【AI活用実態調査】事務職の10人中10人が「便利」と回答も、現場職では毎日使う人がゼロ――職種間で広がる“AI活用格差”
生成AIツールの活用実態を調査したところ、事務・管理・総務職では回答者10人中10人（100%）が「便利になった」と回答した一方で、製造・配送などの現場職では「ほぼ毎日」使う人がゼロという、職種による大きな格差が明らかになったのです。
事務・管理職に限ると、「便利になった」「少し便利になった」を合わせた満足度は100%で、そのうち40%が「劇的に便利で手放せない」と評価。業務効率化に大きく寄与している実態が確認されました。
一方、営業・企画・マーケティング職や現場職（製造・配送・販売など）では利用頻度が低く、特に現場職では「ほぼ毎日」AIツールを使う人の割合が0%となった。職種によって「手放せないツール」か「ほとんど使わないツール」かの二極化が進行していると言えます。
もっともドライバーなどブルーワーカーでは恩恵が少ないので当然。
これを踏まえるとホワイトワーカーがAIを利用していないのは致命的なデメリットと言えるでしょう。
Q1：あなたの現在の「お仕事」について教えてください。※現在働いていない方は「その他」をお選びください。
| 統計(男性/女性) | |||
| 事務・管理・総務（デスクワーク中心） | 16(5/11) | 13.33%  | |
| 営業・企画・マーケティング | 6(6/0) | 5% | |
| 技術職・エンジニア・Web制作・クリエイター | 10(8/2) | 8.33% | |
| 専門職（医療・教育・福祉・法務など） | 7(2/5) | 5.83% | |
| 現場職（製造・配送・販売・接客など） | 13(9/4) | 10.83% | |
| 学生 | 16(8/8) | 13.33% | |
| その他（無職、専業主婦・主夫など） | 52(22/30) | 43.33% |
Q2：日常や仕事でAIツール（ChatGPTなど）をどのくらい使っていますか？
| 統計(男性/女性) | |||
| ほぼ毎日 | 19(9/10) | 15.83% | |
| 週に数回程度 | 26(13/13) | 21.67% | |
| 月に数回程度 | 6(2/4) | 5% | |
| ほとんど使わない | 17(10/7) | 14.17% | |
| まったく使わない | 52(26/26) | 43.33% |
職種と頻度のクロス集計
- 学生と事務系職種での高い活用意欲
- 「ほぼ毎日」または「週に数回程度」使っている層を合わせると、「学生」や「事務・管理・総務」の職種が目立ちます。文章作成、要約、情報検索などの場面でAIを活用しやすい環境にあると考えられます。
- 「その他」層の利用状況の二極化
- 「その他（無職・専業主婦・主夫など）」は全体の43.3%を占めますが、「ほぼ毎日」使うヘビーユーザー（36.8%）から「まったく使わない」（55.8%）まで幅広く存在しており、日常的な関心や用途の有無によって利用習慣が大きく分かれています。
Q3：あなたはAIツールを普段どのような用途で使っていますか？
AIツールの主な用途（Q3・複数回答）「あなたはAIツールを普段どのような用途で使っていますか？」という質問に対し、全体では「アイデア出し・壁打ち（38.2%）」と「情報収集・下調べ（38.2%）」が同率トップとなりました。
一方、事務・管理・総務職（N=10）に絞ると、以下のように実務直結型の用途で特に高い活用率が見られました。
- 文章・メール・資料の作成：60.0%
- データ集計・分析：60.0%
- 情報収集・下調べ：50.0%
- 企画・施策の立案：50.0%
- アイデア出し・壁打ち：40.0%
事務・管理職では、定型業務の文章作成やデータ処理といった日常業務のコア部分でAIを積極的に活用していることがわかります。
特に「文章作成」と「データ集計・分析」の2用途で60%と高水準となっており、管理部門においてAIが「業務効率化の強力なパートナー」として機能している実態が明確です。これに対し、営業職や現場職ではこれらの用途での利用率が相対的に低く、AIの使われ方が職種によって大きく異なることが改めて確認されました。
全体として57.5%が「ほとんど使わない」「まったく使わない」と回答している非活用層です。一方で、技術職や学生、事務系職種では定期利用（ほぼ毎日〜月に数回）の割合が半数を超えており、職種や立場によって活用度の二極化が進んでいることがわかります。
| 統計(男性/女性) | % | |
| 画像やイラストの作成、外国語の翻訳 | 18(9/9) | 26.47% |
| メールや、かしこまった文章・メッセージの作成 | 24(11/13) | 35.29% |
| データ集計や、売上などの分析（エクセルなど） | 13(8/5) | 19.12% |
| アイデア出しや、ブレイン（壁打ち相手） | 26(13/13) | 38.24% |
| ネットでの下調べ、旅行の計画、美味しいお店などの情報収集 | 26(10/16) | 38.24% |
| プログラムの作成、学習や勉強の疑問点の質問 | 14(5/9) | 20.59% |
| 愚痴、人間関係の悩みや人生相談（メンタルケア） | 13(5/8) | 19.12% |
| 上司への言い訳や、断りづらい連絡の文面づくり | 8(2/6) | 11.76% |
| その他 | 16(9/7) | 23.53% |
1. 全体傾向：過半数が非活用層
- 全体（N=120）のうち、「まったく使わない（43.3%）」と「ほとんど使わない（14.2%）」を合わせると57.5%にのぼります。
- 習慣的に利用している層（ほぼ毎日＋週に数回）は全体の37.5%にとどまります。
2. 職種・立場別の利用状況
| 職種・立場 | 定期利用率（ほぼ毎日〜月に数回） | 特徴・解説 |
| 学生 | 62.5% | ほぼ毎日（25.0%）、週に数回（37.5%）と、最もアクティブに利用しています。 |
| 技術職・エンジニア・Web制作・クリエイター | 60.0% | 週に数回（40.0%）を中心に高い利用傾向が見られます。 |
| 事務・管理・総務（デスクワーク中心） | 56.3% | ほぼ毎日（25.0%）使う層と、まったく使わない（37.5%）層の二極化が見られます。 |
| 営業・企画・マーケティング | 50.0% | 週に数回（50.0%）使う層と、まったく使わない（50.0%）層で二分されています。 |
| 専門職（医療・教育・福祉・法務など） | 42.9% | ほぼ毎日（28.6%）と高い頻度で使う人がいる一方で、非利用層も同程度存在します。 |
| 現場職（製造・配送・販売・接客など） | 30.8% | まったく使わない（38.5%）、ほとんど使わない（30.8%）を合わせた非利用層が約7割を占めます。 |
| その他（無職、専業主婦・主夫など） | 30.8% | まったく使わない（55.8%）が半数を超えています。 |
3. データから読み取れる構造的特徴
- デスクワークや学習領域での浸透：PC作業や課題・研究等が多い「技術職」「学生」「事務職」などで活用度が高くなっています。
- 現場業務での限定的な利用：現場職など端末操作やテキスト処理が中心となりにくい職種では、利用が進みにくい傾向があります。
- サンプル数の限定性（補足）：一部の職種（営業・企画：N=6、専門職：N=7など）はサンプル数が少ないため、数値はあくまで参考傾向としての見立てとなります。
Q4：あなたはAIツールを使った結果、これまでの生活や仕事がどれくらい便利になったと感じますか？
AIツール使用後の印象（Q4）「あなたはAIツールを使った結果、これまでの生活や仕事がどれくらい便利になったと感じますか？」という質問に対し、事務・管理・総務職（N=10）では回答者10人全員がポジティブな変化を実感し、満足度が100%に達しました。内訳は以下の通りです。
- 「劇的に便利になり、もう手放せない」：40.0%
- 「少し便利になった」：60.0%
- 「あまり変わらない」：0.0%
- 「逆に不便になった」「手間が増えた」：0.0%
特に「劇的に便利で手放せない」と回答した4割の人は、AIを単なる補助ツールではなく日常業務に不可欠な存在として位置づけています。定型業務の大幅な効率化、資料作成時間の短縮、アイデア整理のしやすさなど、業務の質とスピードの両面で大きな効果を感じていることがうかがえます。
この結果は、管理部門では生成AIがすでに「業務変革ツール」として定着していることを強く示唆しています。一方で、他の職種（営業・現場など）では満足度の高い回答が少なく、AI活用による恩恵に明確な職種間格差が生じている実態が改めて浮き彫りになりました。
1. 全体傾向：約8割が便宜性を評価
- 「劇的に便利になった（16.2%）」と「少し便利になった（60.3%）」を合わせると、全体の76.5%が利便性の向上を実感しています。
- 「逆に不便になった・面倒が増えた」と回答した人は全体の0.0%でした。
2. 職種・立場別の実感度
| 職種・立場 | 便利さ実感率（劇的＋少し） | 特徴・解説 |
| 事務・管理・総務（デスクワーク中心） | 100.0% | 「劇的に便利になった（40.0%）」の割合が全体で最も高く、全員が便利さを実感しています。 |
| 営業・企画・マーケティング | 100.0% | 回答者全員（100.0%）が「少し便利になった」と回答しています。 |
| 技術職・エンジニア・Web制作・クリエイター | 85.7% | 「劇的（28.6%）」と「少し（57.1%）」を合わせて高い評価となっています。 |
| 学生 | 75.0% | 「劇的（25.0%）」と「少し（50.0%）」を合わせ、約4分之3が利便性を評価しています。 |
| その他（無職、専業主婦・主夫など） | 73.9% | 「少し便利になった（69.6%）」が主流を占めています。 |
| 専門職（医療・教育・福祉・法務など） | 60.0% | 便利さを感じている層が6割である一方、「あまり変わらない」「ほとんど使わない」も存在します。 |
| 現場職（製造・配送・販売・接客など） | 50.0% | 半数が「少し便利になった」とする一方で、「あまり変わらない（25.0%）」「使わない（25.0%）」も一定数見られます。 |
3. データから読み取れる構造的特徴
- デスクワーク領域での高い効果実感：「事務・管理・総務」において「劇的に便利になった」割合が突出して高く、文章作成やデータ処理などのデスクワーク業務とAIツールの相性の良さがうかがえます。
- マイナス評価の不見出：修正作業や検索の邪魔などのデメリット（不不便化）を挙げる回答者はゼロであり、導入によるマイナス面は生じにくい傾向が見られます。
- サンプル数の限定性（補足）：母集団が68名であり、特定の職種（営業・企画：N=3、専門職：N=5など）はサンプル数が限られているため、各職種の数値は傾向の把握として参照するのが適切です。
コメント一覧
| No | 属性 | コメント内容 | 有益な理由・着眼点 |
| 6 | 京都府 / 男性 / 49歳 | 翻訳がかなり便利になった | 実用的で高評価なユースケースの提示（語学・翻訳需要） |
| 7 | 三重県 / 女性 / 35歳 | Geminiに鹿児島弁を覚えさせたのは感動でした | 方言・ペルソナ学習などプロンプト調整による応用の成功例 |
| 8 | 長崎県 / 女性 / 44歳 | Ｘでグロックが回答を求められて答えを出していたが、素っ頓狂で理解できなかった。 | 他社モデル（Grok）のUI/UXや出力精度に対するユーザーの困惑事例 |
| 19 | 大阪府 / 男性 / 19歳 | 指示が下手くそで全然違うのができたこと | ユーザー自身のプロンプティング（指示力）の課題を示す意見 |
| 22 | 神奈川県 / 男性 / 47歳 | 回答が不自然なパターンがる | 生成文章の日本語としての自然さ（トーン＆マナー）の改善課題 |
| 24 | 愛知県 / 男性 / 44歳 | 履歴書の書き方 | 実務・日常における具体的な作成支援（書類作成）のニーズ |
| 25 | 兵庫県 / 男性 / 46歳 | 標語を考案して佳作に選ばれた | アイデア出し（ブレインストーミング）における具体的な成功体験 |
| 28 | 兵庫県 / 男性 / 70歳 | 数理的な推論が素早くて便利 | 高齢層による計算・ロジック処理能力への具体的評価 |
| 29 | 埼玉県 / 男性 / 39歳 | 曖昧な言葉の問い合わせでも気の利いた回答くれる | 自然言語処理の意図汲み取り能力（曖昧さへの耐性）に対する評価 |
＜調査概要＞
調査名称：生成AI（ChatGPTなど）活用実態調査
調査対象：全年代均等調査
調査期間：2026年7月21日
調査手法：インターネット調査
調査対象地域：全国
対象人数：120名
調査機関：セルフ型アンケートツール「Freeasy」によるWeb調査
※構成比は複数回答であること、小数点以下第2位を四捨五入していることより、合計しても必ずしも100とはなりません。
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