活用企業は34.5％、効果実感は高い一方で、正確性や運用ルールに課題 文章校正や情報収集を中心に利用は進むが、格差拡大や検証負担への懸念も

生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）

生成AIをめぐっては、業務効率化や人手不足対応への期待が高まる一方、情報の正確性や情報管理、運用ルールの整備など、多面的な論点が指摘されている。

近年、生成AIは一部の専門人材や大企業だけが利用する技術ではなく、限られた人員で生産性を高める手段の一つとして、人手不足や賃上げ対応、業務量の増加に直面する企業を中心に、関心が一段と高まっている。

一方で、生成AIの活用が広がるにつれて、単に「導入しているかどうか」だけでは企業の実態を十分に捉えにくくなっている。実際の業務でどのように使われているのか、どの程度の効果が実感されているのか、また、誤情報、情報漏洩、著作権・プライバシー、社員間の使いこなし格差といった課題がどのように表れているのかを把握することが重要になっている。

そこで、帝国データバンクは、生成AIの活用状況などについて調査を実施した。本調査は、TDB景気動向調査2026年3月調査とともに行った。

SUMMARY

生成AIを業務で『活用している』企業は34.5％だった。活用企業では「業務への効果が出ている」が86.7％。主な活用業務は「文章の作成・要約・校正」が最も多く、「情報収集」「企画立案時のアイデア出し」が続く。悪影響・トラブルでは「ない」が67.7％で最多であった一方で、「使いこなし格差の拡大」が18.8％にのぼった。懸念・課題では「情報の正確性」が50.4％で最も高く、「専門人材・ノウハウ不足」「活用すべき業務の範囲」「情報漏洩のリスク」などが続いた。

※調査期間は2026年3月17日～3月31日。調査対象は全国2万3,349社で、有効回答企業数は1万312社（回答率44.2％）

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生成AIを企業の34.5％が活用、大企業ほど高く

生成AIを業務で『活用している』（「非常に活用している」＋「やや活用している」）企業は、全体の34.5％だった。内訳は、「非常に活用している」が4.4％、「やや活用している」が30.2％。一方で、「あまり活用していない」は13.6％、「ほとんど活用していない」は23.3％であり、低活用層もなお約4割にのぼる。「いまは活用していないが、今後の活用を検討している」は14.2％で、活用余地を残す企業も一定数存在する。「活用を禁止している」企業は0.4％にとどまった。生成AIはすでに一定程度広がっているものの、企業全体としてはなお移行期にあるとみられる。

規模別にみると、企業規模が大きいほど活用率が高い傾向が明確に表れた。大企業では『活用している』が46.5％であるのに対し、中小企業は32.4％、小規模企業は28.0％であった。従業員数別でも同様の傾向がみられ、「1,000人超」では63.6％、「301～1000人」でも51.9％と高い水準にある一方で、「5人以下」は29.6％にとどまった。

業界別では『サービス』が47.8％で最も高く、『金融』（38.6％）、『不動産』（34.9％）が続いた。他方、『建設』（26.4％）や『運輸・倉庫』（27.5％）は相対的に低い。業務の特性や社内体制の違いが、活用の進み方に影響しているとみられる。

企業からは、活用を前向きに捉えた「積極的に活用したい。生成AIに関連する技術や情報を有効に活用することは企業にとってメリットが大きい」（農・林・水産、小規模企業）という声がある一方で、「人がメインで補助的に活用するのは良いが、依存度が高くなり、人が思考しなくなるのが心配」（情報サービス、中小企業）といった慎重な意見も聞かれた。活用そのものの是非よりも、どう使うかに対する関心が強いことがうかがえる。

主な活用業務、「文章の作成・要約・校正」が45.1％でトップ

生成AIを業務で活用している企業3,560社に、主にどのような業務で活用しているか尋ねたところ、最も多かったのは「文章の作成・要約・校正」（45.1％）であった。次いで、「情報収集」（21.8％）、「企画立案時のアイデア出し」（11.0％）が続いた。「データの集計・分析」は7.4％、「コード生成などのプログラミング支援」は5.9％にとどまった。全体として、生成AIは現時点では、業務判断そのものの代替というより、情報整理や文章化など、判断の手前にある業務の補助として用いられている様子がうかがえる。

規模別にみると、大企業では「文章の作成・要約・校正」への集中度が比較的高く、47.8％であった。一方で、小規模企業では「情報収集」が25.2％と全体（21.8％）を上回っている。中小企業では、限られた人員のなかで、情報収集やたたき台作成の効率化を重視している可能性がある。また、業界別では『サービス』において「コード生成などのプログラミング支援」が13.3％と高く、全体平均の5.9％を大きく上回った。業種によって、文章作成中心の使い方に加え、専門業務への広がりもみられる。

企業の声でも、利用領域の広がりが確認できる。「契約書の確認」（製造、中小企業）、「議事録作成に活用」（医療・福祉・保健衛生、大企業）、「プレゼン資料、メール返信、ウェブ構築に非常によく活用している」（機械・器具卸売、小規模企業）など、業務特性に応じた使い方が進みつつある。他方、「一つに絞れない。情報収集、文書作成、データ分析、翻訳、プレゼン資料作成、動画作成等、いろいろ使っている」（情報サービス、小規模企業）との声もあり、単一用途だけでなく複合的に利用している企業も少なくない。

業務への効果は86.7％が「ある」と実感

活用企業に対して、生成AIの業務への効果を尋ねたところ、「大いに効果が出ている」（25.2％）と「やや効果が出ている」（61.5％）を合わせた『効果あり』は86.7％に達した。「どちらともいえない」は10.3％であり、「あまり効果が出ていない」「ほとんど効果が出ていない」はあわせて1％程度にとどまる。生成AIを実際に使っている企業の多くは、何らかの効果を実感しているといえる。

規模別では、小規模企業の29.7％で「大いに効果が出ている」と回答しており、大企業の20.8％を上回った。人手の限られた企業ほど、文章作成や情報整理の効率化を感じている可能性がある。業界別では、『金融』『建設』『サービス』などでも『効果あり』は高水準にあり、全般に高い評価が並ぶ。生成AIの活用が特定業種に限らず、一定の広がりを持っていることを示す結果となった。

企業からは、「情報収集や、自分の見解の答え合わせができる点は非常に助かっている」（建設、大企業）、「事案の検討において、自力で一から取り組む場合と比較して、見落としや勘違いを防ぎ、時間を大幅に短縮できる」（建材・家具等卸売、小規模企業）といった声が寄せられた。生成AIは、作業の単純な自動化というより、情報整理や発想補助を通じて、業務の速度や見落とし防止に寄与しているとみられる。

企業の3社に2社が悪影響やトラブルを「ない」とする一方、能力や成果の格差拡大を約2割が認識

活用企業に対して、生成AI活用による悪影響やトラブルを尋ねたところ、「悪影響やトラブルはない」が67.7％で最も多かった（複数回答、以下同）。直接的なトラブルとしては、「出力結果の誤りにより社内外でトラブルや損害が発生した」1.3％、「会社の機密や保有する個人情報などが流出した」0.7％など、相対的に低い水準であった。現時点では、重大な事故が広範に表面化している状況ではないとみられる。

一方で、相対的に高かったのは、「AIを使いこなせる社員と使いこなせない社員の間で、能力や成果の格差が拡大した」の18.8％であった。大企業では23.6％と、全体を上回っている。活用が進む企業ほど、使いこなしの差が可視化されやすいことがうかがえる。また、「社員が業務をAI任せにして、仕事への意欲やスキルが低下した」4.0％、「若手が育たなくなった」2.2％といった、人材育成に関する懸念も一定数みられた。生成AIの影響は、事故としてよりも、組織運営や人材育成の課題として表れやすいと考えられる。

生成AI活用に関する懸念・課題として最も多かったのは、「情報の正確性」（50.4％）であった（3つまでの複数回答、以下同）。次いで、「専門人材・ノウハウ不足」（41.3％）、「生成AIを活用すべき業務の範囲」（40.0％）、「情報漏洩のリスク」（33.5％）、「トラブル時の責任所在などのルール整備」（25.5％）が続いた。これらの結果から、企業にとっての主要な論点は、導入可否よりも、運用の仕組みや管理体制、人材面にあることが分かる。

規模別にみると、大企業では「専門人材・ノウハウ不足」や「情報漏洩のリスク」が相対的に高く、情報管理や統治に対する意識が強い。他方、小規模企業では「システム導入への資金不足」が相対的に高く、コスト面の負担も課題となっている。

企業からの声では、「AIが時にうそを言う」「誤った情報を正解ととらえてしまいトラブルになった」といった正確性に関する指摘がある一方、「AIに頼る頻度が増えてスキルが低下する心配がある」「上長の確認と検証に手間がかかるようになった」といった組織的な課題への言及もみられた。活用が進むほど、ツールそのものの有効性より、使い方と確認手順が重要になることを示している。

また、「AIをどう活用すれば期待する結果が出るのかという目的をしっかり計画して導入したい」「社内ルール整備と適切な運用が今後の課題」「人が主で補助的に活用するのはよいが、依存度が高くなり、人が思考しなくなるのが心配」といった声が寄せられている。生成AIの課題は、単なるコストや機能不足だけでなく、社内のルール、教育、責任分界の設計にあるとみられる。

おわりに

本調査では、生成AIを業務で活用している企業が全体の3割台に達し、活用企業の多くが効果を実感している一方で、情報の正確性、専門人材・ノウハウ不足、活用範囲、情報漏洩、ルール整備といった課題が上位にあがった。悪影響・トラブルそのものは限定的であったが、使いこなし方の格差や検証負担、育成面での懸念が表れており、生成AIの導入が企業内の運用能力・レベルや教育体制を問う局面に入っていることがうかがえる。

今後の企業の取り組みとしては、まず、生成AIを活用する業務範囲を明確にし、最終判断や確認の責任を人が担うことを前提とした運用ルールを整備することが重要となろう。また、情報管理のルールづくりや、出力内容を検証・編集するための社内教育も欠かせない。生成AIの活用が進むほど、ツール選定以上に、社内の標準的な使い方をどう整えるかが問われることになる。

このため、政策面では、とりわけ中小企業が活用を進めるうえで、情報管理や検証手順、ルール整備に関する実務的な支援が求められる。単純な導入促進だけでなく、運用を下支えするガイドラインや教育機会、ノウハウ共有の枠組みを充実させることが、今後の普及と定着に資すると考えられる。生成AIは、導入そのものの有効性よりも、使いこなすための仕組みづくりが成果を左右する段階に入っていると言えよう。