AI活用格差を実感しているのは誰か？AI活用を社内に広げるために、人事部が確認すべきこと

この記事を監修した人

青山 愼

立命館大学経済学部卒業。早稲田大学ビジネススクールでMBAを取得。在学中に、「組織学習」や「個人の知の獲得プロセス」に関する研究を経て、リアルワン株式会社を設立。企業や組織が実施する各種サーベイ（従業員満足度調査・360度評価・エンゲージメントサーベイ等）をサポートする専門家として活動。現在は累計利用者数が100万人を超え、多くの企業や組織の成長に携わる。

はじめに：AI活用は「デスクワークだけの話」ではない

生成AIをはじめとするAIツールの活用は、企業の中で少しずつ広がっています。その一方で、人事部門や現場からは、次のような声もあがっています。

• AI活用といっても、うちは製造業だから関係ない
• 店舗や現場の仕事では、AIを使う場面が少ない
• 建設業や小売業では、事務職ほどAIの活用イメージが湧かない
• AIを使っている人と使っていない人の差と言われても、職種差の影響が大きいのではないか

AI活用は、業種や職種、業務内容によって大きく異なります。活用方法も、文章作成や資料作成だけに限られるものでもありません。

製造業では「設備保全・検査・品質管理」、小売業では「在庫管理・店舗業務支援」、建設業では「工程管理・安全管理・施工の効率化」など、現場に近い領域でもAI活用の可能性が広がっています。

経済産業省も、AI導入ガイドブックの中で、製造業における「AIが検査精度の向上やロスコスト削減などに関わる可能性」を示しています。これは、AI活用がオフィス業務だけでなく、ものづくりの現場にも関わるテーマであることを表すものでしょう。

小売業でも、AI活用は進んでいます。セブン‐イレブン・ジャパンは、「天候や曜日特性」「過去の販売実績」などをもとに、需要予測を行うAI発注システムを全店舗に導入。発注業務にかかる時間を約40%削減させています。

建設・インフラ分野でも、AIやデジタル技術の活用は重要なテーマのひとつです。国土交通省の「i-Construction 2.0」では、建設現場のオートメーション化に向けて、AIが工程や安全をコントロールする将来像などが示されています。

このように、AI活用は、今や「オフィスワーカーだけの話」ではなくなっています。業種や職種によって使い方が異なるからこそ、「自社ではどの業務に使えるのか」「誰にどのような支援が必要なのか」を考えることが重要なのです。

リアルワン株式会社は、働く人の仕事や職場に対する意識を把握するため、2026年5月、働く人500名を対象に実施した独自調査「働く人の仕事と職場に関する意識調査」を実施。本記事では、その結果をもとに、AI活用状況別に見たAI活用格差の実感、将来的な格差への見通し、会社・組織によるAI支援・教育の実感について解説します。

AI活用状況を3つの層に分けて見る

今回の調査では、仕事でのAI活用状況をもとに、回答者を3つの層に分けて集計しました。本文では、できるだけわかりやすく、次のように表現しています。

• まだあまり使っていない人：AIを「まったく／ほとんど活用していない」「あまり活用していない」と回答した人→全体の55.4%
• 時々使っている人：AIを「どちらともいえない／時々活用」と回答した人→全体の25.4%
• 仕事で使っている人：AIを「やや活用している」「よく活用している」と回答した人→全体の19.2%

AI活用を進める際には、全員を一括りにするのではなく、活用状況ごとに受け止め方や支援の行き届き具合を確認することが重要です。

「まだあまり使っていない人」の中には、業務上、AIを活用する場面が少ない人も含まれます。「時々使っている人」には、試してはいるものの、まだ日常的な活用には至っていない人が含まれます。「仕事で使っている人」には、すでに業務の中でAIを活用し始めている人が含まれます。

このように分けて見ることで、「AI活用がどこまで広がっているのか」「どの層に、どのような支援が必要なのか」を考えやすくなるのです。

仕事でAIを使っている人では、76.0%が「すでに差が出ている」と実感

まず、AI活用状況別に、現在のAI活用格差の実感を確認しました。

「AIを活用できる人とできない人で、すでに差が出ている」と感じている人の割合は、「まだあまり使っていない人」では19.9%でした。「時々使っている人」では39.4%、「仕事で使っている人」では76.0%でした。

「まだあまり使っていない人」と「仕事で使っている人」の間には、56.2ポイントの開きが見られました。

この結果から、AIを「仕事で使っている人」は、AI活用格差を実感している割合が高い傾向が見られました。一見すると、AI活用格差は「使っていない人」が感じるものと思われるかもしれません。しかし今回の調査では、実際にAIを仕事で使っている人の方が、「すでに差が出ている」と感じている割合が高い結果となりました。

これは、AIを実際に使うことで、「資料作成・情報収集・文章作成・分析・業務効率」などの違いを実感しやすくなるためかもしれません。

ただし、この結果は「AIを使っていない人は遅れている」という意味ではありません。職種や業務内容によって、AIを活用しやすい場面は異なります。重要なのは、使っている人とそうでない人の間に、どのような経験差や支援差があるのかを丁寧に見ていくことなのです。

将来的なAI活用格差についても、仕事で使っている人では76.0%が実感

次に、将来的なAI活用格差の実感を確認しました。

「今後、AIを活用できる人とできない人の差が広がる」と感じている人の割合は、「まだあまり使っていない人」では21.7%でした。「時々使っている人」では44.9%、「仕事で使っている人」では76.0%でした。

「まだあまり使っていない人」と「仕事で使っている人」の間には、54.4ポイントの開きが見られました。

現在のAI活用格差だけでなく、将来的な格差についても、「仕事で使っている人」で高い割合が見られました。AIを実際に使っている人は、今後AIを活用できる人とそうでない人の差がさらに広がると感じている可能性があります。

この結果は、AI活用を「使う人だけが使うもの」にしておくと、今後、職場内の経験差や学習機会の差が大きくなる可能性を示しています。

AI支援・教育の実感も、仕事で使っている人で高い傾向

AI活用状況別に、会社・組織によるAI支援・教育の実感も確認しました。

「会社・組織によるAI支援・教育」を感じている割合は、「まだあまり使っていない人」では19.9%でした。「時々使っている人」では34.6%、「仕事で使っている人」では68.8%でした。

「まだあまり使っていない人」と「仕事で使っている人」の間には、48.9ポイントの開きが見られました。

この結果から、AIを「仕事で使っている人」は、「会社・組織によるAI支援・教育」を感じている割合が高い傾向が見られました。

ただし、これは「会社の支援があるからAIを活用している」ことを示すものではありません。AIを活用している人が会社の支援を感じやすいのか、支援を感じている人が活用しやすいのか。あるいは、両方に関係する職場要因があるのか、慎重に見ていく必要があります。

AI活用を広げるには、会社としての支援や教育が従業員にどのように行き届いているかを確認することが重要になります。

AI活用を広げる際は、エンゲージメントもあわせて確認する

AI活用を社内に広げる際には、利用率だけでなく、従業員が仕事に対して「どのような気持ちで向き合っているか」もあわせて確認することが重要です。

今回の追加集計では、エンゲージメントが高い人の割合は、AIを「まだあまり使っていない人」で45.8%、「時々使っている人」で54.4%、「仕事で使っている人」で65.6%でした。「仕事で使っている人」と、「まだあまり使っていない人」の間には19.8ポイントの開きが見られました。

また、「会社・組織によるAI活用の支援や教育」を感じている人では、エンゲージメントが高い人の割合が72.4%でした。一方、「支援や教育」をあまり感じていない人では39.3%でした。両者の間には33.1ポイントの開きが見られました。

これらの結果からは、AIを仕事で活用している人や会社の支援・教育を実感している人は、エンゲージメントが高い人の割合も高い傾向がうかがえます。

もちろん、この結果だけで「AIを使うとエンゲージメントが高まる」とは言えません。もともと仕事に前向きな人ほどAIを取り入れやすい可能性もありますし、会社の支援や教育を積極的に受け入れやすい可能性もあります。

ただし、AI活用は単なる業務効率化にとどまらず、新しいことを学ぶ、試す、仕事の進め方を工夫するといった経験とも関わってくるでしょう。今回の結果からは、AIへのチャレンジや会社による支援の実感が、仕事への前向きな姿勢やエンゲージメントと関連している可能性がうかがえます。

AI活用を社内に広げる際には、「使える人を増やす」という実務面だけでなく、従業員が「前向きに学び、試し、自分の仕事に活かせているか」、またそうした経験が「仕事への前向きさにつながっている可能性があるか」という側面にも目を向けることが重要です。

なぜAIを仕事で使っている人では、格差を実感しやすいのか

今回の結果を読み解くうえでは、組織行動論や技術受容に関する研究に用いられる、いくつかの考え方が参考になります。

まず、「技術受容モデル」という考え方があります。これは、新しい技術を使うかどうかには、「役に立つと感じるか」「使いやすいと感じるか」が関係するという考え方です。AIについても、実際の業務で役立つ場面を経験すると、活用の意味や差が見えやすくなる可能性があります。

次に、「自己効力感」という考え方があります。これは、「自分にもできそうだ」「対応できそうだ」と感じる感覚です。AIを一度使い、業務に活かせた経験がある人では、「さらに使ってみよう」という感覚が生まれやすくなる可能性があります。

また、「組織的支援認知」も参考になります。これは、従業員が「会社や職場は自分の貢献を評価し、気にかけてくれている」と感じる程度のことです。会社のAI支援・教育を感じられることは、AI活用を個人任せにせず、職場として学びや活用を支えているという感覚と関連している可能性があります。

さらに、「職場学習」の視点も重要です。AI活用は、研修を受けるだけで身につくものではありません。日々の業務の中で試し、周囲の活用例を見て、相談しながら少しずつ定着していくものです。

これらは、AIの導入を単なるツール展開ではなく、「学習・支援・職場変化のテーマ」として進めるうえで参考になる考え方といえます。

小さく始めることが、AI活用を広げる一歩になる

「AI活用を社内に広げる」と聞くと、全社的に大規模な研修や制度を導入するといったイメージを持つかもしれません。しかし、最初から全社展開を目指す必要はなく、むしろ、特定の部署や有志メンバーから小さく始め、実際に活用した事例を共有していく方が、その後の展開を進めやすくなります。

組織変革では、変化を進めるために「変革を支える仲間をつくること」「行動を妨げる障害を取り除くこと」「短期的な成果を共有すること」が重要だとされています。

たとえば、組織変革論でよく知られる「ジョン・コッター」。彼は、変革を進めるプロセスの中で「変革を支えるチームづくり」「行動しやすくするための障害の除去」「短期的な成果の創出」などを重視しています。

AI活用でも同じです。たとえば、一部の部署や有志メンバーでAI活用を試し、うまくいった活用例を社内に共有する。そのうえで、別の部署や職種でも応用できるかを考える。さらに、うまくいかなかった点や不安も共有し、ルールや支援策を整える。

このように、小さく始めて、学びを共有しながら広げることが、AI活用を個人任せにしないための一歩といえるでしょう。

人事部が確認すべきこと：AI活用を広げるためのチェックリスト

AI活用を一部の人だけで終わらせないためには、まず現状を把握することが重要です。人事部門では、以下のような点を確認するとよいでしょう。

• どの部署・職種でAI活用が進んでいるか
• どの部署・職種でAI活用が進んでいないか
• AIを仕事で使っている人は、どのような業務で使っているか
• AI活用格差を感じている層はどこか
• 将来的なAI活用格差を感じている層はどこか
• 会社のAI支援・教育を感じている層はどこか
• AI支援・教育が届いていない層はどこか
• AI活用事例を社内で共有できているか
• 競合他社や同業界のAI活用事例を把握しているか
• 外部のAI活用事例を社内で議論できているか
• AIの使いにくい理由を従業員から聞けているか
• まだあまり使っていない人を責めず、支援対象として見られているか
• 管理職が部下のAI活用を支援できているか
• AI活用を研修だけで終わらせず、業務への定着を見ているか
• AI活用とエンゲージメント、必要に応じて満足度もあわせて確認しているか

特に重要なのは、社内だけでなく外部にもアンテナを立てることです。AI活用は変化が速いテーマです。自社内だけを見ていると、活用の遅れや新しい使い方に気づきにくくなります。

競合他社や同業界の動向、他社の活用事例、AIツールの進化を把握し、社内で共有・議論することが、自社に合ったAI活用方針を考えるための土台になります。

AI活用を広げるために避けたい対応

AI活用を進める際には、避けたい対応もあります。たとえば、以下のような対応です。

• AI活用を一部の詳しい人だけに任せる
• 使っていない人を「遅れている」と見る
• 研修を実施しただけで終わる
• 活用事例を社内で共有しない
• 部署・職種による活用機会の差を見ない
• まだあまり使っていない人の不安や使いにくさを確認しない
• 社内ルールが曖昧なまま、個人任せで使わせる
• 競合他社や外部のAI活用事例を把握しない
• 管理職がAI活用を支援する役割を果たしていない
• 調査結果を改善アクションに落とし込まない

AIを使っていないことには、「業務上使う場面が少ない」「使い方が分からない」「不安がある」「社内ルールが分からない」「相談できる人がいない」など、さまざまな理由があるでしょう。

ただ、重要なことは「使っているか／使っていないか」だけで判断するのではなく、使いにくい理由を把握し、職場として支援することなのです。

AI活用を広げるための進め方：見える化、事例化、学習機会、定着確認

AI活用を社内に広げるには、段階的に進めることが大切です。

1.見える化：AI活用状況と支援実感を把握する

まず、「どの部署・職種でAI活用が進んでいるか」「どこで活用が進んでいないか」を確認します。同時に、「AI活用格差の実感、会社の支援・教育の実感、キャリア不安、エンゲージメント」なども確認します。活用状況だけを見るのではなく、従業員がどのように受け止めているかを見ることが重要です。

2.事例化：使っている人の工夫を共有する

AIを仕事で使っている人の中には、すでに業務の中で使い方を試している人がいます。その人たちの工夫を、個人のノウハウのままにせず、社内で共有することが重要です。

たとえば、「資料作成・議事録作成・情報整理・アイデア出し・調査分析・問い合わせ対応」など、業務ごとに活用例を整理・共有すると、他の従業員も自分事として捉えやすくなります。

3.学習機会：職種や業務に合った学びを用意する

全員に同じ研修を実施するだけでは、実務につながりにくい場合があります。「営業・管理・人事・企画・技術職・店舗職・現場職」など、職種や業務内容に合わせた活用例を示すことで、自分の仕事でどう活用できるかを考えやすくなります。

初心者向けの短時間の勉強会やAIを試せる環境、相談できる場を用意することも効果的です。

4. 定着確認：研修後に実際に使えているかを見る

研修を実施した後は、実際の業務での活用状況を確認します。「研修を受けたか」だけでなく、「仕事で使えたか」「困っていることはないか」「支援が行き届いているか」を確認することが重要です。

必要に応じて、「従業員意識調査」や「エンゲージメント調査」を活用し、AI活用状況や支援実感の変化を確認することも重要な視点になります。

従業員意識調査・エンゲージメント調査でできること

AI活用状況やAI支援・教育の実感は、外からは見えにくいものです。ツールの導入状況や研修受講率だけでは、「従業員が実際にAIを使えているか」「どのように受け止めているか」「どこに不安があるか」までは分かりません。

リアルワンの「従業員意識調査」や「エンゲージメント調査」では、「AI活用状況」「AI活用格差の実感」「会社の支援・教育の実感」「キャリア不安」「仕事への前向きさ」などを可視化できます。

さらに、調査結果を見て終わりにせず、「どの部署・職種に支援が必要か」「どのような活用事例を共有すべきか」「どの項目から優先して改善すべきか」についてもご相談いただけます。

AI活用を社内に広げるには、個人の意欲だけに頼るのではなく、職場として学びや活用を支える仕組みを整えることが重要です。

まとめ

リアルワン株式会社の独自調査「働く人の仕事と職場に関する意識調査」では、AIを「仕事で使っている人」の76.0%が「AIを活用できる人とできない人で、すでに差が出ている」と感じていました。また、将来的なAI活用格差についても、「仕事で使っている人」の76.0%が「今後差が広がる」と感じていました。

さらに、「会社・組織によるAI支援・教育」を感じている割合は、「まだあまり使っていない人」では19.9%、「仕事で使っている人」では68.8%でした。

補足的に確認したエンゲージメントについても、AIを「仕事で使っている人」では65.6%、「まだあまり使っていない人」では45.8%で、仕事でAIを使っている人の方が高い傾向が見られました。「会社・組織によるAI支援・教育」を感じている人でも、エンゲージメントが高い人の割合は72.4%でした。

今回の結果から、AI活用格差は、AIを使っていない人だけが感じるものではなく、実際にAIを仕事で使っている人の間でも広く実感されている可能性がうかがえます。また、AIへのチャレンジや会社による支援の実感は、働く人の前向きな仕事感情とも結びついている可能性があります。

AI活用を社内に広げるには、使っている人の経験を組織の学びに変え、まだあまり使っていない人を責めずに支援し、職種や業務に合った学習機会を整えることが重要です。

人事部門には、「AI活用状況」「格差実感」「支援・教育の行き届き方」に加えて、エンゲージメントもあわせて確認し、調査結果を具体的な支援策につなげる役割が求められます。

よくある質問

AI活用格差とは何ですか？

本記事では、AIを活用できる人とできない人で、仕事の進め方や成果に差が出ている、または今後差が広がると感じられる状態を指しています。

AI活用格差を実感しているのは、AIを使っていない人ですか？

今回の調査では、AIを仕事で使っている人で、AI活用格差を実感している割合が高い傾向が見られました。仕事で使っている人では76.0%が「すでに差が出ている」と感じていました。

AIを使っていない人は問題なのでしょうか？

そうではありません。職種や業務内容によって、AIを使う場面は異なります。重要なのは、使っていない人を責めることではなく、使いにくい理由や支援の行き届き方を確認することです。

製造業や小売業、建設業でもAI活用は関係ありますか？　

関係する可能性があります。AI活用は、文章作成や資料作成だけでなく、「設備保全・品質管理・在庫管理・店舗業務支援・工程管理・安全管理」などにも広がっています。ただし、活用しやすい場面は業種・職種によって異なります。

AI支援・教育とは何ですか？

会社・組織が、AI活用に関する「研修・情報提供・相談機会・活用事例の共有」などを行っていると感じられる状態を指します。

AI活用を社内に広げるには、何から始めればよいですか？

まずは、部署・職種別にAI活用状況を把握することが重要です。そのうえで、すでに使っている人の事例を共有し、職種や業務に合った学習機会を設計するとよいでしょう。

人事部はAI活用にどのように関わるべきですか？

人事部は、「AI活用状況」「AI活用格差の実感」「キャリア不安」「会社の支援・教育の実感」「エンゲージメント」などを把握し、従業員が安心して学び、試し、活用できる環境づくりに関わることが重要です。

競合他社や同業界のAI活用事例も確認すべきですか？　

確認した方がよいでしょう。自社だけを見ていると、AI活用がどの程度進んでいるのか判断しにくくなります。外部事例を把握し、社内で共有することで、自社に合った活用方針を議論しやすくなります。

エンゲージメント調査では、AI活用状況も確認できますか？

確認できます。エンゲージメント調査や従業員意識調査に、「AI活用状況」「AI支援・教育」「キャリア不安」に関する項目を加えることで、AI時代の職場課題を把握しやすくなります。

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