生成AIを導入したのに、社内で使われない理由

生成AIの導入について相談を受けるとき、内容はほぼ同じです。ツールは契約した。アカウントも配った。使っている人はいる。それなのに、経営会議に出せる成果がない。

この状態を「日本は AI で遅れている」という話に回収してしまうと、対策を間違えます。データを順番に見ると、遅れているのは導入ではありません。

利用率のデータは、思われているほど悪くない

総務省の令和7年版 情報通信白書によると、2024年度調査で生成AIを使ったことがある個人の割合は、日本が 26.7%、米国が 68.8%、ドイツが 59.2%、フランスが 81.2% でした。

ここだけを引用した記事をよく見かけます。ただ、その前年の数字を並べると印象が変わります。日本は 2023年度に 9.1% でした。一年で約 3 倍です。米国は 46.3% から、ドイツは 34.6% からの伸びなので、伸び率で見れば日本が一番動いています。

企業側はさらに意外です。IPA のDX動向2025では、従業員 1,001 人以上の企業について、生成AIを「導入している」と答えた割合は日米独 3 か国のうち日本が最も高くなっています。試験利用を含めても日本が最も高い。大企業に限れば、日本は導入で負けていません。

差がついているのは一行だけ

同じ調査で、生成AIを具体的にどう使っているかを聞いた設問があります。

「個人や部署で試験利用している」「個人で業務利用している」については、3 か国とも回答率が高く、大きな差はありません。差がつくのは「部署の業務プロセスに組み込まれている」という選択肢で、ここだけ日本の回答率が低くなっています。

これが実態のすべてです。ツールは入った。個人は使っている。業務の流れは何も変わっていない。

現場を見ると本当にその通りで、下書きと翻訳と要約に使われています。有用です。ただ、工程が一つも消えていないので、どこにも数字として現れません。経営から成果を聞かれたときに答えに詰まるのは、担当者が悪いのではなく、測れるものが生まれていないからです。

なぜプロセスに組み込まれないのか

三つあって、技術の話は一つもありません。

一つ目は、プロセスに組み込むというのは「誰かの仕事を変える」という決定だからです。この確認作業はもう要らない、この承認は外す、この役割は来月から別のことをする。これを言えるのは情報システム部門ではありません。IPA は日本の DX の特徴を「内向き・部分最適」と表現し、経営層・IT 部門・事業部門の連携が米独に比べて著しく弱いと書いています。工程を消せる人と、ツールを使っている人のあいだに三つ部署があると、工程は消えません。

二つ目は、狙う場所です。IPA の調査では、日本企業は DX の成果をコスト削減や効率化で捉える傾向が強く、米独は売上や利益で捉えています。効率化に AI を当てると、いまのやり方が少し速くなります。悪くはありませんが、上限は「いまのやり方」で決まります。

三つ目は、決めた人がいないことです。IPA によると、DX を推進する人材が「量」として不足していると答えた企業は 8 割を超えています。それなのに、人材確保を「行っていない」企業が 19.4% あります。不足していると答えた企業の一部が、何も手を打っていない。これは労働市場の問題ではありません。

実際に効いた進め方

うまくいった案件は、ツールの話から始めていません。

まず、毎週必ず発生していて、誰かが不満を言っている業務を一つ選びます。全社から探す必要はなく、身近な一つで十分です。

次に、その業務の現状を工程ごとに書き出します。誰が誰を待っているかまで書きます。この作業をやったことがある会社はほとんどなく、書き出した紙は大抵ひどい見た目になります。それでいいのです。五年前のシステム都合でしか説明できない工程が、必ず二つか三つ見つかります。

そのうえで、「どの工程が速くなるか」ではなく「どの工程が消えるか」を聞きます。速くなるだけなら誤差です。消えると、仕事の形が変わります。数字に出るのは後者だけです。

変えるのは一工程だけにします。ここを守れない案件が一番多い。部門全体を作り直す計画になり、九か月かけて、顧客に届く前に承認プロセスの中で止まります。

最後に、担当を一人決めます。プロジェクトチームではなく、個人です。工程を変える権限と、結果を報告する義務の両方を持つ人。この二つを両方渡していない会社が、驚くほど多いです。

中小企業の場合は別の話

規模による差は、国際比較よりも大きいかもしれません。

IPA によると、従業員 100 人以下の日本企業では、生成AIについて「関心はあるがまだ特に予定はない」と「今後も取組む予定はない」の合計が 8 割近くになります。米国では 2 割強、ドイツでは 4 割弱です。DX 全体で見ても、1,001 人以上の企業の取組率が 96.1% なのに対し、100 人以下は 46.8% で、2 倍以上の開きがあります。

ただ、その理由を聞いた設問の回答は「抵抗している」とは読めません。最も多いのは「自社が DX に取組むメリットがわからない」、次が「知識や情報が不足している」です。

これは答えが返ってきていない質問です。そして返ってきていない理由は、世の中に出ている資料の多くが、技術の説明であって、火曜日の午前中に自社の何が変わるのかの説明になっていないからだと思います。

判断に必要なのは、技術の理解ではありません。自社の業務で、どの工程が消えるのかという一行です。

まとめ

日本に生成AIの導入問題はありません。個人利用は一年で 3 倍になり、大企業の導入率は 3 か国で最も高い。

あるのは業務設計の問題です。これは生成AIが登場する前からあったもので、いまの世代のモデルが古くなった後も残ります。生成AIがやったのは、すべての企業に同じ道具を配って、そのうちどこが自社の仕事の形を変えられるかを、公開の場で明らかにしたことです。

参考

• 総務省 令和7年版 情報通信白書 個人におけるAI利用の現状（2025年7月）
• 総務省 令和7年版 情報通信白書 企業におけるAI利用の現状
• IPA DX動向2025、本文 PDF（図表 1-2、1-4、2-10、2-11、3-5）