TECHNOLOGY ／ AI活用・AIと人の役割
AIで「自分は速いがチームはあまり」6割。測るのは止まった日数
公開 2026.10.26
10月22日、TANKAが従業員100人未満の会社で生成AIを業務に使う会社員500人に聞いた調査を出した。自分は速くなったがチーム全体はあまり、と感じる人が60.0%。自分の作業が速くなったは64.2%、チーム全体は51.8%。仕事が止まる最大の原因に自分の作業を挙げた人は21.4%で、返事待ちや経緯探しなど人と人の間が71.0%だった。会社の数字に効いたかは、答えが割れている。
5人のチームなら、1人が1日1時間を確認や説明や経緯探しに使うだけで、月100時間になります。チーム向けAIエージェントを売るTANKAが10月22日に出した500人の調査では、この時間に1日1時間以上を使っている人が44.0%いました。ただし使っている時間には幅があり、1時間未満の人が56.0%、2時間以上の人も7.8%います。1人1日1時間は、量感をつかむために置いた仮定です。
生成AIで浮いた時間も、同じ調査にあります。1日30分以上が減ったと答えた人は59.6%。ただし調査元は、この2つを差し引きして純粋な損得は出せない、と断っています。
そして発表の見出しに使われたのが、「自分の仕事は速くなったが、チーム全体はあまり速くなっていない」と感じる人の60.0%です。
差し引かなくても効く数字が、別のところにあります。仕事が止まる最大の原因として「自分の作業そのものに時間がかかる」を挙げた人は、21.4%しかいませんでした。
残りの大半は、返事待ち、経緯探し、引き継ぎ、背景説明でした。この4つで71.0%を占めます（ほかに「その他」が7.6%）。生成AIが手を入れているのは、21.4%の側だと見ています。
最初に結論：AIを増やす前に、仕事が止まっている場所を数える
まず見るべき判断表｜自社のAIの使い方で、次に見る場所が変わる
| 自社での生成AIの使われ方 | いま起きていること | 今日確かめること |
|---|---|---|
| 会社が契約し、チーム全員が使える | 個人の作業は速くなっている。ただし納期が縮んだかは別の話 | 直近に終わった案件で、一番長く止まった工程と、その決裁者 |
| 会社は契約しているが、一部の人だけが使える | 使える人と使えない人で、仕事の渡し方が分かれていないか | 使える人に仕事が寄っていないか。寄っているなら、その人が休んだとき誰が引き取るか |
| 会社の許可は得ているが、各自が自分で用意している | 使うものが人によって違い、契約も支払いも個人に紐づいている | どのサービスを誰が使っているか。契約が個人名義になっていないか |
| 明確なルールがなく、社員が自分の判断で使っている | 速くなった分と、入力した経緯が、個人の手元にたまっている | 誰がどの業務で使っているか。その人が休んだとき、その仕事は誰が引き取れるか |
| 禁止しているが、実際には使われている | 止めるルールだけがあり、仕事の実態は見えていない | 禁止の理由が情報の持ち出しなら、使ってよい情報の範囲を1枚で決められないか |
AIは作業の時間を短くする道具です。けれど会社の納期は、作業の時間だけでは決まりません。仕事が人から人へ渡るまでの工程にも時間がかかっていて、そちらには手が入っていないことが多いからです。速くするほど、速く終わった仕事が、次の人の机の前に早く積み上がります。
出典：TANKA調査（2026年10月22日発表）の回答割合。2つを並べた見立ては筆者
10月22日、500人の調査で「自分は速い、チームはあまり」が6割
チーム向けAIエージェントを開発するTANKA, Inc.の日本拠点が、10月22日に調査結果を発表しました。対象は、従業員100人未満の会社に勤め、業務で生成AIを使っている会社員です。10月16日から19日にかけてのインターネット調査で、有効回答は500件でした。
自分の作業が速くなったと答えた人は64.2%、チーム全体が速くなったと答えた人は51.8%でした。チーム全体は「変わらない」が38.8%を占めています。
この差を直接たずねた設問では、「AIで自分の仕事は速くなったが、チーム全体の仕事はあまり速くなっていない」と感じる人が60.0%でした。
出典：TANKA調査（2026年10月22日発表）
この調査をどう読むか
調査したTANKA, Inc.は、チームの情報をつなぐAIエージェントを販売している会社です。第三者の調査機関ではなく、この領域の製品を売る当事者が自ら実施し、自ら発表しています。リードで使った71.0%も21.4%も、その製品の訴求とそのまま重なる数字です。
同じことは、この調査でいちばん製品寄りの数字にも当てはまります。チームの経緯や担当を理解して進めてくれるAIがあれば使ってみたいという人は76.2%。今後AIに最も期待することも、人と人の間の仕事が42.0%で、自分の作業の41.2%とほぼ並びました。どちらも製品の後押しになる数字ですが、調査元自身が「76.2%は購入意向やTANKAへの利用意向ではない」「両者の差は0.8ポイントであり、チーム支援への需要が大きく上回るとは言えない」と断っています。
ですから本稿は、この調査を結論としてではなく問いとして使い、最後に自社の1件を日数で数える手順を置いています。
読むときに押さえておく点は4つです。1つは設問の形で、71.0%は「最大の原因を1つ選ぶ」設問の回答です。2つめは回答者で、500人のうち経営者・役員は12.6%で、残りは部長から一般社員などです。つまりこの調査は、社長が自社を見た数字ではなく、働いている人が現場から見た数字です。3つめは、速さも時間も本人の申告で、実績データで裏を取ったものではないことです。60.0%の設問は落差を感じるかを直接たずねる形なので、同意が集まりやすい作りでもあります。4つめは、自分64.2%とチーム51.8%が別々の設問だということです。調査元は「人数の重なりは本資料では分からない」としており、差の12.4ポイントは「個人だけ改善した人」の割合ではありません。
なお、これは500人の回答を集計した調査で、500社を単位とした企業調査ではありません。設問ごとの全選択肢と人数は、発表資料に添付された29ページの白書で公開されています。本稿の数値はそちらと照合しています。
そもそも、仕事が止まっているのは机の上ではない
この調査には、経営者が自社に当てはめやすい設問があります。「仕事が止まったり遅れたりするとき、最も大きな原因は何ですか」と、1つだけ選ばせた設問です。
最も多かったのは「他の人の返事・確認・承認を待っている」で28.2%。次が「必要な情報や過去の経緯を探している」で23.6%でした。これに「担当者の不在・引き継ぎ」9.8%と「関係者への背景説明・認識合わせをしている」9.4%を足した4つ、つまり人と人の間で起きることの合計が71.0%です。
一方、「自分の作業そのものに時間がかかる」は21.4%です。仕事が止まる場所として自分の机の上を挙げた人は、5人に1人しかいませんでした。
そして同じ調査には、裏返しの設問もあります。生成AIを使っていても、まだ多くの時間を取られていると感じるものをすべて選ばせた設問で、上位は「上司や関係者の確認・承認待ち」32.0%、「引き継ぎ」23.6%、「同僚への説明・背景の共有」21.8%でした。AIを使っている人の手元でも、この3つは残っています。
出典：TANKA調査（2026年10月22日発表）Q6、n=500、単一回答
この71.0%は「時間の割合」ではありません
71.0%と21.4%は、「最大の原因」としてその項目を選んだ人の割合です。「仕事の時間の71%が待ちに使われている」という意味ではありません。調査元も白書で「71.0%は原因の回答割合であり、時間の損失割合ではない」と明記しています。
時間そのものを聞いた設問は別にあり、そちらは次の見出しで使います。混ぜて読むと、自社の数字を見積もるときに桁を間違えます。
本質：AIが短くしている場所と、納期が決まっている場所が違う
本質は「AIが足りない」ことではありません。本質は、AIが短くしている場所と、会社の納期が決まっている場所が、別のところにあることです。
時間で見ると、人と人の間のうち、本人が手を動かしている部分の大きさがわかります。同じ調査で、同僚への確認や背景の説明、社内の情報・過去の経緯探しに1日1時間以上を使っている人は44.0%でした。30分以上まで含めると67.6%です。
冒頭の計算に戻ります。5人のチームで1人1日1時間なら、月100時間。これは、確認・説明・経緯探しに本人が手を動かして使っている時間です。誰かの返事をただ待っている時間は、この100時間には入っていません。待ちはこれとは別に乗ります。
ただし、この100時間が丸ごと無駄だという意味ではありません。調査元も「確認や説明のすべてが無駄とは限らない」としたうえで、「品質や合意形成に必要な対話を残しながら、同じ経緯の再説明や情報探索の繰り返しを減らせるか」を検討課題に挙げています。減らす対象は確認そのものではなく、同じ説明のやり直しと、探し直しの繰り返しです。
そしてAIで作った成果と経緯は、仕組みとしてはチームに回っていません。AIで作った資料や、AIに入力した経緯をチームで仕組みとして共有しているのは24.0%にとどまります。最も多いのは「個人的に、たまに共有している」で40.6%でした。共有は起きていても、仕組みにはなっていません。
出典：TANKA調査（2026年10月22日発表）Q3・Q7、n=500、単一回答。月100時間は筆者試算（5人・月20営業日）
ここを判断軸で見ると、評価ははっきりします。成長に効くか、仕組みになるか、人が育つか。この3つの物差しで見ると、これは「仕組みになるか」の問題です。そして今回は、いまのところ逆に働いています。同じ調査で、「担当者が休む・辞めると止まってしまう仕事」があると答えた人は58.6%。AIを個人に配ると、案件の経緯は個人のAIの中にさらにたまります。チームでAIを活かすうえでの壁をたずねた設問では、最も多いのが「会社のルール・セキュリティ上の制約」30.4%、次が「使う人と使わない人の差が大きい」25.4%で、3番目に「情報が個人のPCや個人のAIの中に閉じている」22.4%が挙がりました。属人化は減るどころか、見えにくい場所へ移る。そう見ています。
言い換えると、いま起きているのは「属人から仕組みへ」ではなく、「属人のまま高速化」です。
ただし、納期が縮んだ会社もある
同じ調査は、効果が会社の数字に表れたかもたずねています（複数回答）。最も多いのは「顧客への返答が速くなった」31.0%で、「納期・リードタイムが短くなった」も20.2%ありました。一方で「特に表れていない」が24.8%、「わからない」が10.6%です。
つまり、5人に1人は納期が縮んだと答えています。本稿は「AIでは納期は縮まない」と言っているのではありません。縮んだ会社と、そうでない会社に割れていて、その差は配ったAIの数ではなく、仕事が人から人へ渡る工程に手が入ったかどうかで決まる、と見ています。これは調査が検証した結論ではなく、筆者の見立てです。だからこの記事は、割合ではなく自社の1件を日数で測るところに着地します。
なお、この設問の回答も自己申告で、会計・業務データで裏を取ったものではないと調査元が注記しています。
社長が見ていないもう一つの数字：4割は会社の管理の外で使っている
経営者が自社の状態をつかみやすい数字は、速さの話ではありません。
生成AIの使い方をたずねた設問で、「会社が契約し、チームの全員が使える」は27.4%でした。「会社が契約しているが、一部の人だけが使える」が18.6%で、会社が契約しているのは合わせて46.0%です。残りは「会社の許可を得て、自分で用意したものを使う」14.8%、「会社に明確なルールはなく、自分の判断で使う」35.6%、「会社では禁止されているが、使っている」3.6%でした。後の2つを合わせた39.2%が、会社の管理が及ばない形での利用です。
社長が社員の生成AI利用を把握しているかという設問では、「よく」「ある程度」を合わせた50.0%が把握しているとの答えでした。「あまり」「全く」を合わせた41.4%は、把握していないという答えです。回答者の9割近くは社長ではないので、これは主に、働いている人の側から見た社長の把握度です。
出典：TANKA調査（2026年10月22日発表）Q1・Q14、n=500、単一回答
ここで言う3.6%は、生成AIを使っている人500人のうちの割合で、禁止している会社のなかの割合ではありません。それでも、決めることは2つあります。
1つは、禁止するかどうかではありません。使ってよい情報の範囲を、紙1枚で決めることです。禁止だけして実際には使われている状態では、何を入れてよくて何を入れてはいけないかが、誰にも共有されません。情報の持ち出しで何を線引きするかは「サイバーセキュリティの基礎知識」で扱っています。
もう1つは、使った結果をどこに置くかです。AIに整理させた経緯や決定事項が、担当者のアカウントの中にしか残らないなら、その人が辞めた日に、仕事と一緒に消えます。「担当者が休む・辞めると止まってしまう仕事」があると答えた人が58.6%いるのは、AIを入れる前からある話です。AIは、その置き場所を増やす側に働いています。
うちの業界は？ 止まる場所は業種で違う
ここから先は調査の数値ではなく、筆者の見立てです。止まると言っても、どこで止まるかは業種で違います。止まる場所が社内の承認なのか社外のやり取りなのか、案件の経緯が個人に残るのか書類に残るのかで、打ち手が変わります。
経緯が担当者個人にたまりやすいのは、IT・受託開発と、広告・Web制作です。仕様や意図が担当者の頭とチャットの履歴にあり、本人が休むと案件が丸ごと止まります。ここにAIを個人単位で配ると、経緯の置き場所がもう一つ増えるだけです。
製造業と建設業は、図面・仕様書・工程表という形で経緯が書類に残ります。止まる場所も、見積の社内承認や協力会社の段取りと、だいたい決まっています。止まる場所が書類で追える会社は、そこを誰がいつ動かすかを決められれば、納期を縮ませやすい側にいます。製造業なら承認の順番、建設業なら段取りを渡す期限です。承認や社内の手続きをどの順で手当てするかは「バックオフィスDXの7つのステップ」で扱っています。
筆者の見立て。調査は業種ごとの回答者数は公表していますが、業種と他の設問のクロス集計は公表していません（白書p28）
あなたの会社では？ 直近の1件を「前に進んだ日」と「止まっていた日」に分ける
あなたの会社でAIを入れたのに納期が縮まないなら、同じ構造の当事者です。直すのはツールではなく、仕事が人から人へ渡る工程です。
世の中の傾向はアンケートで見えますが、自社のどこが止まっているかは、聞いても出てきません。社員に「何に時間がかかっていますか」と聞くと、返ってくるのは「だいたいこのくらい」という感覚で、どの工程が何日止まったかは出てきません。終わった仕事を1件だけ選んで、日数で割ってください。
分け方は2つだけです。案件が前に進んだ日と、止まっていた日。止まっていた日には、誰かを待っていた日も、過去の経緯を探していた日も、同じことをもう一度説明していた日も入れます。
たとえば、こんな形で出てきます（以下は筆者の作例です）。年商10億円規模の製造業で、特注品の見積から出荷まで12日かかった。そのうち案件が前に進んだのは3日で、残り9日は止まっていた。一番長く止まったのは見積の社内承認で4日。ここにAIを足しても、縮むのは3日の側です。
広告・Web制作なら、形が変わります。制作に10日かかった案件で、前に進んだのが4日、客先の確認戻り待ちが5日、社内の引き継ぎで1日。止まっているのは社外ですが、止まり方を決めているのは自社です。確認を何回に分けて、いつまでに返してもらうかを、見積の時点で握っていなかったからです。
記入例は年商10億円規模の製造業を想定した筆者の作例
NEXT ACTION / 次にやること
直近に終わった案件を1件選び、全体の日数を「前に進んだ日」と「止まっていた日」に分ける
全部の案件でやる必要はありません。1件で足ります。分けたら、一番長く止まった場所を1つだけ書き出し、その横に「いつまでに返すかを決めている人」の名前を入れてください。
承認者がいても、期限を決めている人の欄が埋まらない工程があります。そこが、次の案件でも同じところで止まる場所です。AIを増やすかどうかは、その欄を埋めたあとで決めても遅くありません。
なお同じ調査では、「もしAIがチームの経緯や担当を理解したうえで仕事を進めてくれるなら」という条件つきで、任せたい業務をたずねています。1位は「議事録と決定事項・宿題の整理」39.6%、2位は「引き継ぎ・担当者不在時の対応」28.4%でした。調査元も「設問は仮定したAIの条件を示しており、現行製品への評価や実際の利用成果ではない」としています。いまのAIに任せられるという話ではありません。ただ、担当と期限が決まっていない工程は、人にも仕組みにも渡せません。
5問で確認する AIの成果がチームに回っているか
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5問で確認｜AIの成果がチームに回っているか
直近1か月の自社の状態で答えてください。点数が低いほど、AIを足しても納期が縮みにくい状態です。回答はこの端末の中だけで処理され、送信・保存されません。
※一般的な検討項目を整理するための編集部独自の目安です。成果や適法性を判定・保証するものではありません。
出典・調査の対象範囲
- TANKA「中小企業の生成AI業務活用実態調査」（2026年10月22日発表。調査委託・発行：TANKA Inc／配信：MoreClick株式会社・広報代理）プレスリリースを見る（※発表元が指定する引用表記に合わせています）
- 設問ごとの全選択肢と人数は、同リリースに添付された『中小企業の生成AI活用実態白書 2026年版』（全29ページ、Ver1.2）に掲載されています。本稿の数値はすべてこの白書と照合しました：白書（PDF）を見る
- 調査概要（リリースの調査概要欄より）：調査方法はインターネット調査（調査主体：TANKA, Inc.／調査ツールはセルフ型アンケートツール「Freeasy」）。調査期間は2026年10月16日〜10月19日。対象は、従業員100人未満の国内企業に勤務し、業務で生成AIを利用している会社員。有効回答500件（男性377人・女性123人）。調査概要の図版を見る
- 回答者の役職：経営者・役員12.6%、部長クラス14.2%、課長・マネージャークラス21.2%、係長・主任・リーダークラス17.4%、一般社員33.4%、その他1.2%。本稿が「社長の側から見た数字ではない」と書いているのはこの構成によります。白書も、把握度の設問（Q14）について「回答者が認識する経営者の把握状況を尋ねたものであり、経営者本人の回答だけを集計した結果ではない」と注記しています
- 仕事が止まる最大の原因（Q6・単一回答）の全選択肢：自分の作業そのものに時間がかかる21.4%、他の人の返事・確認・承認を待っている28.2%、必要な情報や過去の経緯を探している23.6%、担当者の不在・引き継ぎ9.8%、関係者への背景説明・認識合わせ9.4%、その他7.6%。このうち「自分の作業」と「その他」を除く4つ（返事・確認・承認待ち、情報や経緯探し、担当者の不在・引き継ぎ、背景説明・認識合わせ）を合わせた71.0%について、白書は合算対象を「確認待ち・情報探索・背景説明・担当者不在」と明記したうえで、「原因の回答割合であり、時間の損失割合ではない」としています
- 確認・説明・情報探しに使っている時間（Q7・単一回答）：2時間以上7.8%、1〜2時間未満36.2%、30分〜1時間未満23.6%、30分未満17.2%、ほとんどない15.2%。この設問は、本人が手を動かして「使っている」時間を聞いたもので、仕事が止まっていた時間を測ったものではありません
- 生成AIによる1日の作業時間の削減（Q3・単一回答）：2時間以上6.4%、1〜2時間未満24.0%、30分〜1時間未満29.2%、30分未満20.6%、ほとんど減っていない17.6%、むしろ増えた2.2%。30分以上の合計が59.6%です。白書はQ7について「Q3の時間削減と差し引いて、純損失を算出することはできない」と明記しており、本稿も差し引いていません
- 会社の数字への表れ方（Q5・複数回答）：顧客への返答が速くなった31.0%、納期・リードタイムが短くなった20.2%、残業時間が減った15.8%、売上や受注が増えた12.8%、採用せずに回せる業務が増えた10.0%、特に表れていない24.8%、わからない10.6%。白書は「『数字に表れた』という回答も、検証済みの会計・業務データとは限らない」と注記しています
- 本稿の39.2%は、生成AIの利用形態（Q1）のうち「自分の判断で使う」35.6%と「禁止されているが使っている」3.6%の合計です。同じ調査には別設問の39.2%（自分が使っているAIがチームの事情を「ほとんど／全く知らない」）もあり、別の数字です
- AIを使っていても時間を取られる業務（Q10）、会社の数字への表れ方（Q5）、チーム活用の壁（Q12）、任せたい業務（Q16）は、いずれも複数回答の設問です。調査概要の備考は「複数回答の設問は合計が100%になりません」、白書は「選択肢の割合を足して該当者数を算出しない」としています
- 自分64.2%（Q2）とチーム51.8%（Q4）、速度差の実感60.0%（Q13）は別々の設問です。白書は「人数の重なりは本資料では分からない」と明記しており、本稿も差を「個人だけ改善した人」の割合としては扱っていません
- 発表元の表記は、リリースの調査概要が「調査主体：TANKA, Inc.」、白書が「調査委託・発行：TANKA Inc」で分かれています。本稿は、調査概要を引く行ではリリースの表記、刊行物として白書を指す行では白書の表記を使っています
- 月100時間の計算（5人・月20営業日）と、業種別の見立て、記入例の日数は、いずれも筆者によるものです。調査が示した数値ではありません
- 任せたい業務（Q16）と利用意向（Q17）は、「チームの経緯や担当を理解するAIがあれば」という仮定を置いた設問です。白書も「仮定したAIの条件を示す設問であり、特定製品の効果、購入意向、市場規模の証明ではない」としています
- 速度差を感じるか（Q13）について、白書は「特定の問題を示す設問への自己申告であり、実測した生産性の低下・停滞を示すものではない」としています
- この調査は500人の回答の集計であり、500社を単位とした企業調査ではありません。白書は「無作為抽出や代表性の補正、回答者の勤務先の重複は確認できていない」とも記しています
- 確認・説明・経緯探しの時間（Q7）について、白書は「確認や説明のすべてが無駄とは限らない」「品質や合意形成に必要な対話を残しながら、同じ経緯の再説明や情報探索の繰り返しを減らせるかを検討したい」としています。本稿もこの区別に従っています
- 調査を実施したTANKA Incは、チーム向けAIエージェントを開発・提供する企業です。第三者の調査機関ではありません
