「生成AIとはたらき方に関する実態調査」を発表　生成AIの活用で業務時間は平均16.7％削減

企業における生成AIの活用が進む中、本調査では、全国の就業者における生成AIの業務利用人口が推計で約1,840万人にのぼることが明らかになり、正規雇用者のタスク単位では業務時間が平均16.7%削減されるなど一定の効果が確認されました。一方で、実際に業務時間を削減できているのは利用者の4人に1人にとどまり、日常的に生成AIを使いこなしている層も1割程度に限られるなど、活用の広がりや組織的な取り組みに関する課題も明らかになりました。

本調査は、生成AIの活用が進む中で、作業の効率化と業務全体の最適化との間にどのような課題が生じているのかを明らかにし、企業が生成AIを組織として活かしていくための示唆を得ることを目的に実施いたしました。

主なトピックス

生成AIの業務利用実態

1. 生成AIの業務利用人口は推計で約1,840万人（32.4％）：生成AIの業務利用は都市部に偏っており、東京では利用割合が41.4%で突出。福井・新潟・高知など20％未満の地域と比べ、2倍以上の差がみられる。
2. 日常的に使いこなす週4日以上のヘビーユーザーは1割強にとどまる：利用者の内訳を見ると、「週4日以上」のヘビーユーザーは11.7％にとどまり、利用層の中心は「週1～3日のミドルユーザー」や「月数日以下のライトユーザー」で構成されている。
3. 生成AIの業種別利用割合では情報通信業61.3％、IT・開発職64.5％が突出：業務における生成AI利用割合は、業種別では「情報通信業」が61.3％と最も高く、他業種を大きく上回っている。

誰が使っていて、誰が使っていないのか

4. 若年男性が先行、20〜30代男性は4割超だが、30代以上の女性・高齢層では低水準：性年代別では若年層ほど生成AI利用が高く、特に20〜30代男性は4割超と突出。一方、30代以上の女性や高齢層では利用割合が低く、60代女性では1〜2割台にとどまり、世代・性別による利用格差が確認された。
5. 管理職で利用が高い一方、経営層では相対的に低水準：職位別に見ると、課長・部長などの管理職で生成AI利用が高い一方、役員・社長など経営層では利用割合が相対的に低い傾向が見られた。
6. 非利用の理由は「必要性を感じない」「使い方がわからない」「業務適用のイメージ不足」：生成AIを使わない理由として、年代共通で上位に挙がるのは「必要性を感じない」「使い方がわからない」「どの業務で使えるかイメージできない」。年代や職位によって使わない要因に違いがみられる。

生成AIによる効率化効果とその限界

7. タスク単位では業務時間が平均16.7％削減された一方で、削減できたのは利用者の約4人に1人：生成AIを活用したタスクでは平均16.7％の時間削減が確認されたが、実際に業務時間が減少した人は利用者の約25.4％にとどまる。
8. 削減できた時間の6割以上が仕事に再投下、中心は日常業務（75.4％）：生成AIで浮いた時間の61.2％は仕事に再投下され、その内訳の中心は日常業務であることが明らかになった。

生成AIの成熟度と組織的活用のために

9. 生成AI成熟度が高いほど、AI活用のパフォーマンスも削減時間の効果も高い：生成AI成熟度を測る独自の項目を用いて分析した結果、成熟度の高い群は低い群と比較して、利用用途の幅が約2倍、削減時間が約2.3倍となった。
10. 生成AI普及の進め方は4タイプに分かれ、成熟度・時間削減・リスクに差：企業の生成AI普及の進め方は「仕組み化」「手探り運用」「現場任せ」「統制」の4タイプに分かれ、タイプによって時間削減効果や成熟度、リスク事象の出方が異なる。

主なトピックス（詳細）

生成AIの業務利用実態

1. 生成AIの業務利用人口は推計で約1,840万人（32.4％）：全国の就業者において、生成AIの業務利用人口を簡易推計した結果、約1,839.6万人であった。生成AIの業務利用は都市部に偏っており、東京では利用率が突出。福井・新潟・高知など20％未満の地域と比べ、2倍以上の差がみられる。

2. 日常的に使いこなす週4日以上のヘビーユーザーは1割強にとどまる：全国の就業者における生成AI利用は、業務利用で32.4％、日常生活利用で39.9％にとどまり、依然として多数が未利用であることが確認された。利用頻度の内訳をみると、業務・日常生活ともに「週4日以上」のヘビーユーザーは1割強にすぎず、利用層の中心は「週１～３日のミドルユーザー」と「月数日以下のライトユーザー」で構成されている。生成AIの利用は広がりつつあるが、日常的に使いこなす段階にはまだ達しておらず、利用の頻度には大きなばらつきが存在することが確認された。

3. 生成AIの業種別利用割合では情報通信業61.3％、IT・開発職64.5％が突出：業務における生成AI利用割合は、業種別では「情報通信業」が61.3％と最も高く、他業種を大きく上回っている。職種別でも「IT・開発職」が64.5％と突出しており、「情報通信業」と「IT・開発職」と他の職種・業種での利用格差が浮かび上がる。

誰が使っていて、誰が使っていないのか

4. 若年男性が先行、20〜30代男性は4割超だが、30代以上の女性・高齢層では低水準：性年代別では若年層ほど生成AIの利用割合が高く、特に20〜30代男性は4割超と突出している。一方、30代以上の女性や高齢層では利用割合が低く、60代女性では1〜2割台にとどまる。また、雇用形態では正社員や公務員で利用が進む一方、パート・アルバイトや自営業では低水準であり、年代・性別・雇用形態に応じた利用格差が顕著であることが確認された。

5. 管理職で利用が高い一方、経営層では相対的に低水準：職位別に生成AIの利用割合をみると、「課長」や「部長」といった管理職層で高い一方、「役員」や「代表取締役・社長」といった経営層では利用割合が相対的に低いことが確認された。企業規模別では、「1,000人以上」での利用が最も進んでおり、「100人未満」との差も大きい。マネジメント層と大企業で利用が先行している構造が明らかとなった。

6. 非利用の理由は「必要性を感じない」「使い方がわからない」「業務適用のイメージ不足」： 生成AI非利用者では、「自分の業務には必要性を感じない」「使い方がわからない」「どのような業務で使えるのかイメージできない」が年代共通で上位に挙がる。年代間で理由の比重には傾向があり、若年層では「使い方」、中高年層では「必要性」が上位に挙がりやすい。ツール配布だけでは利用は進まず、業務での具体的な活用イメージと、安心して試せる学習・支援の場づくりが必要である。

職位別で見ると一般職は「使い方・不安」の壁、経営層は「必要性・適用イメージ」の壁：一般職層は「使い方がわからない」「セキュリティ運用リスクが不安」など、「使い方・不安」が相対的に高い。一方経営層は「必要性を感じない」「どの業務で使えるかイメージできない」など、「必要性・活用（適用）イメージ不足」が目立つ。未利用理由は職位で異なるため、普及施策も職位別に検討する必要がある。

生成AIによる効率化効果とその限界

7. タスク単位では業務時間が平均16.7％削減された一方で、削減できたのは利用者の約4人に1人：生成AIを活用しているタスクについて、生成AI未利用時と生成AI利用時の所要時間を比較したところ、生成AI利用時の所要時間は平均で16.7％（26.4分/週）削減されていた。利用頻度別では、週4日以上使用しているヘビーユーザーが平均で15.8％（36.6分/週）、週1～3日使用しているミドルユーザーが平均で18.3％（27.0分）、月数日以下使用しているライトユーザーが平均で17.4％（11.4分/週）の削減であった。

業務時間削減は4分の1にとどまり、ヘビーユーザーの残業は長い：生成AIの利用者のうち、業務時間が減少した人は約25％にとどまる。また、生成AI利用頻度が高い層ほど、残業時間は長い。業種・職種・職位を統制した分析でもこの関係は示されており、生成AIは業務時間を短縮する層よりも、もともと残業時間の長い層で多く使われている実態が示唆される。

8. 削減できた時間の6割以上が仕事に再投下、中心は日常業務（75.4％）： 生成AIで削減できた時間のうち約６割は「仕事をする」ことに使われており、その中身の多くを「日常の業務（75.4％）」が占めている。「改善・再設計」、「探索」といった前向きな業務にも一定程度振り向けられているものの、まずは既存の反復タスクの消化に充てられている。

生成AIの成熟度指標と組織的活用のために

9. 生成AI成熟度が高いほど、AI活用のパフォーマンスも削減時間の効果も高い：生成AI成熟度を測る独自の項目を用いて分析した結果、成熟度の高い群は低い群と比較して、利用用途の幅が約2倍、削減時間が約2.3倍であった。

生成AI成熟度は基礎的な利用に偏り、発展的活用は途上：生成AI利用者の多くは、調べ物や情報整理、文章の定型作業など、基礎的な用途では一定程度の活用が進んでいる。一方で、複数ツールの組み合わせ、業務プロセスの見直し、新しい発想の拡張といった発展的な活用には利用が広がりきっていない。成熟度は一定の広がりを見せつつも、応用的・創造的な領域にはまだ伸びしろがある。

生成AI成熟度が高いほど利用用途が広く、パフォーマンスも高い：生成AIの成熟度別にみると、利用用途の幅は成熟度高群が平均4.78、中群が2.72、低群が2.15であった。成熟度が高い群ほど、利用用途が特定の用途にとどまらず大きく広がっている。また、生成AI成熟度が高い層では、作業の効率性や品質・創造性のいずれにおいても成果（生成AI活用のパフォーマンス）が高く、利用用途の拡張が成果の向上と結びついていることが示唆される。

生成AI成熟度に関連する個人の特性：生成AI成熟度を目的変数として重回帰分析を行ったところ、「問いを楽しむ志向性」「他者に共有する志向性」の２つの特性がいずれも成熟度と有意に関連し、とくに「問いを楽しむ志向性」の影響が大きかった。（分析手法については報告書のP49を参照）

年代別にみると、20代で「問いを楽しむ／他者に共有する」志向性が高く、年代が上がるにつれて緩やかに低下し、60代でやや回復する。職種別にみると、「間接部門」や「営業・販売」のほうが志向性が高く、全体として「問いを楽しむ志向性」が「他者に共有する志向性」をわずかに上回る。一方で、「配送・物流・運輸」では「他者に共有する志向性」が相対的に低い。

10. 生成AI普及の進め方は4タイプに分かれ、成熟度・時間削減・リスクに差：企業の生成AIの方針・利用ルール・レビュー・監査等の回答傾向から、企業の生成AI普及の進め方は「仕組み化」「手探り運用」「現場任せ」「統制」の4タイプに分かれ、タイプによって時間削減効果や成熟度、リスク事象の出方が異なる。最も多いのは「仕組み化タイプ」（43.3%）、続いて「手探り運用タイプ」、 「統制タイプ」 、「現場任せタイプ」と続く。

組織の生成AI普及タイプごとの時間削減効果と成熟度は異なる：生成AIによるタスクの平均削減時間は組織の生成AIの普及タイプによって大きく異なり、「現場任せタイプ」が週52.2分と最も高い。一方、生成AI成熟度は「仕組み化タイプ」が最も高く、「統制タイプ」では時間削減・成熟度ともに低水準にとどまる。短期的な効率化は現場の部分最適でも実現しえるが、持続的な高度活用には仕組みの整備が不可欠であることが示唆される。

活用が進むタイプほど、リスク事象が表面化しやすい：生成AIによるリスク事象の発生率は、「仕組み化タイプ」、「手探り運用タイプ」で高い。「仕組み化タイプ」については、生成物の共有やレビューのプロセスの中でリスクが顕在化していることが想定される。「統制タイプ」は活用度そのものが低く、リスク発生率も低い。

調査結果からの提言

本調査では、生成AIの活用によるタスク単位の効率化効果が、全体の効率化にほぼつながっていない実態が示された。

その主な理由は、❶活用している人の少なさと用途の狭さ、❷普及のコストがかかっており、負担が一部に偏っていること、❸削減できた時間の多くが日常業務に吸収されていることである。このまま普及に努めても、全体の大きな成果にはつながりにくい。

提言❶ ：削減時間を「価値探索」に変えるための、「余白時間の使い道」の設計を入れる

AIによる時間削減効果を「日常業務の消化」で終わらせず、改善・再設計・探索など長期的な付加価値につながる使い道へ流す仕掛けを先に設計することを検討したい。

提言❷ ：「試す人」×「広げる人」の役割をペアにし、普及を回す

AI普及を一部の「詳しい人」や「DX推進部」任せにせず、試行（試す・型化する）役割と、共有（伝える・場づくり）する役割を分担して組み合わせたい。 例えばIT/DX（試行）×人事/広報（共有）で回すといった組み合わせで普及させていくことが現実的である。特に経営層には、推進オーナーとして率先的に活用し、旗振り役を求めたい。

提言❸ ：「詳しい人任せ」をやめ、試行と共有が回る組織インフラを整える

組織としての生成AI成熟度を上げるには、個人の学習努力や各現場での活用に依存することなく、相談・レビュー・根拠確認・テンプレ更新が「運用として回る」仕組み（組織インフラ）を整備する必要がある。一部の層の非公式の貢献や学習活動に頼る企業も多いが、負担が偏っている現状は、不公平感につながりやすい。

調査概要

株式会社パーソル総合研究所 について

パーソル総合研究所は、パーソルグループのシンクタンク・コンサルティングファームとして、調査・研究、組織人事コンサルティング、人材開発・教育支援などを行っています。経営・人事の課題解決に資するよう、データに基づいた実証的な提言・ソリューションを提供し、人と組織の成長をサポートしています。

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パーソルグループは、「“はたらくWell-being”創造カンパニー」として、2030年には「人の可能性を広げることで、100万人のより良い“はたらく機会”を創出する」ことを目指しています。
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