生成AIで成果を出すには、どの程度使いこなせる必要があるのか。ビジネス職に対する生成AIの活用実態調査で、社会人の生成AI活用の段階や、成果を出している人の活用度合いが示された。
生成AIが普及する半面、成果につなげられているかは人によって差が出ている。GiftXが実施した「ビジネス職生成AI活用実態調査(2026年版)」で、職種別の成果実態やAIエージェント使用率、活用における課題などが明らかとなった。
AIの使い方に関する設問では、「チャットで質問・相談する」段階が28.1%、「チャットで文章や資料を作成する」段階が42.2%だった。両者を足すと約7割に達し、多くの利用がチャット中心にとどまる。「自社の情報や業務手順を覚えさせて実行する」段階は19.3%、「AIエージェントが業務プロセスを半自動・自動で扱う」段階は10.5%だった。利用の広がりに比べ、業務プロセスへ組み込む水準まで到達した層は少数に限られた。
生産性や成果の変化については、一定の上昇感が広く確認された。生産性では「上がった」が19.4%、「やや上がった」が52.6%で、合計72.0%となった。「変わらない」は21.7%、「やや下がった」は4.2%、「下がった」は2.1%だった。
一方、成果・品質では「上がった」が20.2%、「やや上がった」が50.1%で、合計70.3%となった。「変わらない」は24.4%、「やや下がった」は3.6%、「下がった」は1.8%だった。多くの利用者が効果を感じる半面、明確な成果を答えた層は約2割に収まった。
成果差は使い方の段階ごとに差が出た。「生産性が明確に上がった」と方得た割合は、「チャットで質問」(以下、L1)が13.8%、「チャットで作成」(以下、L2)が14.5%、「覚えさせて実行」(以下、L3)が19.4%、「AIエージェント化」(以下、L4)が54.3%だった。
チャット中心層の平均14.3%と比べ、AIエージェント化層は約3.8倍となった。成果・品質が明確に上がった割合は、L1が19.2%、L2が16.3%、L3が17.1%、L4が44.3%だった。業務手順や判断基準をもとに複数工程をAIへ任せる段階で、生産性と成果・品質の上昇感が高く出た。
職種別に見ると、AIエージェント化の到達率は高い職種でも16%だった。専門性や複雑性の高い業務において、自動化しない形でAIを高度に使う場合もあり、活用段階の差だけで優劣を測るものではないと注記された。
マーケティングは利用率73.7%で7職種中2位だったが、生産性が明確に上がった割合は13%、成果・品質が明確に上がった割合は14%で、いずれも7位だった。AIエージェント化への到達率は11%で、ほかの職種より遅れが目立つ水準ではなかった。業務範囲が広く、AI出力を実務成果へつなげる設計難度が高い領域とされる。営業は利用率62.4%で5位だが、生産性の明確な上昇は24%で2位、成果・品質の明確な上昇は27%で1位だった。
課題において、個人が感じる項目として「どこまでAIを活用していいか判断できない」が27.7%で最多だった。「出力の質が実務でそのまま使えない」が27.4%、「毎回の指示・調整に手間がかかる」が26.5%、「進化が速く、使い方をキャッチアップできない」と「チャットで使う程度で、自動化に進めていない」が各25.7%で続いた。
組織として感じる課題は「AI活用が個人任せになっている」が25.9%で最多だった。続いて、「AI活用を学ぶ機会・研修制度がない」が20.6%、「セキュリティ制限で業務に合うツールが使えない」が19.6%、「利用ルール・ガイドラインがない」と「業務に組み込む仕組み・専門人材がいない」が各19.1%となった。AIをより積極的に活用したいとの回答は59.9%に達した。
なお、調査は全国の正社員・会社役員のAI利用者669人から、インターネット調査にて回答を得ている。調査期間は2026年6月22〜26日。
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