生成AI活用者の約7割は「チャット止まり」 成果を実感する人の使い方とは

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。ビジネス職を対象とした生成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。

[後藤大地，キーマンズネット]

　生成AIが普及する半面、成果につなげられているかどう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。

約7割がチャット利用段階にとどまる、生産性向上は使い方で差

　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。

AI利用者の使い方の内訳（出典：GiftXリリース）

　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。

AI活用の生産性と成果・品質の向上実感（出典：GiftXリリース）

　成果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」と答えた割合は、「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。

AI活用成果の使い方ごとの差（出典：GiftXリリース）

　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基に複数工程を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GiftXは注記している。

業務別のAIエージェント化到達割合（出典：GiftXリリース）

　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、他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。

業種別のAI利用率など（出典：GiftXリリース）

　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。