部下のAI活用「ほぼなし」40.3%。見るのは率でなく作り方

社員20人の会社で、AIの契約を1人月3,000円で全員に広げると年72万円です（筆者の仮定）。その72万円が何に変わったかは、使用率では分かりません。

この調査で、部下がAIを使っているかどうか「分からない」と答えた管理職の55.0%は、部下のAI活用に「特に課題は感じていない」とも答えていました。困っていないのではなく、困りごとがまだ見えていない状態です。

11月2日、ALL DIFFERENTと同社の研究機関であるラーニングイノベーション総合研究所が、課長クラス以上の管理職614人に聞いた調査を公表しました。部下がAIを「ほとんど使用していない」は40.3%。従業員300人以下だけを取り出すと47.7%です。

最初に結論：AIを配る前に、部下の成果物を「作り方」まで聞く

やることは1つです。直近1週間に出てきた成果物を3つ選び、作った本人に「どこをAIに作らせたか」「どこを自分で直したか」「なぜ直したか」の3つを聞きます。それだけで、自社がどの段にいるかが分かります。

段の区分と「いまやること」は編集部の整理です。

11月2日、管理職614人の調査。「部下はほとんど使っていない」が40.3%

11月2日、ALL DIFFERENTとラーニングイノベーション総合研究所が「管理職意識調査2026（部下のAI活用編）」を公表しました。対象は課長クラス以上の役職に就いているビジネスパーソンで、調査会社によるインターネット調査です。有効回答は614人でした。

部下が日常的に業務でAIを使っているかをたずねた設問では、「頻繁に使用している」が13.1%、「時々使用している」が43.0%。合わせて56.1%です。一方で「ほとんど使用していない」が40.3%、「わからない」が3.6%でした。

この設問の母数は551人です。614人のうち「部下がいない」管理職63人は除かれています。

出典：ラーニングイノベーション総合研究所「管理職意識調査2026（部下のAI活用編）」（2026年11月2日発表）

この40.3%は、あなたの会社の数字ではない

同じ調査には、企業規模別の内訳があります。ここが、報道の見出しだけでは落ちてくる部分です。

従業員300人以下の会社（243人）では、部下がAIを「頻繁に使用している」は7.4%。「ほとんど使用していない」は47.7%です。対して1001人以上の会社（205人）では、頻繁が19.0%、ほとんど使用していないが31.2%でした。

出典：同調査の企業規模別内訳（n=551の内訳）。「14人に1人」という言い換えと、頻繁＋時々の合算は筆者

この7.4%は、社員の何%がAIを使っているかではありません。部下は頻繁に使っていると答えた管理職の割合です。従業員300人以下では、14人の上司のうち「部下は頻繁に使っている」と答えたのは1人だけ、という計算になります。

「時々使用している」41.2%を足すと48.6%。従業員1001人以上では、同じ足し算が65.3%になります。全体の40.3%を見て「うちもそんなものか」と思うと、実態より一段楽観的な見立てになります。

ただし、小さい会社が遅れていると決めつける話ではありません。導入環境や活用機会は企業規模によって差がある、というのが発表元の見方です。人数が少ないほど、1人が使い始めたときの影響も大きくなります。

本質：効くかどうかの前に、「見えているか」で分かれている

この調査でいちばん目を引くのは、62.5%という数字です。部下がAIを「頻繁に使用している」と答えた管理職のうち、毎年、部門目標や部門計画を達成していると答えた割合です。部下がAIを「ほとんど使用していない」では34.7%でした。

けれど、同じ調査の別の設問にも、この20人の列は出てきます。部下がAIを使っているか「分からない」と答えた管理職の列です。そこでは、毎年達成していると答えたのは5.0%。部下が成長しているかを「分からない」と答えた人は30.0%。部下のAI活用に「特に課題は感じていない」と答えた人は55.0%でした。

本質は「AIを使う部署が強い」ことではありません。部下の仕事が見えている職場でなければ、AIが効いたかどうかもそもそも分からない、ということです。

出典：同調査。「分からない」と答えた管理職は20人と少なく、割合は振れやすい

つまりこういうことです。AIを使っているかが見えていない上司は、部下が育っているかも見えていません。見えていないので、直すべきことも挙がってきません。AIが効かないのではなく、効いたかどうかを測る目が、その職場にまだないのです。

判断軸で見ると、これは「仕組みになるか」と「人が育つか」の問題です。成長に効くかどうかは、その2つの後に決まります。社員がどんな道具を使っていても、出てきた仕事の中身が見えていなければ、良かった理由も悪かった理由も会社に残りません。

AIで「自分は速いがチームはあまり」6割では、仕事が止まる場所と、AIが速くしている場所が別だという話を書きました。今回はその一段手前です。止まっている場所を数える前に、そもそも誰が何をどう作っているかが見えているか。順番としては、こちらが先にきます。

62.5%と34.7%の差を、因果として読まない

ここは慎重に読む必要があります。62.5%と34.7%の差は、AIが目標を達成させた証拠ではありません。

理由は3つあります。1つは母数です。「頻繁に使用している」は72人、「ほとんど使用していない」は222人。前者は小さく、割合は振れやすくなります。2つめは、どちらも管理職の自己申告だということです。実績データで裏を取った数字ではありません。3つめは向きです。達成している部署だから部下に新しい道具を試す余裕がある、という順番もあり得ます。

むしろ実務で意味があるのは、逆側の数字です。「部門目標や部門計画を達成したことがない」と答えた割合は、頻繁に使用で4.2%、時々使用で8.0%、ほとんど使用していないで25.2%、分からないで35.0%でした。

出典：同調査。単一回答。管理職の自己申告

「毎年達成している」は62.5%から34.7%へ、1.8倍の開きです。「達成したことがない」は4.2%から25.2%へ、6倍の開きになります。差が大きいのは、うまくいっている側ではなく、うまくいっていない側のほうです。

ここから言えるのは、因果ではなく重なりです。部下の仕事が見えていない部署と、目標を一度も達成できていない部署は、かなり重なっている。AIはその重なりを可視化しただけ、という読み方のほうが無理がありません。

「特に課題は感じていない」は、うまくいっている印ではない

課題をたずねた設問も、同じ向きの話を見せてくれます。

部下のAI活用に「特に課題は感じていない」と答えた割合は、部下が頻繁に使用している管理職で20.8%、時々使用している管理職で12.2%。ところが、ほとんど使用していないでは38.3%、分からないでは55.0%に上がります。

一方で「AI活用スキルに個人差が大きい」を挙げた割合は、頻繁31.9%、時々31.2%、ほとんど24.8%、分からない10.0%と、逆の向きに動きます。

出典：同調査。複数回答

発表元は、この向きについてこう書いています。「これは、AI を活用する職場ほど問題が多いということではなく、実務での利用が増えたからこそ、成果物の質や社員間のスキル差など、導入前には見えにくかった課題が顕在化していると考えられます。」

この見方には納得できます。そのうえで、経営者の側から読み替えると、もう一歩進みます。課題が挙がってこないのは、順調だからではなく、まだ何も始まっていないからかもしれません。社内で「AIで特に困っていることはない」という報告が続いているなら、使われているかどうかを先に確かめる価値があります。

そもそも「スキルの個人差」は、研修だけでは埋まらない

課題として最も多く挙がったのは「AI活用スキルに個人差が大きい」で27.9%でした。次が「内容の妥当性・信頼性の確認が不十分である」の22.7%です（「特に課題は感じていない」25.4%を除いた順です）。

ただし、この設問の上位は団子になっています。3位以下は、思考力の低下17.6%、個人情報・機密情報の取り扱いへの理解不足17.6%、部下のAI利用状況を十分に把握できていない17.6%、プロンプトの不適切さ16.3%、著作権・知的財産権への理解不足16.2%と、16〜18%に並びます。

出典：同調査。複数回答のため合計は100%を超える

注目したいのは、この中に「部下のAI利用状況を十分に把握できていない」が17.6%で並んでいることです。スキルの個人差（27.9%）は研修や学ぶ時間が要りますが、利用状況の把握は、今日から1人で始められます。費用もかかりません。

そして、この2つはつながっています。誰がどう使っているかを聞いていなければ、どこに差があるのかも分かりません。差の場所が分からないまま研修を入れると、すでに使える人がもう一度基礎を習う、ということが起きます。

なお「個人情報・機密情報の取り扱い」17.6%と「著作権・知的財産権」16.2%は、聞き取りとは別に、入れてよい情報の線引きを文書で決めておく話です。手順は生成AIの社内ガイドラインの作り方にまとめています。どの業務から使うかの選び方は生成AIを使う業務の選び方で扱っています。

あなたの会社に置き換えると：社員20人と社員60人

ここからが本題です。この調査は課長クラス以上に聞いたものですが、読者の会社では「課長」がいないこともあります。見る人が誰かで、やり方が変わります。

社員20人なら、間に人が入りません。社長が全員の仕事を直接見ています。ただし見ているのは出てきた結果で、作り方までは聞いていないことが多いはずです。ここでの一手は、社長が週に1回、誰か1人を選んで成果物の作り方を聞くことです。全員を一度に見る必要はありません。

社員60人になると、形が変わります。50人を超えたあたりから部門ができ、社長と現場の間に課長が入ります。社長から見えるのは完成品だけになり、作り方は課長の側に移ります。ところがこの調査では、その課長自身の17.6%が「部下のAI利用状況を十分に把握できていない」と答えています。ここでの一手は、課長が部下の成果物の作り方を聞き、その内容を月1回持ち寄る場をつくることです。

規模と年商の対応、最初の一手はいずれも編集部の作例です。

どちらも、聞く相手が違うだけで、聞くことは同じです。どこをAIに作らせ、どこを自分で直し、なぜ直したか。この3つだけです。

明日の一手：成果物3つの「作り方」を聞いて、1枚に並べる

全部の仕事でやる必要はありません。3件で足ります。

記入欄と記入例は編集部の作例です。

5問で確認する　部下の仕事が「作り方」まで見えているか

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5問で確認｜部下の仕事が「作り方」まで見えているか

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を配っても会社の数字に出にくい状態です。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。

回答の進捗0 / 5

1. Q1社員がどの業務でAIを使っているかを、あなたは言えますか

   言えるだいたい言える言えない
2. Q2直近1週間に出てきた成果物について、どこをAIに作らせたかを聞いたことがありますか

   聞いているたまに聞く聞いていない
3. Q3うまく使えている人の手順は、ほかの人が見られる場所に置かれていますか

   置いてある人によって違う本人の手元にある
4. Q4AIに入れてよい情報と、入れてはいけない情報の線引きが、文書で共有されていますか

   共有されている口頭では伝えている決めていない
5. Q5社員から「AIでここが困っている」という報告が、この1か月で1件でも上がってきましたか

   上がってきた聞けば出てくる何も上がってこない

結果を確認する›回答をリセット

※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