社内で生成AIの取り組みを提案すると、まず聞かれるのが「世の中でどれくらい使われているのか」です。検索して出てきた割合を資料へ貼ると、上長から「その調査は誰に聞いたものか」と返ってきます。
こうした割合は生成AIの利用率と呼ばれますが、測っている対象は資料ごとに違います。個人に「使ったことがあるか」を聞いた割合と、企業に「業務で使っているか」を聞いた割合は別の数です。
この記事では、令和8年版情報通信白書が示した個人と企業の割合から、年齢階層と頻度による分かれ方、国別の数字を並べてよい条件、社内資料へ引くときの確かめ方までをご紹介します。
「生成AIサービスの利用経験」は、総務省の令和8年版情報通信白書に出てくる図表の名前です。同じ白書には、利用経験のある人に頻度を聞いた図表も、企業に業務での利用を聞いた図表も並んでいます。検索して出てきた割合がそろわないのは、こうして別々の問いに答えた数が、同じ「生成AIの利用率」という言い方でまとめられているためです。
図1：同じ「生成AIの利用率」でも、答えている問いは資料ごとに違う。
拡大数の種類を先に分けておくと、資料に載せる割合を選びやすくなります。この記事で扱う4つは、誰に聞いた数かと、分母（＝割合を計算するときに全体として置く人や企業の数）がそれぞれ違います。
「生成AIの利用率」と呼ばれる数の種類（総務省 令和8年版情報通信白書とEurostatの公表ページから・2026年9月24日確認）
| 数の種類 | 誰に聞いた数か | 分母 |
|---|
| 個人の利用経験率 | 日本・米国・ドイツ・中国の個人 | 回答した個人の全体 |
| 個人の利用頻度 | 生成AIを使ったことがあると答えた個人 | 利用経験のある個人 |
| 企業の業務利用率 | 4か国の企業に所属する人 | 活用方針の設問で「わからない」と答えた人を除いた回答者 |
| EU企業のAI技術の利用率 | EUの企業 | 従業員10人以上のEU企業 |
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生成AIそのものの仕組みと使い方は生成AIとは何かの記事にまとめています。この記事が扱うのは、公表された調査の数字と、その読みどころだけです。
令和8年版情報通信白書は、2025年度個人向け調査の結果として、日本の割合を58.8%と書いています。設問は「業務や日常生活において生成AIサービスを一つでも使ったことがあるか」で、これに「使っている（過去使ったことがある）」と答えた人の割合です。前年度の2024年度個人向け調査では26.7%、その前の2023年度調査では9.1%でした。
図2：割合だけを写すと、分母と年度が抜けたまま資料に残る。
拡大サービスの種類で分けると、テキスト生成AIサービスを使ったことがあると答えた割合は55.0%で、前年度の24.0%から上がりました。画像・動画、音声、音楽、プログラムコードなど、テキスト生成以外の種類については、使ったことがあると答えた割合が比較的低いと書かれています。何らかの生成AIサービスの割合（26.7%から58.8%）とテキスト生成AIサービスの割合（24.0%から55.0%）は、ほぼ同じ幅で上がっています。
気をつけるのは、調査対象の年齢が年度で変わっている点です。白書は本文ではなく脚注で、次のように断っています。
2023年度及び2024年度個人向け調査では、調査対象の年齢を20歳以上としていたが、今回の2025年度個人向け調査では、新たに15歳～19歳を調査対象に加えている。2025年度個人向け調査において、20歳以上で何らかの生成AIサービスを「使っている（過去使ったことがある）」と回答した割合は52.2%であった。
出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」個人における生成AIサービスの利用経験（2026年9月24日確認）（新しいタブで開く）
前年度と同じく対象を20歳以上に限ると、割合は52.2%になります。58.8%と26.7%だけを並べて「1年で2倍を超えた」と書くと、新しく加わった15歳から19歳の分が混ざったまま比べることになります。年度をまたいだ比較を資料に載せるなら、対象の年齢をそろえた値を使うか、年齢が変わった旨の注を添えておくほうが安全です。
日本の個人の利用経験率（総務省 令和8年版情報通信白書から・2026年9月24日確認）。出どころの調査は総務省（2026）「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」
| 項目 | 2025年度個人向け調査 | 2024年度個人向け調査 |
|---|
| 何らかの生成AIサービスを使ったことがある | 58.8% | 26.7% |
| テキスト生成AIサービスを使ったことがある | 55.0% | 24.0% |
| 20歳以上に限った、何らかの生成AIサービス | 52.2% | 26.7% |
| 調査対象の年齢 | 15歳以上 | 20歳以上 |
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全体の割合は、年齢階層でかなり分かれます。日本を高い順に見ると、15歳から19歳が91.7%、20歳から29歳が78.2%と続き、どちらも全体の58.8%を上回ります。全体の割合だけを資料へ載せると、社内で想定している顧客層とずれた話になる場合があります。
図3：全体の割合のままでは、自社の顧客層に当てはまるかどうかが決まらない。
拡大もう1つ分かれるのが頻度です。白書は、利用経験のある人に頻度を聞いた結果を、6つの区分に分けて出しています。同じ「使っている」の中に、毎日の人と、年に1回の人と、この1年は使っていない人が並んでいます。米国・ドイツ・中国では「ほぼ毎日」と答えた割合が4割を超えており、「ほぼ毎日」と答えた割合は4か国の中で日本が最も低いと書かれています。
生成AIサービスの利用頻度（総務省 令和8年版情報通信白書 図表Ⅰ-1-1-8のCSVから・2026年9月24日確認）。分母は、生成AIサービスを使ったことがあると答えた人
| 頻度 | 日本 | 米国 | ドイツ | 中国 |
|---|
| ほぼ毎日（合計1時間/日以上） | 11.1% | 25.4% | 19.7% | 17.0% |
| ほぼ毎日（合計1時間/日未満） | 18.8% | 22.5% | 25.8% | 25.5% |
| 週にすくなくとも1回（毎日ではない） | 35.5% | 28.4% | 30.9% | 44.2% |
| 月にすくなくとも1回（毎週ではない） | 19.8% | 14.0% | 14.6% | 10.4% |
| 年にすくなくとも1回（毎月ではない） | 9.6% | 5.7% | 5.9% | 2.2% |
| 最近1年間は使用していない | 5.1% | 4.0% | 3.0% | 0.7% |
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白書の本文は、「ほぼ毎日」利用すると回答した割合を日本で約3割と書いています。公表されているデータでは、この区分が1日あたりの時間で2行に分かれているためで、資料へ引くときは2つの数を並べて書くことになります。合計を自分で足すと、出どころのページのどこにも載っていない数字を作ることになるので、公表された区分のまま置くほうが確かめやすくなります。
「使ったことがある」と「ほぼ毎日使っている」を同じ数として扱うと、社内の議論がかみ合わなくなる場合があります。自社が相手にしている年齢階層と、必要な頻度の区分を選んでから資料に載せるほうが、話が進みやすいでしょう。使う側が身につける判断のしかたはAIリテラシーの記事にまとめています。
企業の側は、同じ白書の企業向け調査が受け持っています。自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた割合は、日本で86.4%です。前年度の2024年度企業向け調査では55.2%でした（年度をまたぐ比較の注意は後で述べます）。
図4：個人の割合と企業の割合は、同じ図の中で足し合わせられない。
拡大この割合には分母の条件が付いています。白書は、活用方針の設問で「わからない」と回答した対象を除いて集計したと書いています。自社の方針を知らない人を外したあとの割合なので、企業の全体に当てはめて読むと高めに見える場合があります。企業向け調査の設問ごとに、日本の割合と、分母から除いた対象を並べると、次のようになります。
日本の企業への設問と割合（総務省 令和8年版情報通信白書 第2章第1節から・2026年9月24日確認）。2025年度企業向け調査の結果
| 企業向け調査の設問 | 日本の割合 | 分母から除いた対象 |
|---|
| 積極的に活用する方針である、または活用する領域を限定して利用する方針である | 68.9% | 除いていない |
| 同じ設問のうち、大企業 | 74.0% | 除いていない |
| 同じ設問のうち、中小企業 | 58.1% | 除いていない |
| 全社横断・各部署単位・個人業務単位のいずれかで組織的に取り組んでいる | 65.6% | 「利用を禁止している」と回答した対象 |
| 組織的な取組はない | 27.0% | 「利用を禁止している」と回答した対象 |
| 自社の何らかの業務で生成AIを利用している | 86.4% | 活用方針の設問で「わからない」と回答した対象 |
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活用方針を定めている企業の割合は、2025年度企業向け調査で68.9%、前年度の2024年度企業向け調査では49.7%でした。企業規模で見ると、大企業が74.0%、中小企業が58.1%で、まだ開きがあります。組織として取り組んでいるかを聞いた設問では、取組が無いと答えた割合が日本で27.0%となり、米国・ドイツ・中国に比べて顕著に高いと書かれています。
年度をまたいで比べるときにも断りが要ります。令和7年版情報通信白書は、企業の業務ごとの割合について、2023年度調査と2024年度調査の比較について、脚注で次のように断っています。
企業における個別業務ごとの生成AI利用率については、より推計精度を高めるため、2023年度調査と推計方法を変えたため、2024年度調査と2023年度調査とは単純比較はできない。
出典：総務省「令和7年版 情報通信白書」企業におけるAI利用の現状（2026年9月24日確認）（新しいタブで開く）
推計のしかたが変わった年度をまたいで並べると、増え方そのものが実態と違って見えることがあります。前年度との比較を資料に載せるときは、同じ設問で、同じ推計のしかたかどうかを先に確かめておくほうが安全です。白書は同じ脚注で、その推計が所属企業のAI活用方針を知っている人を対象にしたものだとも書いています。
白書の個人向け調査は、日本のほかに米国・ドイツ・中国でも同じ設問で実施されています。何らかの生成AIサービスを使ったことがあると答えた割合は、米国75.6%、ドイツ75.6%、中国93.6%で、いずれも日本を上回りました。テキスト生成AIサービスに限った割合も、3か国とも日本より高くなっています。
図5：同じ調査の中で条件がそろっていれば並べられ、別の調査どうしは並べられない。
拡大生成AIサービスの利用経験（総務省 令和8年版情報通信白書 2025年度個人向け調査から・2026年9月24日確認）。分母は、回答した個人の全体
| 国 | 何らかの生成AIサービス | テキスト生成AIサービス |
|---|
| 日本 | 58.8% | 55.0% |
| 米国 | 75.6% | 65.4% |
| ドイツ | 75.6% | 66.0% |
| 中国 | 93.6% | 88.3% |
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この4か国は同じ調査の同じ年度の結果なので、そのまま並べられます。白書は脚注で、4か国とも2025年度から15歳から19歳を調査対象に加えたと断っており、前年度と比べた増え方では、4か国のうち日本の伸びが大きかったとも書いています。年齢階層で見ると、米国は20歳から29歳が91.3%、ドイツは15歳から19歳が98.1%、中国は20歳から29歳が98.1%で、どの国も若い層ほど高くなっています。
いっぽうで、別の調査の割合を同じ表に入れることはできません。EurostatはEU企業のAI技術の利用を公表しており、2025年の割合は20.0%、前年は13.5%です。出どころはEUのICT利用とeコマースに関する企業調査で、対象は従業員が10人以上いる企業です。
白書の企業向け調査は、4か国の企業に所属する人へアンケートで聞いたものです。対象の選び方も、聞いた相手も、設問も違うので、日本の割合とEUの割合を並べて進み具合を語ることはできません。国どうしを比べる資料を作るなら、同じ調査の中で条件がそろっている数だけを並べ、別の調査の数はページを分けて置くほうが読み違いを防げます。
割合だけを写すのではなく、次の6つをそろえて控えておくと、あとから聞かれたその場で答えられます。どれも公表ページに書いてあるので、調べ直しではなく写す作業です。
図6：この4つがそろっていれば、読んだ人が同じ資料へたどり着ける。
拡大- 何の数か。誰に、何を聞いて、どう答えた人の割合なのかを、設問の文言のまま控える
- 分母。回答者の全体なのか、一部を除いた集計なのかを控える
- 調査の時点。何年度の調査で、いつの状況を聞いたのかを控える
- 調査方法。アンケートなのか、統計法に基づく調査なのかを控える
- 有効回収数（＝実際に回答が返ってきた数）。何件の回答から出た割合なのかを控える
- 公表した主体と公表日。どこが、いつ出した資料なのかを控える
この6つがどこに書いてあるかは、資料ごとに違います。白書は図表ごとに出どころの調査名を付けており、調査そのものの概要は巻末の付注にまとめられています。通信利用動向調査は、調査の概要のページと報道資料に、対象と回収数が並んでいます。
通信利用動向調査は生成AIの割合には使っていませんが、調査方法と回収数の書き方の手本として並べます。資料名ごとに、出した主体と公表、対象、調査方法が書いてある場所を並べます。
この記事で使った資料の調査方法（各公表ページから・2026年9月24日確認）
| 資料名 | 出した主体と公表 | 対象 | 調査方法が書いてある場所 |
|---|
| 令和8年版 情報通信白書（個人向け調査） | 総務省・2026年7月 | 日本・米国・ドイツ・中国の個人 | 図表ごとの出どころの表示と、巻末の付注 |
| 令和8年版 情報通信白書（企業向け調査） | 総務省・2026年7月 | 4か国の企業に所属する人 | 各設問の本文と、巻末の付注 |
| 令和7年 通信利用動向調査 | 総務省・2026年5月29日公表 | 20歳以上の世帯主がいる世帯と、常用雇用者100人以上の企業 | 調査の概要のページと、報道資料の調査概要 |
| EU企業のAI技術の利用 | Eurostat・2025年12月11日公表 | 従業員10人以上のEU企業 | Eurostat の公表記事に書かれた調査の名前 |
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通信利用動向調査は、統計法に基づく一般統計調査（＝国が統計法の定めに沿って行う調査）です。世帯は住民基本台帳をもとに層化二段無作為抽出で約40,600世帯、企業は常用雇用者が100人以上いるところから層化一段無作為抽出で約6,000企業を選び、調査票を郵送で配っています。令和7年調査の有効回収数は17,916世帯で、世帯構成員は43,281人、回収率は45.5%でした。企業は2,489企業が回答し、回収率は55.3%です。
割合の分母にあたる回答の数は、通信利用動向調査なら17,916世帯・43,281人・2,489企業と公表されています。自社の資料でも同じ並びで注を付けておけば、出どころをたどれます。自社のサイトがAI検索でどう扱われているかの測り方はAI検索の効果測定の記事にまとめています。
日本の個人で、何らかの生成AIサービスを使ったことがあると答えた割合は58.8%です。これは2025年度個人向け調査の値で、対象には15歳から19歳が新しく加わっています。対象を20歳以上に限ると52.2%になるので、年度をまたいで比べるときは、そろえた値か注のどちらかが要ります。
企業で、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた割合は86.4%です。活用方針の設問で「わからない」と答えた対象を分母から除いた集計なので、企業の全体に当てはめて読むと高めに見える場合があります。組織として取り組んでいるかを聞いた設問では、取組が無いと答えた割合が日本で高く出ています。
同じ「使っている」という答えも、年齢階層と頻度でかなり分かれます。全体の割合を1つだけ資料に載せるより、自社が相手にしている層の割合を選ぶほうが、社内の議論とかみ合いやすくなるでしょう。
国どうしを比べるときは、同じ調査の同じ年度の値だけを並べます。白書の4か国は同じ設問で聞いているので並べられますが、EUの企業調査は対象も設問も別なので、同じ表には入れられません。
生成AIそのものの説明は生成AIとは何かの記事、使う側の判断のしかたはAIリテラシーの記事にまとめています。自社のAI検索での見え方をどう測るかから相談したい場合は、お問い合わせが窓口です。
日本の生成AI利用率の最新の数字は、どこを見ればよいですか。
総務省の情報通信白書です。令和8年版では、特集の前半に個人向け調査の結果が、後半に企業向け調査の結果が載っています。白書は毎年7月に公表されるので、年度が変わったら同じ節を開き直すことになります。図表ごとに出どころの調査名が付いているので、そこも一緒に控えておきます。
個人の58.8%と企業の86.4%を、同じ資料に並べてもよいですか。
同じ白書の結果なので、別の数だと分かる形にすれば並べられます。ただし前者は個人に「使ったことがあるか」を聞いた割合、後者は企業に所属する人に「自社の業務で使っているか」を聞いた割合です。分母も違うので、1つのグラフで比べるのは避け、表の行を分けて注を付けておくほうが安全です。
去年の数字と比べて「1年で何倍」と書いてもよいですか。
同じ設問で、同じ推計のしかたで、対象もそろっているときだけです。個人向け調査は2025年度から15歳から19歳が加わっており、企業の業務ごとの割合は推計のしかたが変わった年度があります。白書自身も「単純比較はできない」と脚注で断っているので、比べるなら注を添えます。
業界別や職種別の利用率は公表されていますか。
令和8年版情報通信白書で確かめられるのは、国別・年齢階層別・企業規模別の並びと、企業の業務ごとの並びです。業種で分けた個人の利用率は、この記事で参照したページには見当たりません。業界の数字が要る場合は、その業界団体や調査会社が出した調査を、対象と時点を確かめたうえで使うことになります。
民間の調査会社が出した割合を資料に使ってもよいですか。
調査を実施した側が公表した資料であれば、一次情報として扱えます。確かめるのは、誰に聞いたか、何件の回答か、いつの調査か、どう集めたかの4つです。この4つが公表されていない資料は、社外へ出す資料の根拠にすると、あとから聞かれたときに答えられなくなる場合があります。
出典はどう書けばよいですか。
調査の名前・実施した主体・調査の時点・確かめた日の4つを1行にします。白書の場合は、図表に付いている調査名をそのまま写すのが確実です。通信利用動向調査のように有効回収数まで公表されている調査では、その数も注に入れておくと、割合の重みが伝わります。
