生成AIの業務利用は86.4%、別設問で組織的な取組は「ない」が27.0% — 令和8年版情報通信白書の2つの数字をどう読むか

「生成AIを業務で使っていますか」と聞かれれば、多くの会社が「使っています」と答えられる状況になりました。では「誰が、どのツールを、どの端末で使っていますか」と聞かれたときはどうでしょうか。総務省が2026年7月24日に公表した令和8年版情報通信白書には、前者に対応する設問の結果と、組織としての取組を尋ねた設問の結果が、それぞれ別に載っています。その2つを混ぜずに読んだうえで、自社で何を確認できるかを整理します。

この数字は誰に聞いたものか

数字を読む前に、調査の前提を確認します。白書の特集で使われている企業向けアンケートは、2026年1月から2月にかけて実施されたインターネット調査です（出典表記は「総務省（2026）『国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究』」）。

• 対象は、日本・米国・ドイツ・中国に在住し、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る、企業全体の戦略等を理解する管理職以上の役職の人
• 有効回答数は日本515件、米国・ドイツ・中国が各309件

つまり日本企業全体を代表する標本ではなく、すでにデジタル化に着手した企業の管理職以上に聞いた結果です。以下の割合はこの母集団の上での数字として読む必要があります。また、設問ごとに前の設問の回答で対象を絞っているため、母数（n）が図表ごとに異なります。数字を引くときは、どの母数の上の割合かを併せて確認してください。

業務利用は86.4%、「組織的な取組はない」は27.0%

白書は、生成AIの活用方針について「わからない」と答えた対象を除いたうえで、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた割合を日本で**86.4%**と報告しています（図表Ⅰ-2-1-6、日本n=477／米国・ドイツ・中国 各n=308）。2024年度の同種調査では55.2%でした。米国90.9%、ドイツ91.6%、中国98.1%との開きは、前年調査の時点より縮まっています。

一方、活用方針で「利用を禁止している」と答えた対象を除いたうえで、生成AI活用による業務変革等に関する組織的な取組の状況を尋ねた結果が、次のとおりです（図表Ⅰ-2-1-3）。

母数は日本n=497、米国n=281、ドイツn=285、中国n=303です。

日本で「組織的な取り組みはない」が27.0%。他の3か国が1〜5%の範囲であることを踏まえると、この項目の開きは他の項目より大きくなっています。白書はこの割合について、企業規模別に見ると規模の小さい区分で特に高い傾向があると述べており、集計値は白書の区分でいう大企業で18.1%、中小企業で45.6%です（白書は業種に応じて従業員300人未満、卸売業・小売業およびサービス業・その他では100人未満を後者に分類しています）。

ここで注意が必要なのは、この2つの数字の差を計算することはできないという点です。86.4%は「活用方針がわからない」を除いたn=477に対する業務利用の有無であり、27.0%は「利用を禁止している」を除いたn=497に対する業務変革等への組織的取組の有無です。母数だけでなく、測っている対象も異なります。同一の回答者を突き合わせたクロス集計も示されていないため、「差の分だけ何かが不足している」という読み方は成立しません。

AI利用の受け皿ギャップとは何か？

この記事では、生成AIの利用が個人の裁量で先に広がり、その利用を受け止める組織側の仕組み（実行する場所・記録・権限の設計）が用意されていない状態を、便宜上「AI利用の受け皿ギャップ」と呼びます。業界で定まった用語ではなく、この記事の整理のための呼び名です。白書はAIがどの端末・契約・環境で動いているかを調査していないため、白書の数値からこのギャップの大きさを算出することはできません。以下では、利用の広がりを示す設問と、組織的な取組がないという回答が一定数あるという設問を、組織側の対応を点検するきっかけとして扱います。

受け皿が未整備なとき、どこを確認するか

白書からは、生成AIがどの端末・契約・環境で使われているかは分かりません。ここから先は当サイトによる整理です。

会社として共通の実行環境を用意していない場合、利用は分散している可能性があります。分散先には、個人契約の外部サービス、会社契約だが部門ごとに管理されているサービス、社員PC上にインストールされたツール、ブラウザ経由の利用、モバイル端末からの利用などが含まれます。「どこで動いているか」は会社ごとに違うため、まず確認すべき対象として挙げられるのはこの範囲です。

分散したまま把握できていない場合、次のような事態が起こり得ます。いずれも白書に書かれているものではなく、実務上想定される形です。

• どのツールが使われているか、会社として一覧できないことがある — 契約が個人単位の場合、棚卸しの起点になる台帳が会社側に無い場合があります
• 入力された情報の範囲を会社側で確認しにくいことがある — サービス側の履歴やブラウザ履歴が残っている場合もありますが、会社として一元的に確認できるとは限りません
• 記録が利用者の手元にしか残らないことがある — 監査や取引先から「AIに何をさせているか」を問われたときに、会社として提示できる材料が揃わないおそれがあります（経営層・監査に説明できるAIガバナンス報告の作り方）
• 退職手続から漏れるおそれがある — 個人契約とAPIキーは、会社の契約台帳に載っていなければ、退職時の停止対象として扱われない場合があります

コーディングエージェントのように自律的にファイルを読み実行するツールでは、読み取り・変更できるファイルや接続先が広くなるため、上記の確認対象もその分だけ増えます。詳しくはAIコーディングエージェントを社員PCで動かすリスクと代替策で扱っています。

「活用方針」と「業務変革に向けた環境整備」は別の設問

白書によると、活用方針を「積極的に活用する方針である」「活用する領域を限定して利用する方針である」と答えた割合の合計は日本で68.9%で、2024年度調査の49.7%から上昇しました（図表Ⅰ-2-1-1、n=515）。「方針を明確に定めていない」は20.2%、「利用を禁止している」は3.5%です。活用方針を定めていると回答した割合は、前年調査より上昇しています。

環境整備については、組織的な取組の設問で「組織的な取組はない」「わからない」と答えた対象を除いたうえで尋ねた結果があります（図表Ⅰ-2-1-5）。8項目の複数回答で、全項目の回答割合は次のとおりです（項目の並びは白書と同じ順序）。

母数は日本n=326、米国n=276、ドイツn=270、中国n=293です。

白書は日本について、「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」の割合が最も高く、次いで「生成AI活用検討に向けた予算や人員が確保されている」が高い、と述べています。また、他の3か国では「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」が5割を超えており、日本より大幅に高いとしています。

この8項目は、いずれも生成AIの活用を進めるための施策の有無を尋ねたものです。**会社が管理する生成AI実行環境の有無そのものを尋ねた設問は、この調査にはありません。**たとえば「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」の15.3%は、開発可能な技術環境という選択肢1つの割合であり、残りの84.7%が「会社側に実行環境がない」ことを意味するわけではありません。白書はこの図表について前年値を示していないため、各項目の割合が伸びているかどうかもここからは判断できません。

読み取れるのは、図表Ⅰ-2-1-3で「組織的な取組はない」「わからない」と答えた対象を除いたうえでも、学習環境や予算・人員が確保されていると答えた割合は4割前後にとどまり、「特に実施している施策はない・把握していない」が19.9%を占めるということです。ここでいう「施策」は図表Ⅰ-2-1-5が挙げる8項目の環境整備を指しており、図表Ⅰ-2-1-3の「組織的な取組」と同じ定義ではありません。活用方針と各種の環境整備施策は、別々の設問で観測されています。ただし、実際にAIが動いている端末・契約・環境は、この調査からは分かりません。

ルールを決めても運用が伴わないと形骸化する構造については、生成AIの社内利用ルールを形骸化させない設計で整理しています。

点検の順序 — 禁止でも放置でもない第3の選択肢

この調査対象では、活用方針として「利用を禁止している」と答えた割合は3.5%でした。禁止だけでは、すでに行われている利用の把握や、代替手段の提供までは解決できない場合があります。

専任の担当者がいない状況で網羅的な棚卸しから始めるのは現実的ではないため、次の順序が取りかかりやすい形です。これは白書が示した手順ではなく、当サイトの確認例です。

1. 担当者を1名決める — 兼任でかまいません。確認結果を集める先が1か所にあることが目的です
2. 部門責任者に4項目を確認する — ツール名・契約者・用途・扱っている情報の区分。完璧な棚卸しではなく、起点となる一覧を作ります。個人契約は会社の契約台帳に載っていない場合があるため、経費精算の側から辿ると実態に近づきやすい場合があります（AI利用状況の可視化）
3. 扱ってよい情報の範囲を、環境ごとに決める — 「機密は入れない」という一文ではなく、どの環境なら何を入れてよいかの対応表にします。あわせて、環境ごとに管理者権限の所在・利用者の追加と削除・操作の記録・データの送信先の4点を確認しておくと、次の選定をやり直す必要が生じにくくなります（AIに渡してよい情報をどう決めるか）
4. 条件を満たす会社管理の実行場所を選び、小さく試す — 全社標準にする必要はありません。まずダミーまたは非機密のデータで1業務・少人数から試し、その範囲で記録と権限が成立することを確認したうえで、機密を扱う用途を段階的に移します（シャドーAI対策は「禁止」より「公認AI実行環境」から始める）

SaaS・自社構築・アプライアンスという選択肢の比較はAI実行基盤の選び方にまとめています。個人環境と共有環境の切り分けはAIエージェント用ワークスペース設計を参照してください。

よくある質問

利用ルールを整えれば、この論点は解消しますか？

ルールの整備は前提として必要ですが、それだけで完結するものではありません。白書の調査では活用方針を定めた割合が68.9%まで上がった一方、別の設問では組織的な取組がないという回答が27.0%ありました（2つは母数も設問も異なります）。ルールは「何をしてよいか」を決めるもので、「どこで実行するか」を用意するものではありません。なお白書は利用端末や契約形態を調査していないため、自社の実行環境が実際にどこにあるかは、各社で確認する必要があります。

今使っているAIは各自が契約した外部サービスです。まず何を確認すればよいですか？

部門ごとの経費精算と、業務で使われているツールの2つが起点になります。個人契約は会社の契約台帳に載らない場合があるため、経費の側から辿るほうが実態に近づきやすいことがあります。網羅的な調査を最初から目指すより、機密情報を扱う業務でどのツールが使われているかを先に確認するほうが、次の打ち手につながります。

この調査結果は、日本企業全体の傾向として読んでよいですか？

そのままは読めません。この調査の対象は、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る管理職以上の役職の人で、インターネットアンケートとして実施されています。デジタル化に着手していない企業は対象外であり、割合はこの母集団の上での数字です。また設問ごとに対象を絞っているため、母数が図表ごとに異なる点にも注意が必要です。

まとめ

• 生成AIを何らかの業務で使っている割合は日本で86.4%（活用方針が「わからない」の対象を除く、n=477）。2024年度調査の55.2%から大きく上昇した
• 別の設問では業務変革等に関する組織的な取組が「ない」が27.0%（「利用を禁止している」対象を除く、n=497）で、米国1.4%・ドイツ4.9%・中国2.6%より高い
• この2つの数字は母数も測っている対象も異なるため、差を計算してギャップの大きさとすることはできない
• 環境整備を尋ねた8項目（n=326）では、日本は「スキルやノウハウを学ぶ環境がある」39.9%が最も高く、「特に実施している施策はない・把握していない」が19.9%。会社が管理するAI実行環境の有無そのものを尋ねた設問は、この調査には無い
• 白書は利用端末や契約形態を調査していない。出発点は、自社で今どこで何が使われているかを確認し、機密を扱う用途から会社が管理する実行場所へ寄せること

機密を扱う用途をどの実行場所へ寄せるかは、確認の結果を見て各社が選ぶことになります。Hoko（矛）はその候補のひとつで、AIエージェントの実行環境を社内の箱に集約するアプライアンスです。社員のPCには何も入れず、機密は箱内のローカルLLMだけが処理します。製品トップに箱の中身をまとめています。

出典

• 総務省『令和8年版情報通信白書』第Ⅰ部第2章「企業等におけるAI利用の進展」（2026年7月24日公表）本文21〜24ページ、図表Ⅰ-2-1-1／Ⅰ-2-1-3／Ⅰ-2-1-5／Ⅰ-2-1-6 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/pdf/n1210000.pdf（PDF版一覧: https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/pdf/index.html）
• 総務省『令和8年版情報通信白書（概要）』（2026年7月）調査概要および各図表の母数 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/summary/summary01.pdf
• 総務省 報道資料「令和8年『情報通信に関する現状報告』（令和8年版情報通信白書）の公表」（令和8年7月24日） https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsushin02_02000184.html