生成AI 企業の活用状況｜用途・課題・社内ルールを調査から整理

「生成AI 企業」という言葉には、生成AIを開発・提供する企業を指す場合と、生成AIを業務で使っている企業を指す場合の2つがあります。本記事は後者、つまり企業が生成AIをどれくらい導入し、何に使い、どんな課題に直面しているかを、総務省「令和8年版 情報通信白書」と帝国データバンク(TDB)「生成AIに関する企業の動向調査(2026年3月)」で整理します。TDBでは生成AIを業務で活用している企業は34.5%、総務省の企業向け調査では活用方針を持つ企業が68.9%と、数字が約2倍違いますが、これは聞いていることが違うためです。開発企業の一覧を探している方は、AI企業とは｜日本と世界の主要企業一覧と産業レイヤーの整理をご覧ください。内容は2026年10月22日時点の公開資料にもとづきます。

目次

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1. 生成AIを使っている企業は何割か｜総務省とTDBの数字の違い
2. 企業は生成AIを何に使っているか｜用途の割合と効果の実感
3. 活用が進む企業で起きていること｜トラブルの実態と3つの課題
4. 社内で決めておきたいこと｜調査と公的資料から読む8項目
5. 「生成AI企業」を開発企業で探している方へ｜4大生成AIと国内の主な企業
6. 社内展開を支える教育サービス3つの違い｜生成AI専用の教材ではなく、運営面の支え
7. よくある質問(FAQ)
8. まとめ｜生成AIを使う企業の現状から、自社で押さえたい6つのこと

生成AIを使っている企業は何割か｜総務省とTDBの数字の違い

生成AIを業務で活用している日本企業は、TDBの調査(2026年3月)で34.5%です。総務省の企業向け調査では、活用方針を持つ企業が68.9%、何らかの業務で使っている企業が86.4%と、聞き方によって数字が大きく変わります。

「3割台」と「約7割」の2つの数字が出てくるのは、調査の主体、対象、設問が違うためです。違いを公表資料から整理します。

項目	総務省「令和8年版 情報通信白書」	TDB「生成AIに関する企業の動向調査」
調査の概要	2025年度の企業向けアンケート(日本のほか、米国・ドイツ・中国で実施)。白書は2026年7月公表	2026年3月17日から31日に実施。全国2万3,349社に調査し、有効回答は1万312社(回答率44.2%)。2026年5月14日公表
聞いていること	生成AIの活用方針(「積極的に活用する」「活用する領域を限定して利用する」)、組織的な取組、業務での利用	生成AIを業務で活用しているか(「非常に活用している」と「やや活用している」の合計)
全体の数字	活用方針あり68.9%(前年度49.7%)。方針の設問で「わからない」を除いた企業のうち、何らかの業務で利用している割合は86.4%	活用している34.5%
規模別の数字	活用方針あり: 大企業74.0%、中小企業58.1%	活用している: 大企業46.5%、中小企業32.4%、小規模企業28.0%

ここで押さえたいのは、「活用方針を持つ」は、全社で積極的に使う企業に加えて、使う領域を限って利用する企業も含む点です。一方、TDBの34.5%は、実際に業務で活用している企業の割合です。2つの数字は同じ定義ではないため、自社の状況と比べるときは、同じ調査の中の数字どうしで比べるのが安全です(本記事の整理です)。

TDBの調査から見る、規模別・業種別の活用率

TDBの調査では、企業の規模が大きいほど活用率が高い傾向がはっきり出ています。

区分	生成AIを活用している企業の割合(TDB)
大企業 / 中小企業 / 小規模企業	46.5% / 32.4% / 28.0%
従業員数 1,000人超 / 301-1,000人 / 5人以下	63.6% / 51.9% / 29.6%
業界別(高い方)	サービス47.8%、金融38.6%、不動産34.9%
業界別(低い方)	運輸・倉庫27.5%、建設26.4%

活用の度合いの内訳は、「非常に活用している」4.4%、「やや活用している」30.2%、「あまり活用していない」13.6%、「ほとんど活用していない」23.3%で、「今は活用していないが今後の活用を検討している」が14.2%、「活用を禁止している」は0.4%でした。

数字から見える課題｜導入そのものより、運用の仕組み

総務省の調査では、生成AIによる業務変革などに「組織的な取組はない」と答えた日本企業が27.0%あり、米国・ドイツ・中国と比べて顕著に高く、特に中小企業で高い傾向が示されています。また、セキュリティリスクや法的・倫理的な問題を防ぐための取組では、「全社的な指針やガイドラインを整備している」が41.1%で最も高い回答でした。TDBも、調査のまとめで、業務範囲の明確化、人が最終確認を担う前提の運用ルール、情報管理のルールづくり、出力を検証・編集するための社内教育が欠かせないとしています。

つまり、導入しているかどうかより、全員が同じ基準で使えているかが問われる段階に入っています。入力してよい情報や情報セキュリティ、著作権の基準を、全員に同じ形で届けたい場合の一例が、株式会社Oysterが提供するOneCompliance(ワンコンプライアンス)です。商品ページでは、コンプライアンス研修に特化したeラーニングで、ダッシュボードや自動リマインダーによって研修の実施・管理の工数を抑えやすいこと、初期費用なしで受講人数に合わせた料金体系であることが紹介されています。公式サイトのコース一覧には「情報セキュリティ」「個人情報保護法」「著作権」などがあります(2026年10月22日確認)が、生成AIの利用そのものを扱う専用のコースは一覧にありません。費用は受講人数に応じた課金体系のため、問い合わせでの確認が必要です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

社内に法務専任担当や教育専任担当がおらず、社内のみでの実施が困難

OneCompliance 導入事例(株式会社プリメディカ。導入の背景・課題感として掲載) 出典：導入事例ページ

企業は生成AIを何に使っているか｜用途の割合と効果の実感

TDBの調査では、生成AIを活用している企業の主な用途は「文章の作成・要約・校正」が45.1%で最も多く、総務省の調査でも「議事録・メール作成補助」での活用が約7割と最も高くなっています。判断そのものより、その手前の情報整理や文章化に使われています。

主な活用業務(TDB。活用企業3,560社が回答)	割合
文章の作成・要約・校正	45.1%
情報収集	21.8%
企画立案時のアイデア出し	11.0%
データの集計・分析	7.4%
コード生成などのプログラミング支援	5.9%

TDBは、現時点の生成AIは業務判断の代替というより、判断の手前にある情報整理や文章化の補助として使われていると整理しています。総務省の調査も、同じ傾向を示しています。

業務類型(総務省。日本)	活用している割合	効果の実感
議事録・メール作成補助	約7割(最も高い)	約7割(他の類型より顕著に高い)
営業・販売	約6割	白書の本文に数字の記載なし
社内ヘルプデスク	約5割	白書の本文に数字の記載なし

総務省は、日本は米国・ドイツ・中国に比べて「未導入」「わからない」と答える割合が全体的に高く、米国や中国では特に「研究・商品開発」で導入効果を実感する割合が高いとも書いています。

規模・業種で用途はどう違うか

TDBの調査では、大企業で「文章の作成・要約・校正」が47.8%と全体より高く、小規模企業では「情報収集」が25.2%と全体(21.8%)を上回りました。業界別では、サービス業で「コード生成などのプログラミング支援」が13.3%と、全体の5.9%を大きく上回っています。限られた人員で、情報収集やたたき台づくりの効率化を重視する企業が多いと考えられます。業務ごとの具体的な使い方は、生成AIで業務効率化｜業務別の使い方10選・ツールの選び方・注意点で整理しています。

効果は実感されているか

TDBでは、活用企業の86.7%が「効果あり」と答えました(「大いに効果が出ている」25.2%と「やや効果が出ている」61.5%の合計)。小規模企業では「大いに効果が出ている」が29.7%と、大企業の20.8%を上回っています。総務省の調査では、生成AIの活用により生じうる影響として、日本では「作業時間の短縮などによる業務の効率化」が61.6%で最も高く、「製品・サービスの質の向上」が32.2%、「人員不足の解消」が26.8%と続きました。他の3か国では「質の向上」が最も高く、白書は、日本では生成AIが業務効率化の文脈で捉えられている可能性があると指摘しています。メリットとデメリットを整理して知りたい方は、生成AIのメリット7つとデメリット6つ｜効果が出る条件と防ぎ方をご覧ください。

業務領域別の企業事例は、白書で確認できる

総務省の白書は、企業向け調査の結果に続けて、日本企業のAI活用事例を業務領域別に紹介しています。領域は、研究・商品開発、調達、製造・生産、マーケティング、顧客との接点、経営・コーポレート業務の6つです。さらに、個別ヒアリングによる先進事例として、中外製薬とアイニコグループの事例が掲載されています(白書の該当ページ)。AIエージェントを含む国内企業の公表事例は、AIエージェントの例｜国内企業の活用事例と種類を段階別に整理でまとめています。

活用が進む企業で起きていること｜トラブルの実態と3つの課題

TDBの調査では、生成AIを活用する企業の67.7%が、悪影響やトラブルは「ない」と答えています。一方で、使いこなせる社員とそうでない社員の差が広がったと答えた企業は18.8%あり、課題は事故よりも、運用と人材育成に表れやすいと整理されています。

生成AI活用による悪影響・トラブル(TDB。複数回答、上位6項目)	割合
悪影響やトラブルはない	67.7%
AIを使いこなせる社員とそうでない社員の間で、能力や成果の格差が拡大した	18.8%(大企業では23.6%)
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%
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%

直接の事故は少ない一方で、格差や人材育成の面の課題が表に出ています。TDBは、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見ています。

懸念・課題の上位5つ

懸念・課題(TDB。3つまでの複数回答)	割合
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%

総務省の調査でも、日本で懸念されるリスクは、「社内情報の漏洩などのセキュリティリスクがある」が最も高く、「出力結果の精度に問題がある」「著作権等の権利を侵害する可能性がある」が続きました。セキュリティ面の事例と対策は生成AIのセキュリティ対策｜情報漏洩の事例・攻撃手口・企業の対策、著作権はAIの著作権｜生成AI時代の権利・利用規約・実務対応で詳しく扱っています。

個人情報を入力するとき｜個人情報保護委員会の注意喚起

個人情報保護委員会は、2023年6月2日に「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」を公表しています。個人情報取扱事業者向けの注意点は、主に次の2つです。

1. 生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、特定された利用目的の達成に必要な範囲内であることを十分に確認する
2. 本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、その個人データが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合は、個人情報保護法の規定に違反する可能性がある。入力する場合は、サービス提供事業者が個人データを機械学習に利用しないことなどを確認する

なお、本記事は一般的な情報提供であり、法的助言ではありません。個人情報の取り扱いなど、個別の判断が必要な場合は、専門家や所管の機関に相談してください。

これらの課題に共通するのは、ツールの機能ではなく、使う人の理解がそろっているかどうかです。TDBの調査では、能力や成果の格差が広がったと答えた企業が18.8%(大企業では23.6%)あり、上長の確認と検証に手間がかかるようになったという企業の声も紹介されています。ルールを周知したあと、全員が理解できているかをテストで確かめたい場合の一例が、株式会社イー・コミュニケーションズが提供するSAKU-SAKU Testingです。商品ページでは、CBTの技術を活かしたeラーニングプラットフォームで、選択式・穴埋め・並び替え・記述式の問題を配信できること、あらかじめ用意された設問とオリジナルの設問を1つのテストにまとめられること、受講状況や結果がリアルタイムで集計されることが紹介されています。事務局運営やカスタマーデスクを利用する場合は、オプション扱いです。生成AIの利用に特化したコンテンツがあるかは、資料で確認してください。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

社内で決めておきたいこと｜調査と公的資料から読む8項目

社内で決めておきたいのは、使う業務の範囲、入力してよい情報、使ってよいサービス、出力の確認、責任の所在、著作権の確認、見直しの周期、教育と周知の8項目です。8項目は、調査の上位の懸念と公的資料の注意点を、本記事で整理したものです。

項目	決めること	根拠にした調査・公的資料
1. 業務の範囲	生成AIを使う業務と、使わない業務	TDB: 懸念の3位「生成AIを活用すべき業務の範囲」40.0%
2. 入力してよい情報	個人情報、取引先の機密などを入力してよいか。区分と例を示す	個人情報保護委員会の注意喚起(2023年6月2日)。総務省: 懸念の最多は社内情報の漏洩
3. 使ってよいサービス	会社が認めたサービスとアカウントに限る。個人の判断で使う「シャドーAI」を避ける	総務省白書: シャドーAIは機密情報の流出等のリスクがあり、安全な環境の整備と、ルールの整備・周知が必要としている
4. 出力の確認	数字、固有名詞、引用を、誰がどの手順で確認するか	TDB: 懸念の1位「情報の正確性」50.4%。確認と検証の手間が増えたという声
5. 責任の所在	トラブル時の責任者と報告先	TDB: 「トラブル時の責任所在などのルール整備」25.5%
6. 著作権の確認	生成物を社外に出す前の確認	総務省: 懸念の3番目「著作権等の権利を侵害する可能性」
7. 見直しの周期	導入後に、定期的に評価・検証する	総務省: 他の3か国は導入後の定期的な評価・検証の回答が日本より高い傾向
8. 教育と周知	全員に同じ基準を届け、理解を確認する	TDB: 出力を検証・編集するための社内教育が欠かせない

経済産業省と総務省の「AI事業者ガイドライン(第1.2版)」にも、AIを業務で利用する事業者向けの事項があります。自社のルールを作るときの参考資料として位置づけてください(経済産業省のページ)。

自社で足りない項目がどれか、次のセルフチェックで確かめられます。

ルールを作ったあとの広げ方｜総務省白書の2段階

総務省の白書は、AI導入・活用による効果創出のステップとして、まず比較的導入しやすい汎用AIを社員の個人作業で組織的に活用し、そのうえで人間と生成AIの協業のあり方を定義し、業務プロセス全体をAI前提で変革していく流れを示しています。第一歩では、情報漏えい対策を施した生成AIの活用環境を整え、利用時のルールとガイドラインを整備・周知することが挙げられています。

白書は、汎用AIツールを導入しても一部の積極的な社員の利用にとどまる可能性があることも指摘しています。例として紹介されている日清食品グループでは、部門ごとに効果が見込める対象業務を選び、プロンプトのひな形を作成して効果を測定しながら少しずつ社内展開した結果、社内の生成AI利用率が直近で7割超に達したと、白書に記載されています(出典は日清食品ホールディングスの2024年のIR資料)。環境の整備で終わらせず、ユースケースの収集や定期的なワークショップで浸透させることが重要という内容です。

全社に広げる段階では、自社のルールや使い方の手順を、いつでも学び直せる教材にしておく必要があります。社内独自の教育内容を学習プログラムにしたい場合の一例が、株式会社FCEが提供するSmart Boardingです。商品ページでは、内定者・新人教育からリーダー・管理職育成まで幅広く使えること、自社独自の教育内容を学習プログラム化して、いつでも何度でも学習と復習ができること、LMS機能で受講者ごとの進捗や理解度を確認できることが紹介されています。電話やメールでの相談、教育プログラムの設計といった手厚いサポートは、「充実サポートプラン」のみです。生成AIの利用に特化した既製のコースがあるかは、資料で確認してください。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

【自社オリジナルコンテンツ】と【FCEプログラム】を活用した自社独自の学習コースを作成

Smart Boarding 導入事例(株式会社ミツハシ)の見出し 出典：導入事例ページ

生成AIの研修で学ぶ内容や、研修サービスの選び方は、生成AI研修とは？企業向けの学ぶ内容・選び方・助成金・定着の進め方で整理しています。資格で体系的に学ぶ方法は、AIパスポートとは｜生成AI・IT・DXリテラシーの選び方をご覧ください。

「生成AI企業」を開発企業で探している方へ｜4大生成AIと国内の主な企業

生成AIを開発・提供する企業として広く知られるのは、ChatGPTのOpenAI、GeminiのGoogle、ClaudeのAnthropic、CopilotのMicrosoftなどです。国内の開発企業は、AI企業の一覧記事で整理しています。

サービス名	提供している企業
ChatGPT	OpenAI
Gemini	Google
Claude	Anthropic
Copilot	Microsoft

「4大生成AI」に公的な定義はありませんが、2026年10月22日時点の検索結果の解説では、この4つのサービスを指すものが目立ちます。種類別の代表サービスやプランの違いは、生成AI一覧｜種類・提供元・プラン別の早見表と選び方で確認できます。

「日本のトップ企業」「3大AI企業」といった公的な順位や定義もありません。国内の大手IT企業、AI専業企業、スタートアップの一覧と、順位で比べるときの見方は、AI企業とは｜日本と世界の主要企業一覧と産業レイヤーの整理に詳しくまとめています。

社内展開を支える教育サービス3つの違い｜生成AI専用の教材ではなく、運営面の支え

3つのサービスは、生成AIの操作を教える教材ではなく、基準の周知・理解度の確認・手順の教材化という運営面を支える教育サービスです。

ここまでに登場した3つのサービスを、役割の違いで並べます。優劣や順位ではなく、社内の状況に合うものを選ぶための整理です。自社の状況を選ぶと、合うサービスが強調されます。

どのサービスも、生成AIそのものの設定や操作を代わりに行うものではありません。生成AIを使う環境の整備は、前章までの項目どおり、自社で行います。そのうえで、使う人が増えたときの基準の周知、理解の確認、手順の教材化を、研修の仕組みに載せるかどうかを検討する位置づけです。複数のサービスの資料をまとめて請求して、研修の内容・管理の方法・サポートの範囲を比べてください。

よくある質問(FAQ)

Q1. 生成AIを業務で活用している企業は、どれくらいありますか？

A. TDBの調査(2026年3月)では、生成AIを業務で活用している企業は34.5%で、大企業46.5%、中小企業32.4%、小規模企業28.0%でした。総務省の企業向け調査では、活用方針を持つ企業が68.9%で、聞いていることが違うため、数字は直接比べられません。

Q2. 企業は生成AIを主に何に使っていますか？

A. TDBの調査では、「文章の作成・要約・校正」が45.1%で最も多く、「情報収集」が21.8%、「企画立案時のアイデア出し」が11.0%で続きます。総務省の調査では、「議事録・メール作成補助」での活用が約7割と最も高くなっています。

Q3. 企業が生成AIを使うときの主な課題は何ですか？

A. TDBの調査で懸念が最も多かったのは「情報の正確性」で50.4%です。「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%が続きます。一方、活用企業の67.7%は悪影響やトラブルは「ない」と答えています。

Q4. 社内ルールでは、何を決めておけばよいですか？

A. 本記事では、業務の範囲、入力してよい情報、使ってよいサービス、出力の確認、責任の所在、著作権の確認、見直しの周期、教育と周知の8項目に整理しています。経済産業省と総務省のAI事業者ガイドライン(第1.2版)や、個人情報保護委員会の注意喚起も参考になります。

Q5. 生成AIで有名な企業はどこですか？日本の企業はありますか？

A. 生成AIサービスの提供企業では、ChatGPTのOpenAI、GeminiのGoogle、ClaudeのAnthropic、CopilotのMicrosoftが広く知られています。「日本のトップ企業」「3大AI企業」という公的な順位や定義はなく、国内の大手IT企業、AI専業企業、スタートアップは、AI企業の一覧記事で整理しています。

Q6. 4大生成AIとは何ですか？

A. 公的な定義はありませんが、一般にChatGPT(OpenAI)、Gemini(Google)、Claude(Anthropic)、Copilot(Microsoft)の4つを指す解説が目立ちます。どのサービスを指すかは記事によって異なるため、自社で使う目的に合わせて、提供元の公式ページで機能やプランを確認してください。

まとめ｜生成AIを使う企業の現状から、自社で押さえたい6つのこと

生成AIを業務で活用している企業は、TDBの調査で34.5%、総務省の調査で活用方針を持つ企業が68.9%です。数字の差は、聞いていることの違いによります。企業の課題は、導入そのものより、運用の仕組みと教育にあります。

1. 生成AIの活用率は、調査によって数字が違う。自社と比べるときは、同じ調査の中の規模別・業種別の数字を使う
2. 主な用途は、文章の作成・要約・校正、情報収集、企画のアイデア出しなど、判断の手前の作業
3. 活用企業の86.7%が効果を実感する一方、使いこなしの格差が広がったと答えた企業が18.8%ある
4. 懸念の上位は、情報の正確性、専門人材・ノウハウ不足、活用する業務の範囲、情報漏洩
5. 社内で決めておきたいのは、業務の範囲・入力してよい情報・使ってよいサービス・出力の確認・責任の所在・著作権の確認・見直し・教育の8項目
6. 基準の周知・理解度の確認・手順の教材化をそろえるため、eラーニングの資料を請求して比較する

生成AIの活用状況や調査の数字は、毎年大きく変わります。変わらないのは、どこまで任せ、どこで人が確認するかを決めるのは、使う組織の側だということです。まずは1つの部署と1つの業務から、基準を決めて試すところから始めてください。

• 総務省「令和8年版 情報通信白書」生成AIの活用方針等(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121110.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」組織的な取組状況(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121120.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」生成AIの業務利用状況(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」懸念されるリスク及びリスク対策のための取組状況(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121140.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」生成AIの活用により生じうる影響(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121150.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」日本企業におけるAI活用事例(業務領域別)(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121200.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」AI導入・活用による効果創出のステップ(2026年10月22日確認)https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121420.html
• 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。2026年10月22日確認)https://www.tdb.co.jp/report/economic/20260514-genai/
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」(2023年6月2日)https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf
• 経済産業省「AI事業者ガイドライン」(第1.2版)https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html
• OneCompliance「コンプライアンス研修 学習コース/コンテンツ一覧」(2026年10月22日確認)https://onecompliance.jp/courses