www.respectify-inc.jp/blog/ai-adoption-value-gap) LET'S TALK Let's Talk ## うちの場合は？を、*30分*で。 記事のテーマをご自身の事業に当てはめた相談も歓迎です。無理な営業はしません。 [無料で相談する→](https://www.respectify-inc.jp/consultation) 平日 9:30–18:00／原則1営業日以内に返信 Respectify WE HOLD THE LINE. YOU TAKE THE RISE. テクノロジーの力で、より良い世の中を。HubSpot・マーケ・AIで、中小企業の「売れる仕組みづくり」を一気通貫で支援します。 ##### Services [Webサイト / LP構築](https://www.respectify-inc.jp/services/web-production) [リード獲得・育成・選別](https://www.respectify-inc.jp/services/marketing) [営業最適化・パイプライン管理](https://www.respectify-inc.jp/services/sales) [業務効率化・生産性向上](https://www.respectify-inc.jp/services/ai-enablement) ##### Company [会社概要](https://www.respectify-inc.jp/company) [お問い合わせ](https://www.respectify-inc.jp/contact) [無料相談](https://www.respectify-inc.jp/consultation) [プライバシーポリシー](https://www.respectify-inc.jp/privacy) ##### Contact [〒103-0013 東京都中央区 日本橋人形町2-21-1 FSビル 5F](https://www.respectify-inc.jp/company) © Respectify Inc. Tokyo / Nihonbashi-Ningyocho ```json { "@context" : "https://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "杉江 昂", "url" : "https://www.respectify-inc.jp/blog/author/akira-sugie" }, "datePublished" : "2026-06-15T15:56:04.000Z", "headline" : "日本の生成AI利用率は26.7%、1年で約3倍。米国68.8%との差はどこから生まれるのか。", "image" : [ "https://www.respectify-inc.jp/hubfs/blog-thumbnails-v2/nihon-seisei-ai-genzaichi.png" ], "mainEntityOfPage" : { "@id" : "https://www.respectify-inc.jp/blog/japan-generative-ai-adoption", "@type" : "WebPage" }, "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://www.respectify-inc.jp/hubfs/logo-on-light.svg" }, "name" : "株式会社Respectify" } } ```