職種別の巻を読む前に、全体がどうなっているかを押さえる。出典は帝国データバンク「生成AI に関する企業の動向調査（2026年3月）」1本のみで、ベンダーの記事は使わない。
調査概要は次のとおり。規模が大きく、AI を売る立場ではない調査機関が実施している点で、この分野では例外的に信頼できる。
- 調査期間: 2026年3月17日〜3月31日
- 調査対象: 全国 23,349 社 / 有効回答 10,312 社（回答率 44.2%）
この図書館にとって都合の悪い数字
主な活用業務の内訳がこうなっている。
| 業務 | 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% |
この図書館が扱う Claude Code / Codex / Gemini CLI は、いちばん下の 5.9% に向けた道具である。日本企業の実際の使い方の主流は、**その 7 倍以上ある「文章の作成・要約・校正」**の方にある。
だから職種別の巻を読むときは、次の区別を持っておくとよい。
- 文章仕事が中心の職種（事務、士業、マーケティング）— 主流の使い方。ただしこの図書館の facts はほとんど当てはまらない
- ものを作る職種（エンジニア、業務改善ツールの内製）— 少数派だが、この図書館の facts がそのまま効く
使っているのは 3 社に 1 社
生成AI を業務で活用している企業は 34.5%。活用している企業のうち 86.7% が効果が出ていると答えている（「大いに」25.2% ＋「やや」61.5%）。
使えば効果は出る。使っていない企業が 3 分の 2 いる、という形になっている。
業種で大きく違う
| 業種 | 活用率 |
|---|---|
| サービス | 47.8% |
| 金融 | 38.6% |
| 不動産 | 34.9% |
| 運輸・倉庫 | 27.5% |
| 建設 | 26.4% |
規模でも大きく違う
| 従業員数 | 活用率 |
|---|---|
| 1,000人超 | 63.6% |
| 301〜1,000人 | 51.9% |
| 5人以下 | 29.6% |
規模別に見ると 大企業 46.5% / 中小企業 32.4% / 小規模企業 28.0%。
「うちの業界はまだ」は、たいてい事実ではなく規模の問題である可能性が高い。1,000人超と5人以下では倍以上の開きがある。
起きているトラブル
複数回答。「悪影響やトラブルはない」が 67.7% で最多だが、残りの内訳が示唆的。
| 項目 | 割合 |
|---|---|
| 悪影響やトラブルはない | 67.7% |
| 能力や成果の格差が拡大した | 18.8% |
| 社員が業務をAI任せにして意欲が低下 | 4.0% |
| 若手が育たなくなった | 2.2% |
| 出力結果の誤りでトラブルが発生 | 1.3% |
| 機密情報や個人情報が流出 | 0.7% |
最も多い実害は情報漏洩でも誤りでもなく「格差の拡大」（18.8%）で、2 番目に多い項目の 4 倍以上ある。導入時に警戒されがちな流出は 0.7%、誤りによるトラブルは 1.3% にとどまる。
つまり実務上の課題は「AI が間違える」ことより、**「使える人と使えない人の差が開く」**ことの方にある。
懸念されていること
3つまでの複数回答。
| 項目 | 割合 |
|---|---|
| 情報の正確性 | 50.4% |
| 専門人材・ノウハウ不足 | 41.3% |
| 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% |
「活用すべき業務の範囲」が 40.0% ある。何に使えばよいか分からない、という状態が 5 社に 2 社。この図書館の職種別の巻は、そこに直接答えることを狙っている。
情報漏洩の懸念は 33.5% ある一方、実際に流出が起きたのは 0.7%。懸念の大きさと発生率が 50 倍近く離れている。恐れる必要が無いという意味ではないが、恐れの大きさに対して実害の報告は少ない。
この巻の限界
- 業種の区分が粗い。 調査は「サービス」「金融」などの大分類で、会計事務所や動画制作といった単位では出ていない。個別の職種は各巻で別途調べている
- 職種ではなく企業単位の調査。 「誰が使っているか」は分かるが「その会社の中で誰が使っているか」は分からない
- 1 時点の調査であり、推移は追っていない