
企業で生成AI活用が進まない理由とは?~1000人調査から見えた「本格利用」への壁と、活用推進4つのポイント
生成AIは、資料作成、情報収集など、日常業務の効率化に大きな効果が期待される技術です。実際、日本企業でも活用は着実に進みつつあります。一方で、多くの企業では「現場に定着しない」「特定部門だけの利用にとどまる」「期待した成果につながらない」といった壁に直面しています。
インソース総合研究所では、企業における生成AIの本格的利用促進を妨げる要因を明らかにするため、問題意識調査を実施しました。調査では、推進部門、経営層の認識、活用段階、主要課題、人材・教育、セキュリティ・コンプライアンス、中長期ビジョンなどを多面的に整理し、その解決策の示唆をまとめました。本調査報告を、「自社の生成AI活用がなぜ広がらないのか」「次にどのような手を打つべきか」を見極める、ヒントとしてご活用いただければ幸いです。
生成AI活用を取り巻く多角的な課題
インソース総合研究所が2026年4月に実施した「生成AIの本格的利用促進に向けた問題意識調査報告」(回答者数1,010名)では、生成AI活用の実態や、活用を阻む課題が複数の角度から浮き彫りになりました。
- 日本企業の生成AI活用は、今どこまで進んでいるのか
資料作成や校正、定型文生成、簡易翻訳、情報収集などの初級活用は広がりつつある一方で、データ分析や業務プロセス改善、新規事業・戦略支援といった中級・上級活用はまだ限定的です。 - なぜ活用が「全社展開」しないのか
本格利用を妨げる主な要因として、社員のAIスキルやリテラシー、AI人材の確保、セキュリティ・コンプライアンス面の不安が挙げられています。さらに、経営層のコミットメント不足や、方向性・指針が明確でないことも、活用停滞の背景として示されています。 - 本格利用を進める企業は、何が違うのか
推進部門の違いによって活用状況には差があり、特に上級活用では、経営トップやAI担当役員が関与する企業で活用が進む傾向が見られます。生成AIを全社テーマとして位置づけることの重要性が読み取れます。 - 生成AI活用を、次の経営テーマにつなげるには
現在は効率化目的が中心でも、将来的には業務プロセス変革やビジネスモデル変革へ進むことが想定されています。つまり、今は「試す段階」に見えても、将来的には「競争力に直結する」テーマになり得るということです。
調査データから見えた、生成AI活用を進める4つのポイント
ポイント1.経営層による方針提示が、活用の出発点になる
生成AI活用を組織に定着させるには、現場任せではなく、まず経営層が活用の目的や期待水準を明確に示すことが重要です。
「何のために使うのか」「どこまで活用を目指すのか」が曖昧なままでは、各部門が個別に試行するだけにとどまり、全社的な展開にはつながりません。生成AIを単なる効率化ツールとしてではなく、競争力の源泉として位置づける視点が求められます。
ポイント2.人材の確保・育成は、活用拡大の最大のカギ
生成AI活用を進めるうえで、最大のボトルネックになりやすいのが人材面です。
必要なのは、外部採用だけに頼るのではなく、課題を牽引する中核人材を定義し、社内で計画的に育てていくことです。加えて、一部の専門人材だけでなく、全社員の基礎リテラシーを底上げしながら、高度に活用できる人材も早期に育成していくことが重要です。知識習得に偏った学習ではなく、実践型・伴走型の育成へ転換することが、活用定着の近道になります。
ポイント3.データ基盤とガバナンスの整備が、安心して使える環境をつくる
生成AI活用を広げるには、安心して使える環境の整備が欠かせません。
未整備なデータ基盤を整理し、利用時の責任範囲やルールを明確にすることが、継続的な活用の前提になります。また、セキュリティを重視するあまり利便性が下がれば現場利用は進まず、逆に利便性だけを優先するとリスクが高まります。活用を促進するためには、セキュリティと利便性を両立させた設計が重要です。
ポイント4.雇用・キャリアの再設計まで視野に入れる必要がある
生成AIの浸透は、業務の進め方だけでなく、雇用やキャリアのあり方にも影響を与える可能性があります。
そのため、将来的な業務代替を見据えたうえで、早い段階から制度設計や新たなスキル定義、再配置モデルの検討を進めることが必要です。あわせて、評価制度の見直しや学び直し支援を行い、従業員が将来に不安を抱えたままにならないよう、組織として丁寧に支える姿勢が求められます。
まずは、自社の課題を可視化しませんか
生成AI活用を進めるうえで、本当に重要なことは、「ツールを導入したか」ではなく、「なぜ広がらないのかを把握できているか」です。
- 推進体制の不明確さ
- 人材育成の不足
- セキュリティ・コンプライアンスへの不安
- 経営層の関与不足
- 中長期ビジョンの不在
これらの課題を整理しないままでは、生成AI活用は「点」で終わってしまいます。本調査報告は、そうした状態から一歩進み、全社活用・業務変革へ向かうための出発点としてご活用いただけます。
生成AI活用の壁を、調査データから読み解く「生成AIの本格的利用促進に向けた問題意識調査報告」
企業における生成AIの導入・活用の現状を把握し、日本の企業において生成AIの本格的利用促進を妨げている具体的な課題・阻害要因を明らかにし、その解決策の示唆をまとめています。自社における生成AI活用の課題をひもとくヒントとしてご活用ください。
また、インソース総合研究所では、貴社の生成AI問題意識調査の設計・実施もご支援しております。生成AI活用の進め方にお悩みの方は、ぜひお気軽にお問合せください。
セットでおすすめの研修・サービス
生成AIアセスメント~「個人の便利ツール」で終わらせない。組織の業務変革を担う人材を発掘し、育成する
生成AIアセスメントは、生成AI活用に必要なスキルをオンラインで測定し、個人・組織の強み/課題を可視化するアセスメントサービスです。
単なる知識や生成AIを使うスキルだけでなく、安全な活用(ガバナンス) から AIエージェント/業務改革(AI-BPR) まで、「知っている」だけでなく「業務で使える」かどうかを重視した観点で評価します。生成AIを個人の効率化ツールにとどめず、組織全体の業務変革につなげるための人材発掘と育成計画策定を支援します。
AIエージェント基礎研修~自分専用の生成AIで業務を自動化する
生成AIの基本的な使い方を既に習得している方を対象とした、レベルアップ研修です。Microsoft CopilotのAgent(エージェント)機能を使った、組織内の特定の業務を専門的に処理するAIエージェントの作り方を学びます。
講師がPC画面を共有しながら文章添削や社内マニュアルの参照、アンケート分析などの挙動を解説いたします。デュアルモニタで受講いただけば、ご自身のCopilotを同時に動かすことができ、理解がさらに深まります。後半は設計に適したマークダウン形式の使い方にも触れ、AIとの対話力向上も目指すプログラムです。
教育・研修とクラウド型データ基盤を融合し、社内AI活用を推進する「AI活用基盤構築支援サービス」
生成AIを導入したものの、現場では十分に活用が進まず、思うような成果につながっていない。自社データをAIに学習させて業務に生かしたいが、安全性への懸念から踏み切れない。
こうした課題を抱える組織に対して、私たちが提供するのは「データ基盤構築」×「AI連携設計」×「教育定着支援」を一体で実現するサービスです。
事故予防AIエージェント「AI-OJT」~社内の事故報告書を学び、リアルな実践ケーススタディを推進
「AI-OJT」は、社内に蓄積している事故報告書などの社内文書を活用し、企業独自のケーススタディを生成することができるプラットフォームです。
フォーマットを問わず各社独自の文書に対応可能で、短時間で教育に活用できる教材を自動生成できる点が特長です。複合的な原因分析を含む実践的なケーススタディにより、従業員一人ひとりに「事故や不祥事を未然に防ぐ」ためのリアルな学びを実現します。






