生成AI利用率の現状と推移｜日本の個人・企業・中小企業の導入率

日本の生成AI利用率は個人・企業とも伸びています。

総務省の情報通信白書では、個人の利用経験率が2023年度の9.1%から2024年度の26.7%へ上がりました（出典：総務省 令和7年版情報通信白書（2026年9月時点））。企業では、生成AIの活用方針を定めた割合が同じ期間で42.7%から49.7%へ上がっています。民間調査でも、個人の利用率が過半数前後に達したと報じる例が増えました。

ただし、導入率と活用度は別物です。会社が生成AIを許可・契約したかどうかと、業務に組み込んで成果を出しているかは、調査の問いが違います。自社の段階を判定し、次の手を打つところまで進めて初めて、利用率の数字は意味を持ちます。

この記事は、中小〜中堅企業の経営者、情報システム、企画の担当者に向けて書いています。生成AI導入の全体像と、置き換えられる業務の判定表は、親記事の生成AI導入の進め方にまとめてあります。

数字の扱い方の基準：白書の値だけを出典付きで書く

私たち株式会社くるみは、この記事に載せる数値を総務省の白書の原典で確認できた値に限ると決めました。民間調査は調査ごとに問いと分母が違うため、数値を転記せず、傾向の言い回しにとどめています。

白書は毎年更新されます。2026年9月時点の最新版は総務省のサイトで確認できるので、意思決定に使う際は版と年度を必ず確かめてください。

この記事の読み方：率を知って終わらせない4つのステップ

率を知る、指標を分ける、段階を判定、手順で上げる。利用率を自社の判断に変えるために、この記事はこの4工程の順に進みます。

• 率を知る：個人・企業・世界　白書の値で、日本の個人・企業・世界比較の現在地を押さえます
• 指標を分ける：利用率と活用率　問いと分母が違う指標を混同しないようにします
• 段階を判定：自社の5項目　利用ルールから置換業務の棚卸しまでの5項目で、導入止まりか活用段階かを見ます
• 手順で上げる：ルール→業務組込　ルール整備から効果の記録まで、順番を守って活用度を上げます

4つの指標は問いと分母が違い、企業が見るべきは活用率です。

調査によって生成AI利用率の数字が大きく違うのは、回答者の意識の差ではなく、指標の定義と分母の違いが原因です。「使ったことがあるか」と聞けば高く出て、「日常的に使うか」と聞けば下がります。企業に「許可・契約したか」と聞けば分母が変わり、会社の規模で差が開きます。

4指標とは：問い・分母・出典・数字の出方

下の図は、問いの内容、分母、主な出典、数字の出方の4つの軸で、利用経験率・利用率・導入率・活用率を並べたものです。同じ「率」でも、どの列を見ているかで読み方が変わります。

• 利用経験率：問いは「使ったことがある」。分母は個人。民間調査に多く、最も高く出ます
• 利用率：問いは「日常的に使う」。分母は個人。白書・民間調査にあり、経験率より低く出ます
• 導入率：問いは「会社が許可・契約」。分母は企業。白書・民間調査にあり、規模で差が出ます
• 活用率：問いは「業務に組み込み成果」。分母は企業・部門。自社で測るしかなく、数字の出方も自社で決めます

利用率の欠陥と注意点：量は測れても質は測れない

パーソル総合研究所のコラムは、従業員の何割が使ったかという「利用率（量）」が、導入の成否を測る指標としてもう機能していないと指摘しています。入れたが効果が出ない、業務が変わらないという導入後の壁は、利用率では見えないためです。

私たちも同じ見方です。企業が追うべきは、業務に組み込んで成果が出ているかを自社で測る活用率で、利用率と導入率はその手前の入口にあたります。

導入率と活用率の違い：入場券と差の付く条件

導入率は、競合と同じ土俵に立つための入場券です。有料版を契約しただけでは差は付かず、どの業務に組み込み、どれだけ成果を記録したかという活用率が、差の付く条件になります。

入場券と差の付く条件を混同すると、契約した時点で手を止めてしまいます。次の節では白書の数値で現在地を押さえ、その後で自社の段階を判定します。

2024年度の日本は、個人の利用経験率26.7%、企業の方針保有率49.7%です。

どちらも総務省 令和7年版情報通信白書の値で、個人は「何らかの生成AIサービスを使ったことがある」、企業は「生成AIの活用方針を定めている」という問いへの回答です。以下、個人・企業・世界比較・年代別の順に、白書で確認できる値だけを見ていきます。

個人の利用率の実績：1年で26.7%まで伸びた

個人で「何らかの生成AIサービスを使ったことがある」と答えた割合は、2024年度で26.7%です。2023年度の9.1%から1年で大きく伸びています。

使っていない人に理由を聞くと、「自分の生活や業務に必要ない」が最も多く、次いで「使い方がわからない」が続きます。必要性が見えないことと使い方の壁が、個人の利用率を抑えている主因です（出典：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」（2026年9月時点））。

民間調査では、その後さらに伸びて個人の利用率が過半数前後に達したと報じる例が増えています。仕事や調べものでの利用が中心という傾向も共通していますが、調査ごとに問いが違うため、この記事では数値を転記しません。

企業の導入率の実績：方針を定めた企業は49.7%

企業で「積極的に活用する方針」または「活用する領域を限定して利用する方針」と答えた割合は、2024年度で49.7%です。2023年度の42.7%から上がりましたが、比較した4か国の中では最も低い水準にとどまります。

業務での利用に目を移すと、何らかの業務で生成AIを使っている企業は55.2%で、内容は「メールや議事録、資料作成の補助」が47.3%と最も多くなっています。まずは文書作成の補助から入る、という流れが読み取れます（出典：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」（2026年9月時点））。

ここで浮かぶのが、企業の導入は進んだが個人の活用は進んでいない、という日本企業の位置です。下の図は、企業導入と個人活用の2軸で4つの象限に分け、日本企業に多い導入止まりの位置を示したものです。

• 導入止まり：会社は許可・契約したが、個人の活用が広がっていない。日本企業に最も多い象限です
• 活用段階：会社が契約し、個人も業務に組み込んで成果を記録している。目指す象限です
• 未着手：会社の方針もなく、個人も使っていない。ルール整備から始める象限です
• 個人先行：会社の方針がないまま、個人が無料版で使っている。入力ルールの整備が急がれる象限です

世界比較：米独中は日本より高い水準で伸びた

個人の利用経験率は、米国が2023年度46.3%から2024年度68.8%へ、ドイツが34.6%から59.2%へ、中国が56.3%から81.2%へ上がりました。日本の9.1%から26.7%と比べると、伸び幅は近くても水準に差があります。

企業の方針保有率でも日本は4か国で最も低い水準です。個人・企業の両方で、日本は入口の手前に人が多く残っている、と読むのが妥当です。

年代別の比較：20代が最も高い

年代別では、20代の利用経験率が2024年度で44.7%と最も高くなっています。年代が上がるほど利用経験率は下がる傾向で、社内でも若手と管理職の間で利用の温度差が生まれやすい構造です（出典：総務省 令和7年版情報通信白書（2026年9月時点））。

この温度差は、企業の活用度を上げるときに効いてきます。若手が個人で使い始めても、判断する側が使っていなければ、業務手順への組み込みは進みにくいためです。

個人の利用率は1年で大きく伸び、中小企業は方針を定める手前に多く残っています。

推移を数字で追うなら、総務省 令和7年版情報通信白書の図表Ⅰ-1-2-7（個人の利用経験、国別）と図表Ⅰ-1-2-12（企業の活用方針、国別）が基準になります。個人は2023年度9.1%から2024年度26.7%へ、企業の方針保有は42.7%から49.7%へ動きました（出典：総務省 令和7年版情報通信白書（2026年9月時点））。

推移の読み方のポイント：重心は「試す」から「業務に組み込む」へ

私たちはこの推移を、個人が無料版で試す段階から、企業が契約して業務に組み込む段階へ重心が移った、と読んでいます。個人の利用経験率が先に伸び、企業の方針保有と業務利用が後を追う形です。

下の図は、試して終わると業務に組み込むの2つを並べ、利用率の伸びがどこへ向かうかを示したものです。数値そのものは白書の図表を参照してください。

• 試して終わる：個人が無料版で触り、便利だと感じても業務手順には残らない。利用経験率だけが上がる段階です
• 業務に組み込む：会社が契約し、対象業務を決めてテンプレを配り、効果を記録する。活用率が動き始める段階です

民間の時系列調査でも、個人の利用率が四半期ごとに伸び続けている傾向は共通しています。ただし調査ごとに対象年齢やサービスの範囲が違うため、白書の値と直接つなげて1本のグラフにすることは避けています。

中小企業の導入状況：方針未定が多い（失敗しやすい段階）

白書の企業規模別の図表Ⅰ-1-2-13では、中小企業で「方針を明確に定めていない」との回答が目立ちます。大企業と比べて、生成AIの活用に向けた検討が遅れている状況が読み取れます（出典：総務省 令和7年版情報通信白書（2026年9月時点））。

民間調査でも、中小企業の導入率は大企業より低い帯に収まる傾向が共通しています。規模による差は「あるかないか」ではなく、方針を定める人手があるかどうかの差として現れています。

中小企業で導入が遅れやすい3つの理由とリスク

私たちが支援の現場で見てきた範囲では、中小企業の導入が遅れる理由は次の3点に集まります。

• ルール整備の人手がない：入力してよい情報とだめな情報を決める担当が置けず、方針未定のまま止まる
• 費用の見通しが立たない：有料版を何人に配るか、効果が出るかが読めず、契約に踏み切れない
• 対象業務が見えない：どの業務を任せれば効くのかが分からず、試しただけで終わる

この3点は、逆に言えば順番に潰せる壁です。中小企業向けの進め方は公開予定の中小企業向け記事に、費用の考え方は公開予定の費用記事に分けてまとめます。

5項目のうち3つ以上を満たせば活用段階、2つ以下なら導入止まりです。

利用率の数字を見て「自社は遅れていないか」と考えたら、次にやるのは自社の段階の判定です。私たち株式会社くるみは、支援先の状況を把握するとき、利用ルール、法人契約、業務手順に記載、効果の記録、置換業務の棚卸しの5項目で見ると決めています。

判定の5項目

下の図は、その5項目を並べたものです。各項目は「ある／ない」で答えられるように作ってあります。

• 利用ルール：入力してよい情報とだめな情報、使ってよいサービスを文書で決めている
• 法人契約：個人の無料版ではなく、会社として有料版を契約して配っている
• 業務手順に記載：どの業務のどの工程で使うかが、手順書やテンプレに書かれている
• 効果の記録：使った結果、時間や品質がどう変わったかを月次で記録している
• 置換業務の棚卸し：AIに置き換えられる業務を、5項目の基準で一覧にしている

置換業務の棚卸しに使う5項目の基準は、親記事「生成AI導入の進め方」に判定表があるので、そちらを参照してください。ここでは再掲しません。

判定表：3つ以上で活用段階

3つ以上で活用段階、2つ以下は導入止まりと判定します。契約だけある、ルールだけある、という状態は導入止まりに入ります。

任せてよい業務の判断軸：AIの弱点2分法

棚卸しのとき、私たちはAIの弱点を「待てば解決する側」と「待っても解決しない側」に分けて考えます。文章の精度や対応できる形式は待てば改善しますが、自社の判断基準や責任の所在は待っても解決しないため、後者を人が持つ前提で業務を切り分けます。

この2分法を使うと、任せてよい業務と人が残す業務の線引きが早くなります。判定表で2つ以下だった場合は、この線引きを利用ルールと同時に決めるのが近道です。

ルール整備、法人契約、対象業務の選定、手順に組込、効果を記録の順です。

順番を飛ばすと導入止まりに戻りやすくなります。契約より先にルールを決め、対象業務を決めてから手順に組み込み、最後に効果を記録して見直す、という流れです。

5工程の手順の中身

下の図は、ルール整備：入力可否を決める、法人契約：有料版を配る、対象業務の選定：棚卸し5項目で選ぶ、手順に組込：テンプレを配る、効果を記録：月次で見直す、の5工程を順に並べたものです。

• ルール整備：入力可否を決める　顧客情報や未公開情報の入力可否を決め、使ってよいサービスを1枚で示す
• 法人契約：有料版を配る　個人の無料版をやめ、会社として有料版を対象者に配る
• 対象業務の選定：棚卸し5項目で選ぶ　親記事の判定表で、置き換えられる業務を選ぶ
• 手順に組込：テンプレを配る　選んだ業務のプロンプトと確認手順をテンプレにして配る
• 効果を記録：月次で見直す　時間と品質の変化を月次で記録し、対象業務とテンプレを見直す

配るテンプレは、次の3行に収めると現場で使われます。

用途：問い合わせメールの返信案を作る。 入力してよい情報：問い合わせ本文から氏名と連絡先を除いたもの。 確認手順：金額と納期は担当者が原本と照合してから送る。

人とAIの分担の基準

分担は、人が決める部分とAIが作る部分をはっきり分けます。対象業務と入力ルールは人が決め、下書きとテンプレはAIが作り、確認と月次の効果記録は人がやります。

この分担を守ると、AIの出力をそのまま使う事故と、人が全部やり直す二度手間の両方を避けられます。中間的な難易度の業務から順に置き換えていく考え方もあり、対象業務の選定で候補が多いときの並べ方として参考になります。

私たちの回し方：失敗しやすい飛ばし方

私たち株式会社くるみは、この5工程で自社の業務と支援先の導入を回しています。ここで触れる支援の記録は匿名の自社支援記録で、第三者未検証です。

支援先で多かったのは、法人契約が先にあり、ルールと対象業務が後回しになった状態でした。ルール整備と棚卸しに戻ってから手順に組み込み直すと、使う人が限られていた状態から業務単位で使われる状態に移っています。業務ごとの組み込み方は生成AIで業務効率化を進める方法に、業務の設計から運用までの支援内容は業務改善の支援にまとめています。

法人契約の選び方は公開予定の法人契約記事に分けて書きます。私たちはこの5工程で回しています。

生成AIの使用率は世界と比較してどのくらいですか

総務省 令和7年版情報通信白書の国際比較では、個人の利用経験率は2024年度で米国68.8%、ドイツ59.2%、中国81.2%、日本26.7%です。前年度から各国とも伸びていますが、日本は水準で差があります。企業の方針保有率でも日本は4か国で最も低い水準です（出典：総務省 令和7年版情報通信白書（2026年9月時点））。

年代別のAI利用率はどうなっていますか

白書の年代別の図表では、20代の利用経験率が2024年度で44.7%と最も高く、年代が上がるほど低くなる傾向です。民間調査でも若年層ほど高い傾向は共通しています。社内で活用度を上げるときは、若手の個人利用を業務手順に組み込む役を、判断する側の管理職が担う形にすると差が埋まりやすくなります（出典：総務省 令和7年版情報通信白書（2026年9月時点））。

大学生の生成AI利用率はどのくらいですか

大学生に絞った数値で、出典を確認できる公式資料は2026年9月時点で見つけられていません。白書の年代別データでは20代が最も高いため、大学生を含む若年層の利用経験率は全体より高い水準にあると読むのが妥当です。学業での利用ルールは大学ごとに違うので、採用や研修で扱う場合は各校の方針を確かめてください。

生成AIの普及率と利用率は何が違いますか

普及率は多くの場合「使ったことがある」割合、つまり利用経験率を指し、利用率は「日常的に使っている」割合を指します。同じ調査でも、経験率のほうが利用率より高く出ます。記事や資料で数字を比べるときは、どちらの問いか、分母が個人か企業かを先に確かめてください。企業が追うべきは、その先にある自社で測る活用率です。

中小企業の生成AI導入率を調べる方法は

総務省 令和7年版情報通信白書の企業ページにある企業規模別の図表Ⅰ-1-2-13で、中小企業の活用方針の状況を確認できます。業種別・業務別の利用状況は同じページの関連データから見られます。自社の位置を見るときは、同じ規模帯の「方針を定めていない」割合と比べ、その上で前節の5項目で自社の段階を判定してください（出典：総務省 令和7年版情報通信白書（2026年9月時点））。

結論は、利用率は伸びているが、それを自社の段階判定と手順につなげて初めて意味を持つ、です。

この記事の要点は次の3点です。

• 個人・企業とも生成AI利用率は伸びている。白書では個人の利用経験率が2024年度26.7%、企業の方針保有率が49.7%です
• 導入率と活用率は別物。導入率は入場券で、業務に組み込み成果を記録する活用率が差の付く条件です
• 自社の段階は、利用ルール、法人契約、業務手順に記載、効果の記録、置換業務の棚卸しの5項目で判定します

次の一手は、判定表の結果で決まります。2つ以下なら、利用ルールの整備と対象業務の棚卸しから始めてください。3つ以上なら、足りない項目を埋めて効果の記録を月次で回します。

率を知る、指標を分ける、段階を判定、手順で上げる。最初に示した4工程を、もう一度図で確認してください。

• 率を知る：個人・企業・世界　白書の値で現在地を押さえる
• 指標を分ける：利用率と活用率　問いと分母の違いを混同しない
• 段階を判定：自社の5項目　3つ以上で活用段階、2つ以下は導入止まり
• 手順で上げる：ルール→業務組込　順番を守って活用度を上げる

自社がどの段階か、どの業務から置き換えられるかを一度整理したい場合は、おきかえくんの無料診断で5項目の判定と棚卸しの入口まで進められます。数字を見て終わらせず、次の一手に進むところまでを、この記事の出口にしてください。