正社員の生成AI利用率54.3%｜期待64.9%・成果16.4%のギャップが示すもの

生成AIをめぐる数字は、個人と組織で対照的です。個人の利用率は半年で12.4ポイント上がって54.3%。一方で企業側は64.9%が期待しているのに、成果を実感できているのは16.4%。 この落差の理由が判明していて、しかも採用要件に直結する内容でした。

個人：利用率54.3%、ヘビーユーザーは21.1%

パーソル総合研究所が正規雇用者3,300名を対象に実施した調査では、正社員の生成AI業務利用率は2025年10月の41.9%から2026年5月には54.3%へ、12.4ポイント上昇しました。

利用頻度別の内訳も動いています。

5人に1人が週4日以上使っている状態です。すでに「一部の人が試している」段階ではありません。

そして、注目すべき副次的な結果があります。

AIヘビーユーザーの**31.6%が「人よりAIに話すほうが気楽」**と回答（ライトユーザーは20.1%）

組織：期待64.9%、成果実感16.4%

一方、primeNumberが2026年6月にAI・データ活用担当者373名を対象に実施した調査では、様相が違います。

開きは約49ポイントです。

この調査の価値は、成果が出ている企業の特徴を示しているところにあります。

• 成果を実感している企業のうち、26.2%が「データ基盤を全社で統合済み」（全体では13.9%なので約2倍）
• 今後12か月の優先投資は「生成AI/エージェント型AI開発・運用」が43.4%で最多、データ統合関連は21.7%
• 生成AIを優先投資対象とした企業の60.5%は、データ基盤投資を優先していない

つまり、成果の分かれ目はAIツールではなくデータ基盤にあるのに、投資はツールに向かっているという構図です。

大手企業：本番運用48.3%、しかし73.1%が体制不足

パーソルキャリアが売上高1,000億円以上の企業の部長職以上505名に2026年5月に実施した調査では、導入は進んでいます。

導入は半数近くまで進み、効果を実感している企業も6割ある。**にもかかわらず7割超が体制不足を訴え、最大の課題は「設計・評価できる人材」**です。

3つの調査を重ねると見えること

**ボトルネックは「AIを使える人」ではなく「AIを業務に組み込む設計ができる人」と「データが整っていること」**です。ここが採用要件に直結します。

採用実務への影響

1. AI人材の要件を「使える」から「設計・評価できる」に書き換える

求人票に「生成AIの活用経験」と書いても、いまや正社員の54.3%が該当します。要件として機能しません。

課題として挙がっているのは設計・評価人材の不足45.9%です。求人票で問うべきは次のような内容です。

• どの業務プロセスにAIを組み込み、何を指標に評価したか
• 出力の妥当性をどう検証したか
• データの整備や連携にどこまで関与したか

「使ったことがある」と「業務に組み込んで成果を測った」の間には大きな差があります。 後者を判別できる設問を選考に入れる必要があります。

2. データ基盤の状況が採用競争力になる

成果が出ている企業はデータ基盤を統合しています。逆に言えば、データが分散している企業では、優秀なAI人材を採っても成果を出せません。 入社後に成果が出ない環境は、早期離職の要因になります。

求人票に「データ基盤の現状」を書くのは勇気が要りますが、整備中であることを正直に書いて「これから作る人を採る」と位置づけるほうが、ミスマッチは減ります。

3. 候補者側のAI利用を前提に選考を設計する

転職経験者を対象とした調査では、年収が高い層ほど生成AIを使って自己分析を進めている傾向が報告されています。応募書類がAIで整えられている前提で考えると、書類の完成度は候補者の実力を反映しにくくなっています。

選考の重心を書類から面接・実技に移す、あるいは書類で見る項目を「文章の巧拙」から「経験の具体性」に切り替える必要があります。

4. 「人よりAIに話すほうが気楽」31.6%をどう扱うか

ヘビーユーザーの31.6%が「人よりAIに話すほうが気楽」と回答しています。これは組織運営の観点で無視できません。

• オンボーディング：分からないことをAIに聞いて済ませる人が増えると、周囲との接点が減ります。早期離職の要因として「人間関係」が53.3%で上位に来ることを踏まえると、意図的に接点を設計する必要があります
• 1on1：AIに相談して解決した問題は、上司には見えません。「困っていることはない」という回答の意味が変わります

効率が上がる一方で、組織内の情報の流れは細くなる。 ここは施策として補う前提で考えるべき変化です。

まとめ

• 正社員の生成AI業務利用率は54.3%（半年で+12.4pt）、週4日以上のヘビーユーザーは21.1%
• 企業側はAIに64.9%が期待するが、明確な成果は16.4%。開きは約49ポイント
• 成果が出ている企業はデータ基盤の全社統合率が2倍（26.2%対13.9%）。しかし投資はツールに向かっている（生成AI優先43.4%対データ統合21.7%）
• 大手企業では48.3%が本番運用に到達する一方、73.1%が推進体制の不足感、最大課題は「設計・評価できる人材の不足」45.9%
• 求人票の「生成AI活用経験」は要件として機能しない。設計・評価の経験を問う設問に切り替える
• ヘビーユーザーの31.6%が「人よりAIに話すほうが気楽」。オンボーディングでの接点設計を意図的に行う必要がある