2026年8月13日／株式会社東京ネット工務店 海老沢敦
① 事実
中小企業3,666社に、生成AIをどう使っているか聞いた調査があります。
商工中金が2026年1月に実施し、3月に公表したものです。設備投資の動向調査に付けて聞いているので、答えているのは経営の側です。
いちばん多かった答えは、これでした。
「会社での導入はなく、使用は個人の判断に任せている」——64.9%
タグ＝統計, 運用
6割を超えています。
禁止しているわけでは、ありません
「会社での使用を禁止・制限している」は、1.4%でした。
ほとんどの会社は、止めていません。
そして、会社として入れてもいません。
止めてもいない。入れてもいない。
会社として何らかの形で前に進めている企業——調査ではこれを「生成AI積極活用層」と呼んでいます——は、<strong>31.1%</strong>でした。内訳はこうです。
- 自社専用のモデルやAIエージェントを導入：0.9%（＝自社の仕事に合わせて作り込んだAI、または人が逐一指示しなくても自分で手順を判断して動くAI）
- 全社的にパッケージを導入：4.1%（＝会社が契約した既製のAIサービスを、全社で使っている）
- 一部の部署やメンバーがパッケージを導入：11.2%
- 会社では導入していないが、個人が登録したAIを社内業務に使うことを推奨：14.9%
3割のうち、半分近くは「推奨しているだけ」です。
会社が入れると、増える使い方が変わります
まず、実際に何に使われているか。
- メール／報告書／議事録の作成・要約：74.0%
- デスクワーク作業支援・自動化：48.7%
- 戦略・計画策定の支援、アイディア出し：30.0%
- デザイン生成：29.3%
- 調べ物の効率化・代行：20.2%
- アプリ開発・プログラミング：16.9%
- 人材育成・社内研修：9.9%
- 現場業務／対人業務の支援・自動化：9.5%
事務系で、決まった形のある仕事が上位です。
そして調査は、これを「会社が導入している先」と「個人の利用を推奨しているだけの先」に分けて、差を出しています。
会社が入れると、増えるもの。
- デスクワーク作業支援・自動化：+14.5ポイント
- アプリ開発・プログラミング：+10.1
- 現場業務／対人業務の支援・自動化：+7.6
- メール／報告書／議事録：+4.4
- デザイン生成：+4.3
- 人材育成・社内研修：+4.0
会社が入れても、増えないもの。
- 戦略・計画策定の支援、アイディア出し：−1.4ポイント
- 調べ物の効率化・代行：−2.8ポイント
この二つだけ、符号が逆です。
会社が入れていないところのほうが、多く使われています。
効果の感じ方も、違います
積極活用層に「いまのところ、どう評価しているか」を聞いています。
- 経営への大きなインパクトあり：1.9%
- 効率化など、経営へのプラス効果あり：29.8%
- 有効な事例が出てきている：42.0%
- いまのところ効果はみられない：19.3%
- 評価はこれから／評価は行わない：7.1%
<strong>「経営へのプラス効果を感じている」は31.7%。</strong> 「有効事例が出てきている」まで含めると、<strong>なんらかポジティブな評価は73.7%</strong>です。
そして、会社導入と個人推奨で分けると、差が出ます。
- 会社として導入（592社）：<strong>36.6%</strong>が経営へのプラス効果を感じている
- 個人の利用を推奨（534社）：26.0%
10.6ポイントの差です。
悩みが、逆転しているところがあります
導入の課題／導入しない理由も聞いています。 そして使っている層（1,144社）と、そうでない層（2,522社）に分けています。
使っていない層に多い悩み。
- 具体的な活用場面が不明：使っていない層42.0% ／ 使っている層 21.5%
- 自社業務になじまない：29.5% ／ 6.1%
使っている層に多い悩み。
- 一部の部署や職員に、知識・ノウハウが偏る：使っている層24.7% ／ 使っていない層10.2%
- 業務プロセスに組み込めず、定着しない：16.3% ／ 10.0%
下の二つは、逆転しています。
もう一つ、両者でほとんど差がなかったものがあります。
「社内ルールや方針の整備が追い付かない」——使っている層24.8% ／ 使っていない層25.2%
ほぼ同じです。
経営課題の優先度も、聞いています
同じ調査で、経営課題の取り組み優先度を先に聞いています。
「重大な経営課題」と答えた割合は、こうでした。
- 直接部門の人手不足対応・業務効率化：39.7%
- 販路拡大：34.1%
- 社内人材の活用・教育・組織力強化：32.6%
- 仕入コスト・経費削減：27.0%
- 顧客価値の向上・ブランディング：19.4%
- 間接部門の人手不足対応・業務効率化：15.3%
- 新規事業開発：15.0%（取り組みは劣後、と答えたのが46.1%）
- ビジネスモデルの変革：10.5%（取り組みは劣後、が47.6%）
現場の課題が上に来て、経営そのものを変える話は下に来ています。
出典：
- 【一次・2026-08-13 全文確認済】商工中金「中小企業の生成AIの利用にかかる調査（2026年1月調査）」2026年3月31日公表
- 中小企業設備投資動向調査（2026年1月）の付帯調査。 n＝3,666（生成AI積極活用層 n=1,144／積極活用層以外 n=2,522）。設備投資動向調査の付帯なので、回答者は経営の側。
- 導入状況（P4）＝会社導入なし・個人の判断に任せる64.9%／禁止・制限1.4%／その他2.5%／積極活用層31.1%（自社専用モデル・AIエージェント0.9%＋全社パッケージ4.1%＋一部部署11.2%＋個人利用の推奨14.9%）。
- 経営課題の優先度（P3）＝直接部門の人手不足対応・業務効率化が「重大な経営課題」39.7%（＋「経営課題のひとつ」45.6%）／新規事業開発15.0%（取組劣後46.1%）／ビジネスモデルの変革10.5%（取組劣後47.6%）。
- 評価（P5）＝経営への大きなインパクト1.9%／プラス効果29.8%／有効事例42.0%／効果みられない19.3%／評価これから7.1%。「プラス効果を感じている」31.7%／「なんらかポジティブ」73.7%。 会社導入（n=592）36.6% vs 個人登録（n=534）26.0%＝差10.6pt。
- 活用事例（P6）＝メール/報告書/議事録74.0%／デスクワーク48.7%／戦略・計画策定30.0%／デザイン29.3%／リサーチ20.2%／アプリ開発16.9%／人材育成9.9%／現場業務9.5%／生成AIサービス開発3.4%。
- <strong>⭐ 会社導入−個人登録のpt差（P7）</strong>＝デスクワーク<strong>+14.5</strong>／アプリ開発+10.1／現場業務+7.6／メール等+4.4／デザイン+4.3／人材育成+4.0／生成AIサービス開発+2.7／<strong>戦略・計画策定−1.4／リサーチ−2.8。</strong> <strong>符号が逆なのはこの2つだけ。</strong>
- 課題（P9・P10）＝導入以前「具体的な活用場面が不明」35.6%／導入検討「推進する人材がいない」32.0%／導入後「社内ルールや方針整備が追い付かない」25.1%。
- 活用状況別（P10）＝活用場面が不明（積極21.5% / 以外42.0%）／自社業務になじまない（6.1% / 29.5%）／知識・ノウハウが偏る（24.7% / 10.2%）／業務プロセスに組み込めず定着しない（16.3% / 10.0%）＝この2つは逆転。 社内ルール整備が追い付かない（24.8% / 25.2%）＝ほぼ同じ。
- ⭐ 経営課題×活用事例のリフト値（P8）＝顧客価値の向上・ブランディング × 生成AIサービスの開発が最高（リフト2.22／共起24）。ビジネスモデルの変革 × 戦略・計画策定支援（1.40／共起77）。顧客価値の向上 × 戦略・計画策定支援（1.33／共起120）。⚠️ 本文では使っていない（②が散るため。別号の種として保持）。
- https://www.shokochukin.co.jp/report/data/assets/pdf/futai202603.pdf
- ⚠️ inboxの2本は、一次で確認した結果、どちらも使わなかった（2026-08-13）
- ❌ 三菱UFJリサーチ&コンサルティング経由の「人材不足63.4%／日常活用13%」——63.4%が一次で確認できない。 帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2026年4月）」（有効回答10,538社）にあるのは正社員50.6%／非正社員28.3%。MURC自体が集約物であり、数字はPDF内で本文には出ていない。 恒久ルール（集約レポートは一次ではない）に従い不採用。
- ❌ Leach「中小企業AI導入実態調査2026」——サンプルが「40社超（個人含む）」で、方法は「当社支援先企業へのヒアリング」。 導入率12%と大企業40%超は総務省白書・IPA白書・自社実績の混成。目玉の「顧問型先行で成功率3倍」は、定義・比較群・サンプル数・根拠データがいずれも非開示。 末尾はLeach自身の顧問サービス（月額5万円から）の宣伝。 調査ではなく営業資料と判断し、不採用。
- ⚠️ Vol.16・19・20に続く4例目だが、今回は種類が違う。 これまでは「数字が歪んでいた／出典が別文書だった」。今回は出典そのものの質が低かった。 → 一次に降りたら、はるかに良い素材（n=3,666の中小企業特化調査）が見つかった。
② 構造 — 「決めていない」は、決めたことになる
64.9%を、もう一度置きます。
会社での導入はなく、使用は個人の判断に任せている。
これは、態度を保留している状態に見えます。
ですが、保留は保留のまま置かれません。
禁止している会社は、1.4%です。
つまり、ほとんどの会社で、社員はもう使っています。 会社が決めていないだけで、現場では動いています。
そして、会社が把握していない使い方が、そこにあります。
本紙のVol.09で、こう書きました。
決めていないことは、決めていないまま、そこにある。
「個人の判断に任せる」というのは、決めていない、ということです。 そして決めていないあいだも、使用は進みます。
会社が入れると、増えるのは「作業」です
①の、符号が逆になった二つを、もう一度見てみます。
会社が導入すると増えるもの——デスクワークの自動化、プログラミング、現場業務の支援。
会社が導入しても増えないもの——戦略や計画を立てる支援、そして調べ物。
この二つだけ、個人が勝手に使っているほうが多いのです。
デスクワークの自動化には、道具の設定が要ります。 社内のデータに繋ぐ、決まった形式で出す、誰でも同じ結果になるようにする。これは、会社が入れないとできません。
一方、「この案件、どう進めるべきか」を相談するのは、一人でできます。 会社の承認も、設定も、要りません。
だから、会社が入れると作業のほうが伸びる。 そして考えることのほうは、会社が入れても、あまり変わらない。
ここで、本紙が繰り返し使っている「戦略の階層」に当てはめてみます。
上から順に、こうなっています。
世界観 — 原則 — 大戦略 — 事業戦略 — 行動 — 戦術 — 技術
まとめると、四つです。
- 思想（世界観・原則）＝どこへ向かうか
- 企画・計画（大戦略・事業戦略）＝何をやるか
- 実行（行動）＝実際の仕事
- 土台（戦術・技術）＝それを支える能力と環境
この四つに、①の数字を置いてみます。
会社が入れて増えたもの——デスクワークの自動化、プログラミング、現場業務の支援。
これは、実行と、その下の土台です。
会社が入れても増えなかったもの——戦略や計画を立てる支援、そして調べ物。
これは、企画・計画の層です。
会社が入れているのは、下の層です。
上の層は、会社の外で、個人が勝手にやっています。
経営に近い使い方ほど、会社の管理の外にある。
経営課題の優先度も、同じ形をしています
①の最後に挙げた数字です。
「重大な経営課題」として挙がったのは、<strong>直接部門の人手不足対応・業務効率化（39.7%）</strong>が最多でした。
<strong>一方で、新規事業開発は15.0%、ビジネスモデルの変革は10.5%。</strong> どちらも<strong>「取り組みは劣後」が46〜47%</strong>です。
現場の効率化は急ぐ。事業の形を変える話は、後回し。
これは、間違った判断ではありません。 目の前で人が足りていないなら、そちらが先です。
ただ——後回しにされた「新規事業開発」と「ビジネスモデルの変革」は、さきほどの階層でいうと、企画・計画の層です。
AIが入っていないのも、同じ層でした。
同じ層が、二重に空いています。
経営課題としても後回しで、そこにAIも入っていない。
そして、その層で使っている人は、社内にいます。会社が知らないだけです。
そして、悩みが逆転します
①で挙げた、逆転している二つです。
使っていない会社は、こう言います。
- 具体的な活用場面が分からない（42.0%）
- 自社の業務になじまない（29.5%）
使っている会社は、こう言います。
- 一部の部署や人に、知識が偏る（24.7%）
- 業務プロセスに組み込めず、定着しない（16.3%）
悩みの種類が、違います。
そして——後者の悩みは、使い始めないと手に入りません。
「偏る」も「定着しない」も、やってみて初めて出てくる問題です。「使い道が分からない」の段階では、そこまで行けません。
前に進むと、悩みが変わります。
悩みが変わっていないなら、進んでいません。
ただし、一つだけ、進んでも変わらないものがあります
「社内ルールや方針の整備が追い付かない」だけは、両者でほぼ同じでした。
使っている会社が24.8%、使っていない会社が25.2%。
つまり——使っていても、使っていなくても、ルールは追いついていません。
使い始めれば整う、というものではありません。
そして、ここで①の64.9%に戻ります。
6割の会社は「個人の判断に任せて」います。 ルールが無いまま、使用だけが進んでいる。そして、使い始めた会社でも、ルールは追いついていない。
どちらの側にいても、同じ穴が空いています。
②の芯を、一行にします。
「個人の判断に任せる」は、決めていないということ。そして決めていないあいだも、使用は進む。
会社が入れると増えるのは作業のほうで、経営に近い使い方は、会社の管理の外にある。
③ 経営者の自分事 — 私たちは、これを4回やっています
先に、自分の話から書きます。
私は、この30年近く、会社に新しいものが入るところを、内側から見てきました。 作る側としても、使う側としてもです。
そして、毎回、同じやり方をしてきました。
一つ。なんとなく、パソコンを買いました。
最初は部署に一台でした。それが何台かになって、いつのまにか一人一台になりました。「全社員にパソコンを配る」という決定を、どこかで下したでしょうか。 少なくとも私の記憶では、そういう会議はありませんでした。気がついたら、全員が持っていました。
二つ。なんとなく、インターネットに繋ぎました。
三つ。なんとなく、Officeを使い出しました。
四つ。なんとなく、SaaS（インターネット越しに使うソフト。グループウェアや会計ソフトなど）を使い出しました。
そして五つめが、いまです。
どれも、「なんとなく」始まりました。
そして、どれも、いまはどこの会社にもあります。
——なんとなく始めて、なんとなく回るようになった。今回も、それでいいのではないか。
私も、長いあいだ、そう思っていました。
ですが、一度、聞いてみたいことがあります
あの四つは、本当に必要だったでしょうか。
「要らなかった」と言いたいのではありません。 そんなことは言えません。私も全部使っています。
導入したとき、何がどう良くなるはずだったのか。
そして、そのとおりになったのか。
これを、いま説明できるでしょうか。
一人一台のパソコンを配ったとき、何がどれだけ良くなる予定でしたか。
インターネットを繋いだとき、何が変わる想定でしたか。 そして、集中して考える時間は、増えましたか、減りましたか。
Officeが入ってから、資料は良くなりましたか。 それとも、見栄えのする資料が増えただけでしたか。
グループウェアを入れてから、確認する場所は、減りましたか、増えましたか。
私は、どれも答えられません。
当時、そんな問いは立てていなかったからです。
みんなが入れているから入れた。入れないと不便だから入れた。 それが「なんとなく」の中身です。
AIで、いま同じことが起きています
①でいちばん多かった使い道を、思い出してください。
メール／報告書／議事録の作成・要約——74.0%
圧倒的に一位です。
「メールを書くのが楽になった」。 これは、実感としてよく分かります。私も楽になりました。
もともと、そのメールは、なぜ打っていたのでしょうか。
相手に何かを伝えるためです。判断してもらうため、動いてもらうため、あるいは関係を保つため。
では、AIで作ったメールは、それを果たしていますか。
多くの会社では、メールはもう、ある程度テンプレートになっていました。
そこにAIが入ると、どうなるか。
テンプレートが、さらに整った形になります。 誤字は減り、体裁は整い、丁寧になります。
そして——読む側から見ると、どうでしょうか。
整いすぎて、区別がつかなくなります。
送る側は速くなりました。読む側は、前より読みません。
メールを打つ時間は減りました。
では、メールが果たすはずだったことは、どうなりましたか。
そこは、確かめられているでしょうか。
これは、メールに限りません。
現場の作業がAIで変わったとき、実際に何が起きているのか。 速くなった、というのは分かります。 ですが、速くなった結果、何が変わったのか。
「楽になった」は、良い知らせのように聞こえます。 ですが、それは、何が起きたかを何も語っていません。
前号で、差し引きの数字は中で何が起きているかを語らない、と書きました。 「楽になった」も、同じです。
主体性を、どこに置くか
道具を入れると、仕事のやり方が、道具に合わせて変わります。
Officeが入れば、資料はOfficeの形になります。グループウェアが入れば、報告はその画面の形になります。道具が、仕事の形を決めます。
②で見た四つでいえば、道具は「土台」の層です。 そして土台は、その上の「実行」を支えるためにあります。下から支えるもので、上を決めるものではありません。
ですが、「なんとなく」で入れると、土台が上を決めます。
上から降りてくるはずの計画より、下から入ってきた道具のほうが、強くなる。
主体性が、こちらから、道具の側へ移ります。
そして、その入れ替わりは、誰にも見えません。 エラーは出ないからです。
私自身、過去四回とも「なんとなく」の側にいました。
作る側としても、その「なんとなく」に乗って商売をしてきた面があります。 経営の側が決めて入れた道具より、現場でいつのまにか使われ始めた道具のほうが、はるかに多い。
だから、これは人に説教する話ではありません。
ただ、五回目をやっているところで、一度は立ち止まってもいいのではないか、と思っています。
明日できることを書きます。
一つめ。社内で生成AIを使っている人が何人いるか、言えますか。
言えなければ、64.9%と同じところにいます。 止めていないなら、もう使われています。
二つめ。こちらが、本題です。
AIで楽になった仕事を、一つ選んでください。
そして、こう聞いてみてください。
その仕事は、もともと何のためにやっていたか。
速くなった結果、その目的は、前より果たされているか。
メールが速くなった。では、相手はちゃんと読んでいるか。動いてくれたか。
報告書が速くなった。では、その報告書を読んで、何かが決まっているか。
議事録が速くなった。では、それを後から誰か読んでいるか。
——ここまで確かめて、初めて「良くなった」と言えます。
時間が減っただけなら、減ったのは時間だけです。
——明日、こう話してみてください。「AIでメール作るの、楽になったよな。……あれ、そもそも何のために出してるメールだっけ」
今月のモデル
新しいAIが出るたびに、点数が並びます。ですが、点数と、自社の仕事で使えるかどうかは、別です。
不定期に、一つ取り上げます。点数は書きません。 何が出て、どう配られていて、いくらで、どうやって動かすのか、そして実際に触るとどうだったかを短く書きます。
※ 動かし方は、ものによって違います。 申し込めばすぐ使えるサービスもあれば、自社のサーバーに入れて起動しておくもの、Ollama（手元のPCでAIを動かすためのツール）のようなものを通して呼び出すものもあります。同じ「新しいAIが出た」というニュースでも、触るまでの距離は、まるで違います。
※ 今号から、産地を問わず扱います。 これまでは中国のモデルだけを見ていましたが、触ってみるのに、作った国は関係ないためです。
今号：PLaMo 3.0 Prime（Preferred Networks／6月22日）
国産です。 海外のモデルを土台にせず、ゼロから作られています。発表には「API経由、またはオンプレミス（自社の設備の中）での利用が可能」とあります。
まだ触っていません。
発表を読んだ限りでは、自社の設備で動かす場合の条件——契約が要るのか、いくらかかるのか——が書かれていません。 値段も公開されていません。
そこが分かってから、試します。
出典：Preferred Networks「国産生成AI基盤モデルPLaMo 3.0 Primeを正式リリース」（2026年6月22日）
CoBANTO3-AIチャット
https://www.netkomuten.tokyo/lp/co-banto3-ai
本紙のバックナンバーを記憶し、本紙の読み方（戦略の階層・歴史循環）で、あなたの会社の状況に当てて答えるAIチャットです。記事は「地図」ですが、地図は現地には当たりません。「この号の話、うちの場合はどうなるのか」を訊く場所として用意しました。
ご利用は事前購入のクレジット制です（1,000円から）。月額の契約ではないので、解約の手続きはありません。使った分だけ減り、無くなれば止まります。
読者登録をいただいた方に、無料クレジットを500クレジット追加させていただきました。ぜひ使ってみてください。
ライトノベル「ようこそ、東京ネット工務店へ」
https://www.netkomuten.tokyo/channels/novel-tnk-part1/articles/ch15
小さなIT企業の現場を書いた小説です。毎号1話ずつご紹介します。
今号の話：〈秋編 第15話「秋の終わりに — 成長の自覚」〉
提案書を書こうとして、タクヤの手が止まります。いつもの癖で、技術の話から書きかけたところです。
Q&Aコーナー
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