個人利用で止まるAI活用: 担当者がいない会社が最初の90日で決めること

使っている社員はいるのに、会社としては進まない

「社員が個人でChatGPTを使っていることは知っている。ただ、会社として何を、どう進めればよいか分からない」。AIの推進を任されたものの、業務とAIの両方が分かる人が社内にいない。この記事は、そうした状況を想定しています。

生成AIの導入そのものは、急速に進んでいます。IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2026」では、生成AIを「導入している」と答えた日本企業は、2024年度の22.6%から2025年度の44.0%に増えました。ただし、導入が進むことと、業務で使いこなせることは別の話です。

この記事では、専任の担当者がいない企業が、個人利用から業務利用へ進むために、最初の90日で何を決めればよいかを整理します。

論点1: 広がっているのは個人の利用で、部署の業務プロセスへの組み込みは1割強

IPAは、生成AIを「導入している」「試験利用している」「利用に向けて検討している」と答えた企業に、組織での使われ方を尋ねています。2025年度調査の結果は次のとおりです。

• 個人で業務利用している: 63.3%
• 個人や部署で試験利用している: 44.8%
• 全社的なサービスに組み込まれている: 18.6%
• 部署の業務プロセスに組み込まれている: 11.9%

この割合は、日本企業全体ではなく、導入・試験・検討中の企業の中での割合です。各項目は別々の回答率で、合計は100%を超えます。IPAは、いずれの項目も2024年度の傾向と大きな変化はなく、個人利用・試験利用が中心だとしています。また、この数値は調査全体の値で、従業員30〜300名の企業に絞ったものではありません。

論点2: 個人利用と業務利用では、決めることが違う

個人の利用であれば、何を入力するか、出力が正しいか、役に立ったかは、本人の判断で済みます。会社として使うには、これらを誰が、どの基準で決めるのかが問われます。

調査で上位に挙がる課題も、この種のものです。IPAの調査では、AI導入・運用上の課題として「専門人材が不足している」が50.1%、「生成AIの効果やリスクに関する理解が不足している」が45.8%、「適切な利用を管理するためのルールや基準の作成が難しい」が39.7%でした。帝国データバンクの2026年3月調査（有効回答1万312社）では、生成AIの懸念・課題（3つまでの複数回答）として、「情報の正確性」50.4%、「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%が挙がりました。

二つの調査は対象も設問も異なり、数値は比較できません。ただ、挙がっている課題は、人材、ルールと責任、出力の正確性、対象業務の範囲と、似た種類に集まっています。JYUは、これを「個人では本人が決めていたことが、組織では誰も決めていない」状態として読みます。決める必要があるのは、次の5点です。

決めること	個人の利用	組織としての業務利用
入力してよい情報	本人が、その場で判断する	会社が情報の区分と、入力してよい範囲を決める
出力の確認	本人が読んで、使うかを決める	誰が、どの手順で確認するかを決める
責任の所在	本人	業務の責任者が持つ。問題が起きたときの連絡先も決める
効果の見方	使ってみた実感	使う前の基準値と、同じ項目で比べる
対象の範囲	本人の仕事のうち、使えそうなもの	限定した業務・少人数から始め、広げるかを判断する

JYUの整理です。公的な標準ではありません。

論点3: 効果は感じていても、測れていない

IPAの調査では、AI導入による効果の内容は「業務が効率化したり迅速化した」が91.6%と最も高く、「顧客満足度が向上した」は4.5%、「売上や利益が向上した」は3.9%にとどまります。効果があったと答えた企業が母集団で、対象はAI（生成AIを含む）です。効果の中心は、業務の効率化という社内向けの領域です。

測定については、JUASの「企業IT動向調査2025」に数字があります（東証上場企業とそれに準じる企業981社、2024年9〜10月の速報）。言語系生成AIの効果測定について、最も多かった回答は「効果測定を行っていない」の59.8%で、次いで「削減できた労働時間の測定」が32.8%でした。上場企業が中心の調査で、中小企業の数値ではありません。

JYUは、最初の90日に見る指標は、売上ではなく次の4つが現実的だと考えます。効果が出ている領域（業務の効率化）に合わせ、使う前に基準値を取れるものを選ぶという考え方です。

• 所要時間: 対象業務にかかる時間。使い始める前に測っておく
• 品質: 確認と修正にかかる手間、誤りの件数
• 利用: 対象者のうち、実際に使っている人数と頻度
• 事故: 入力してはいけない情報の入力、確認なしの社外提出などの件数

論点4: 対象業務は「効果」と「間違えたときの影響」で選ぶ

利用が先に広がっているのは、出力を人が確認しやすい、文書まわりの業務です。IPAの調査では、AIの用途は「文書・音声の要約・翻訳・校正」82.5%、「文書・レポートの作成（社内・社外）」80.5%、「情報検索・収集・分析・レポーティング」77.0%が上位で（導入・試験・検討中の企業が母集団）、IPAは個人の業務の効率化用途が中心としています。帝国データバンクの調査でも、生成AIを活用している企業（3,560社）の活用業務は「文章の作成・要約・校正」45.1%が最多でした。

一方、IPAの手引書（2026年7月31日）は、AIシステムの対象業務や扱う情報に基づいて、固有リスク（影響度の大きさ）を評価する考え方を示しています。JYUは、最初の対象業務を、効果の見込みと、間違えたときの影響の2軸で選ぶことを勧めます。間違えたときの影響が大きい業務は、効果が大きくても、確認の仕組みが先に必要です。

効果の見込み大きい小さい

後回しでよい対象にしないまず試す確認の仕組みを先に会議メモの要約調べものの整理社内向け文書の下書き顧客への回答文の下書き契約書・見積書の確認採用・評価の判断

社内で気づいて直せる間違えたときの影響顧客・取引先に及ぶ

• 会議メモの要約: 間違えたときの影響 12 / 効果の見込み 84
• 調べものの整理: 間違えたときの影響 26 / 効果の見込み 70
• 社内向け文書の下書き: 間違えたときの影響 20 / 効果の見込み 55
• 顧客への回答文の下書き: 間違えたときの影響 72 / 効果の見込み 64
• 契約書・見積書の確認: 間違えたときの影響 90 / 効果の見込み 82
• 採用・評価の判断: 間違えたときの影響 92 / 効果の見込み 22

配置はJYUの目安です。業務の実態に合わせて動かしてください。

提言: 最初の90日で決める3つのこと

専任の担当者がいなくても、決めることはできます。IPAは、AIの利活用はIT部門主導が多く、最高AI責任者（CAIO）や専任体制の整備は限定的だとしています。専任がいない状態は、特別なことではないと読めます。

決めるのは、次の3つです。

1. 入力してよい情報の区分。 何を入れてはいけないかを決めます。サービスの種類や設定によって、入力した情報の扱いは異なるため、使うサービスごとに確認します。
2. 出力を確認する人と手順。 AIが作った下書きを、誰がどう確認してから使うかを決めます。
3. 最初の対象業務と、測る指標。 1つの業務に絞り、使う前の基準値を取ります。

進め方の流れを、次のように整理します。期間の区切りは公的な標準ではなく、JYUの整理です。

1. 01
   個人利用の実態を聞き取る（〜30日）人が判断

   誰が、何に、どの情報を入力して使っているかを把握する。責める場ではなく、使い方を集める場にする。

2. 02
   責任者・入力ルール・対象業務を決める（〜30日）人が判断

   兼任でよいので責任者を1人置く。入力してよい情報の区分と、最初の対象業務を1つ決める。

3. 03
   使う前の基準値を取る（〜30日）人が判断

   対象業務の所要時間と、確認・修正の手間を、AIを使う前に測っておく。

4. 04
   限定して試す（31〜60日）協働

   1業務・少人数で使う。AIが下書きを作り、決めた人が確認してから使う。

5. 05
   測って、続ける・変える・止めるを決める（61〜90日）人が判断

   基準値と比べ、事故の有無も見て判断する。広げる場合は、対象とルールを更新する。

期間は目安です。判断の基準は、試す前に決めておきます。

個人利用を一律に禁止すると、使われなくなるのではなく、見えなくなる恐れがあります。まずは実態を聞き取り、使い方を集めるところから始めることを勧めます。「続ける・変える・止める」の判断基準を試す前に決めておくのは、基準が後から決まると、結果に合わせた判断になりやすいためです。

おわりに

専任の担当者がいないことは、AI活用を始めない理由にはなりません。専門人材の不足は、IPAの調査では最大の課題として挙がっています。ただ、人材が揃うのを待たなくても、入力してよい情報、出力を確認する人、最初の対象業務と指標は決められます。決めたうえで1つの業務を測れば、次に何が足りないのかも見えてきます。

出典と前提

数値は2026年11月3日に、各調査の公表資料で確認しました。調査ごとに対象・設問・定義が異なるため、数値同士は直接比較していません。

• IPA「DX動向2026」（2026年7月30日公表）: 本文PDF。IPAが2026年に実施した「企業等におけるDX推進状況等調査分析」（2025年度調査）。日本標準産業分類の19業種の企業の経営層またはICT関連事業部門が対象で、有効回答は1,799社、調査期間は2026年4月中旬から6月中旬。生成AIの導入率は図表3-5、利用形態は図表3-6、用途・効果・課題・体制は図表3-9・3-14・3-16と本文を参照。
• 帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」（2026年5月14日公表）: 調査ページ。調査期間は2026年3月17〜31日、有効回答は1万312社。
• JUAS「企業IT動向調査2025」プレスリリース第2弾（速報、2025年2月18日公表）: ニュースページ。東証上場企業とそれに準じる企業が対象で、有効回答は981社、調査期間は2024年9月6日〜10月28日。公表ページには各割合の母数が明記されていない。
• IPA「生成AIおよびAIエージェントを安全に活用するための手引書」（2026年7月31日更新）: 公開ページ。第5章で、対象業務や扱う情報に基づく固有リスクの評価を扱う。

「決める3つのこと」「90日の流れ」「4つの指標」「業務の選び方の2軸」は、JYUの整理であり、公的な標準ではありません。