こんにちは、IT・DX教育サービスの株式会社サートプロ 近森満です。当社では「DX推進人材教育プログラム」として初回無料のコンサルティングを提供しています。DX推進や人材育成のご相談をお待ちしています。

日本人はAIを使っていない。少し前までは、そんな言い方がしやすかったと思います。ところが、令和8年版情報通信白書を見ると、話はそこまで単純ではありません。日本の生成AI利用率は、2024年の26.7％から2025年には58.8％まで伸びています。数字だけを見ると、かなり急速に広がっているように見えます。

ただし、ここで安心してはいけません。問題は、使っているかどうかではなく、どれくらい使っているのか、何に使っているのか、そして会社や仕事を変えるところまで踏み込んでいるのかです。令和8年版情報通信白書の概要では、個人利用、企業利用、AIの進展に伴う課題が整理されています。ここに、日本企業が直視すべき差が出ています。

たとえば、週に1回以上生成AIを使う人の割合は、日本が27％です。アメリカは52％、ドイツは40％、中国は73％。つまり、日本は「使い始めた」段階には来ていますが、日常的に使い倒す段階では大きく遅れています。使っている人が増えたことと、使い方が仕事や生活に深く入り込んでいることは、別の話なのです。

私はここに、DX推進の現場でよく見る構図が重なって見えます。ツールは導入した。研修も一度受けた。プロンプト例も配った。けれど、日々の判断、企画、開発、営業、人材育成、経営会議のあり方までは変わっていない。これでは、デジタル・トランスフォーメーションではなく、デジタル作業改善で止まってしまいます。

もう一つ、私が強く気になったのは、AIをどのような存在として見ているかです。日本では、AIを機械や道具として使うという見方が強く、その次に多いのが辞書として使うという見方です。もちろん、これは間違いではありません。調べものをする、言葉の意味を確認する、文章のたたき台を作る。AIは確かに便利な道具です。

ただ、海外の見方は少し違います。中国では、AIを秘書やアシスタントとして見る傾向が強く、さらに友人としての位置づけもあります。アメリカでは道具として見ながらも、友人という見方が続きます。ドイツでは、道具の次にカウンセラーという見方が出てきます。

ここに、かなり大きなマインドセットの差があります。日本はAIに「答えを引く」ことを期待している。海外では、AIに「一緒に考える」「支える」「相談する」「動かす」役割を持たせ始めている。辞書としてのAIと、秘書・同僚・壁打ち相手としてのAIでは、仕事の設計がまったく変わります。

たとえば、AIを辞書として使うなら、質問して答えをもらえば終わりです。しかし、AIを同僚として扱うなら、「この仕事をどう変えるか」「この顧客課題をどう事業にするか」「この研修設計で人の行動は変わるか」といった問いを一緒に深めることになります。ここから、AIエージェントやAgentic AIの本当の価値が出てきます。

私自身も、AIエージェントを秘書のように使い、裏側の整理や調査、構成づくりを任せる場面が増えています。もちろん、最終判断は人間がします。ハルシネーションもありますし、事実確認も欠かせません。けれど、AIを単なる検索窓に閉じ込めてしまうと、得られる効果も検索窓の範囲に閉じてしまうのです。

何が起きたか。
生成AI導入の相談でよく出てくるのが、議事録作成、メール文案、社内問い合わせ対応です。もちろん、これらは重要です。会議の記録が早くなる。メール作成の時間が減る。ヘルプデスクの負荷が下がる。現場にとってはありがたい改善です。

何に気づいたか。
しかし、それだけで「うちはAI活用が進んでいます」と言えるでしょうか。世界がAIを使って研究開発や商品開発、新規ビジネス、データ分析、可視化に踏み込んでいる中で、日本だけが議事録とメールで満足していたら、差は縮まりません。

リスクまたは教訓。
守りの効率化は必要ですが、それだけでは競争力にはなりません。10％の時短を積み上げる発想だけでは、10倍の事業成長は生まれにくい。AIは、今ある作業を少し楽にする道具であると同時に、仕事そのものを作り替える道具でもあります。

読者が応用できる行動。
自社のAI活用リストを一度見直してください。議事録、メール、要約、問い合わせ対応だけで埋まっているなら、次に「売上を増やす」「新規事業を作る」「顧客理解を深める」「研究開発を早める」用途を一つ入れてください。AI活用のポートフォリオを、守りだけでなく攻めにも広げることが大切です。

企業利用の差はさらに明確です。生成AIの積極的な活用方針がある企業の割合は、日本が30％です。アメリカは65％、ドイツは58％、中国は81.2％。ここだけ見ても、経営としてAIをどう扱うかの温度差がかなりあります。

効果を感じている業務にも差があります。日本では、議事録やメール作成の補助、ヘルプデスクや問い合わせ対応が上位に来ます。研究開発は三番目です。一方、アメリカでは研究開発や商品開発が一番に来て、議事録やメール、データ分析・可視化が続きます。つまり、日本は運用の効率化に寄り、アメリカは事業を前に進める用途に寄っています。

ここで、私は「守り」と「攻め」という言葉で整理したいと思います。守りのAIは、既存業務を速くします。攻めのAIは、既存業務の前提を疑い、新しい商品、サービス、事業、顧客体験を作ります。どちらも必要です。ただし、守りだけで終わると、競合も同じように時短してくるため、差別化にはなりにくい。

さらに厳しいのは、生成AIによる業務変革に組織的な取り組みがないと答えた企業の割合です。日本は27％。アメリカは1.4％、ドイツは4.9％、中国は2.6％です。これはかなり重い数字です。役員会の議題になっていない。全社の方針がない。学び方も共有されていない。そういう会社が日本にはまだ相当数あると見えてしまいます。

社員がスキルやノウハウを学ぶ環境についても、日本は約40％、アメリカは62％、ドイツは60％、中国は70％です。AI時代のデジタル人材を育てるには、ただツールを配るだけでは足りません。研修講座・eラーニング、実践課題、失敗事例の共有、職種別のルール作りまで含めた人材育成・教育支援が必要になります。

何が起きたか。
AIの話題になると、「うちはまだ様子見です」「現場が勝手に使っています」「情報システム部門で検討中です」という声を聞くことがあります。慎重であること自体は悪くありません。個人情報、機密情報、著作権、誤情報のリスクを考えるのは当然です。

何に気づいたか。
ただ、慎重さと無方針は違います。方針がない会社では、使う人は隠れて使い、使わない人はまったく使わず、管理職は判断できないままになります。すると、AI活用の成果もリスクも見えなくなります。

リスクまたは教訓。
AIを止めているつもりで、実はシャドーAIを増やしている可能性があります。組織的な取り組みがない状態は、リスクを避けているのではなく、リスクを把握できない状態です。

読者が応用できる行動。
まず、禁止事項だけでなく推奨事項を決めてください。使ってよい業務、使ってはいけない情報、上長確認が必要な成果物、顧客に出す前のチェック項目を整理する。そのうえで、部署ごとに小さなAI活用実験を設計する。これが、守りと攻めを両立する第一歩です。

日本企業は、10％削減が得意です。会議時間を10％短くする。資料作成時間を10％減らす。問い合わせ対応を10％効率化する。もちろん、これは大事です。現場の負担を減らすことは、働き方改革にもつながります。

しかし、AIの本当のインパクトは、そこだけではありません。これから考えるべきなのは、仕事そのものを10倍にできないか、事業を10倍にできないか、顧客価値を10倍にできないかという問いです。1億円の売上を10億円にする。利益構造を変える。今まで人手不足で諦めていた市場に入る。そういう問いを立てると、AIの使い方はまったく変わります。

議事録AIで浮いた時間をどう使うのか。メール作成が速くなった分、顧客理解を深めるのか。ヘルプデスクの問い合わせを自動化した先に、製品改善のデータ分析をするのか。ここまで考えて、初めてDX推進になります。

私は、企業は社員全員に「AIで楽しむ時間」を作ったほうがよいと思っています。成功プロンプトを共有する。失敗事例も共有する。AIコンテストを開く。AIで新規事業を考えるチャレンジをする。勉強する会社から、AIで実装する会社へ変わる。ここが重要です。

この文脈では、FDE、つまりForward Deployed Engineerの考え方もつながります。現場に入り、顧客課題を理解し、AIやデータを使って成果を出す人材です。FDE検定については、PR TIMESのリリースやIoT検定制度委員会のリリースでも案内しています。AIを学ぶ人から、AIで成果を作る人へ。そこにスキルチェンジの焦点があります。

何が起きたか。
社内でAI活用コンテストを開く会社が増えています。DeNA、GMO、サイバーエージェントのように、経営層や現場が積極的に発信し、AI活用を楽しみながら進めている企業もあります。ここで大事なのは、単なるイベントとして盛り上げることではありません。

何に気づいたか。
AIを楽しむ会社は、失敗を表に出しやすい。プロンプトがうまくいかなかった、出力がずれた、業務に合わなかった、でも次はこう直そう。そういう学習が回ります。逆に、失敗できない空気の会社では、AI活用は個人技に閉じてしまいます。

リスクまたは教訓。
AI活用は、正解プロンプトを配れば終わるものではありません。自社の業務、顧客、データ、組織文化に合わせて試す必要があります。楽しむ場がないと、試行錯誤が続きません。

読者が応用できる行動。
AI活用施策には、必ず共有の場を入れてください。成功例だけでなく、失敗例、迷った例、確認が必要だった例を扱う。人事や研修部門であれば、職種別のスキルセットやキャリアパスと結びつけて、AI活用を人材育成の中に組み込むことができます。

AIの話になると、「日本も国産AIを作らないといけない」「国産クラウドが必要だ」という議論が出ます。もちろん、国として重要な論点です。安全保障、データ保護、産業政策の観点から、考えるべきことは多くあります。

ただし、すべての会社がAI基盤を自前で作る必要はありません。中小企業や現場の事業会社にとって大事なのは、世界中にある優れたAIをどう使い、自社の得意領域をどう伸ばすかです。トヨタが世界で戦っているからといって、クラウドやAI基盤をすべて自社だけで作っているわけではありません。得意領域で勝つために、使えるものを使う。この発想が必要です。

国が勝っているか負けているかを嘆いている間に、自社の業界で一歩抜きん出ることはできます。隣の会社より早く学ぶ。顧客理解を深める。AIで提案の質を上げる。現場データを活かす。研修を変える。採用や育成を変える。そうした一つひとつの積み重ねが、結果として国全体の底上げにもつながります。

人や組織の変化で詰まったときの参考図書として、私の著書『マインド・トランスフォーメーション AI時代の思考革命: AI時代に必要な人間OSのアップデート』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。技術そのものよりも、技術に向き合う人間OSをどうアップデートするか。そこが、AI時代の分かれ道になります。

令和8年版情報通信白書が見せているのは、「日本は生成AIを使い始めた」という希望と、「使い方ではまだ大きく遅れている」という現実です。利用率は伸びています。しかし、利用頻度、用途、企業方針、組織的な取り組み、学習環境では、海外との差が残っています。

ここで必要なのは、悲観ではありません。データを見て、このままではまずいと受け止め、次の行動に移すことです。AIを辞書で終わらせない。議事録で終わらせない。10％削減で終わらせない。AIを秘書、同僚、壁打ち相手、事業変革の相棒として扱うところまで、組織のマインドセットを変える必要があります。

DX推進、人材育成、リスキリング、超知性リテラシー、AIエージェント活用は、別々の話ではありません。すべて、AIを前提に仕事と学びを作り直すための要素です。デジタル３兄弟とマインド３姉妹という考え方も、技術と心構えをセットで変えるためにあります。

読者の皆さんはどうでしょうか。自分の会社では、AIを何として扱っていますか。辞書でしょうか。道具でしょうか。それとも、事業を一緒に変える同僚でしょうか。今日の問いは、そこにあります。

本日の内容が、あなたの「シンギュラリティ時代への準備」に向けた、わずかながらでも「気づき」や「次の一歩」のヒントになれたなら幸いです。10年先の超知性ASIやAGIが当たり前になる未来に向けて、私たち自身をアップデートし続けることが、今最も重要です。ぜひ一緒に学びを深めていきましょう。

「社員のDXマインドをどう高めるか？」、「実践的なITスキル教育が進まない」など、DX推進担当者の育成やIT教育研修でお悩みでしたら、ぜひ一度お聞かせください。初回無料の「DX推進人材教育プログラム」コンサルティングにご応募いただければ、あなたの組織の課題解決に必ずお役に立ちます。

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・＋DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。 ■ 所属・役職 ・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定・＋DX認定・超知性ASI検定） ・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格） ・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援） ・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援） ・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定）

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