AI毎日利用21%の衝撃｜Notion調査が暴く日本の格差
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「うちの会社、AIを導入するって話があったけど、結局みんな使ってないな…」──そんな光景、心当たりはありませんか？2026年4月17日、Notion Labs Japanが公開した最新調査が、日本のナレッジワーカー1000人の「リアルなAI利用状況」を数字で暴きました。結論から言うと、毎日AIを使う21%のトップ層と、まったく使わない36%のボトム層の格差が広がっています。本記事ではこの調査結果を中学生にもわかる言葉で徹底解説し、総務省・PwC・Notionグローバル調査とも比較しながら、「あなたの会社は遅れているのか進んでいるのか」を判断する材料をお届けします。
まず調査の基本情報を整理します。発表は2026年4月17日、実施したのはNotion Labs Japan合同会社（Notionの日本法人）。調査期間は2025年11月13〜14日、調査会社は株式会社ネオマーケティング、対象は20〜59歳で業務にAIを使うナレッジワーカー1000人です。「業務でAIを使う人」に絞った調査なので、AI未導入企業の数字は含まれていない点に注意してください。
調査で最もインパクトが強い数字が「21%が毎日AIを仕事で使う」という事実。週1日以上に広げると64%に達します。つまり、AIを使う人の3人に2人は週1ペースで習慣化しているということ。これは歯磨きや通勤と同じ「当たり前の行動」にAIがなりつつあることを示します。裏を返せば、週1未満が36%──アカウントは持っているけど、いざ業務で開く機会がない層も依然として根強いのです。
「2025年11月のデータを2026年4月に発表？」と疑問に思う方も多いはず。Notionが春の企業導入商戦に合わせて結果をまとめ、記者発表会や資料ダウンロード用に公開するのが通例です。ちょうど新年度の予算で「うちもAI導入しよう」と動き出す企業が多いタイミング。まるでアパレルが春夏コレクションを冬に発表するようなもので、戦略的な情報発信です。
調査では「週1回以上使う用途」を複数選択で聞いています。順位と実際の業務イメージを見ていきましょう。
メール下書き、議事録要約、記事リライトなどが含まれます。ChatGPTやClaudeに「このメールをもう少し柔らかく直して」と頼むあの使い方です。ほぼ2人に1人が使っているので、職場の雑談で「AIに書かせたらすごく自然だった」と言っても誰も驚かないレベルになりつつあります。
「この業界の最新トレンドをまとめて」「競合3社の特徴を比較して」といったリサーチ代行の用途。以前はGoogleで検索→記事を10本読む→まとめる、という3時間作業が、AIに聞けば5分で終わるインパクトは絶大です。
プログラマーの約4人に1人がAIを週1以上で使っている計算。GitHub CopilotやCursor、Claude Codeのような「AIが隣でコードを書いてくれる」ツールが普及したためです。全職種平均で23%もあるのは意外と高く、非エンジニアでも「軽いスクリプトを書かせる」用途が広がっている証拠とも言えます。
利用者の「ある程度満足」は66%、「とても満足」は12%。合わせて78%が満足している一方、熱狂的なファン層は1割程度にとどまります。最大の不満は「出力が凡庸で独自性に欠ける」というもの。たとえるなら、AIは新人アシスタントのように平均点の回答はくれるが、天才肌の提案はまだ出てこない段階です。
Notion調査で最も議論を呼んだのが、「環境が整っている」49% vs 「整っていない」51%という僅差の結果。この差を企業規模で見ると一気に鮮明になります。
ポイントは「小規模企業（従業員数が少ない企業）では約7割が環境未整備」という点。理由は明確で、予算とIT専任人材の不足です。大企業は情報システム部門が全社ChatGPT契約を結び、セキュリティポリシーも整備するのに対し、中小企業は「社員が個人のChatGPTアカウントで使うだけ」で、会社としての仕組みがないケースが多発。オフィス家具で例えれば、大企業は全員に高機能チェアが配られ、中小企業は各自がIKEAで買ってくるような差です。
具体的な障壁の内訳は「スキル・トレーニング不足」33%が最多、続いて「予算的制約」「ガバナンス不備」がそれぞれ28%。特に管理職層では予算とガバナンスが大きな懸念として浮上しました。つまり、会社として「買うお金がない」「使わせるルールがない」が二大ネックということです。
もし明日からAIに任せられるなら何をさせたい？の問いには、「ドキュメント作成・文章校正」19%、「情報管理・検索」18%、「議事録作成」11%。総じて「単純だけど時間を食う作業」が上位で、クリエイティブな業務や判断業務は今のところ人間が持っていたい本音が見え隠れします。
Notion調査だけでは「ふーん」で終わります。他の公式データと突き合わせると、日本のAI浸透度の輪郭がくっきり見えてきます。
総務省が2025年7月に発表した令和7年版情報通信白書では、企業の生成AI業務利用率は55.2%、「活用方針が定まっている」企業は42.7%。個人利用経験率は26.7%で、1年前の15.6%から約2倍に急増しています。Notion調査の「AI利用者内の頻度」とは違って、総務省は全企業・全個人をカウントする調査なので、両者は視点が違います。両データを組み合わせると、「企業の半数以上はAIを導入しているが、毎日使いこなしているのはその中の2割」という全体像が浮かびます。
PwCが発表した「生成AIに関する実態調査2025春 5カ国比較」では、日本企業の生成AI導入率は56%で、米国・英国・ドイツ・オーストラリアとほぼ同水準という結果。「日本はAI後進国」という昔のイメージは、導入率だけで見れば過去のものになっています。ただしPwC調査は「導入から実際の変革につながる企業は少ない」という点を強調しており、入口は追いついたが出口では遅れている構図です。
Notionが別途行った3000人超のグローバル調査では、93%がAIを生産性ソフトに不可欠と回答、80%がAI機能があるプラットフォームに乗り換える可能性と答えています。一方で「AIが自社ツールに深く統合されている」と答えたのは20%のみ。日本の「毎日利用21%」はグローバルの深い統合率20%にほぼ一致しており、日本も世界も「期待先行・実装遅行」という構造は共通していることがわかります。
ここまでのデータをもとに、具体的な働き手のシーン別で「自分の会社の位置づけ」をチェックしてみましょう。
東京の30名IT企業で働くAさんは、GitHub Copilotが全社契約されていて、毎日コード補完と質問に使っている状態。調査で言えば「毎日利用21%」の最前線にいる人です。競合のスタートアップと比べても遜色ない速度で開発できるので、「うちの会社は進んでる方」と自信を持ってOK。
地方の中堅製造業で総務課長のBさん。情シス担当はいるけどAI専任はおらず、社員は個人のChatGPT無料版を非公式に使っている状態。これは「小規模企業7割の環境不十分」の典型で、予算28%、ガバナンス28%の壁に直面しています。まずは無料のMicrosoft Copilotや法人ChatGPT Teamプランを検討し、全社ガイドラインを整備するのが次の一手です。
Cさんの会社は全社でMicrosoft 365 Copilotを契約済み。でも、実際に毎日開くのは一部の若手だけで、40代以上は「怖くて使わない」と敬遠。これが「活用方針42.7%」の裏側で、ツール導入と現場浸透のギャップ問題です。「上司を巻き込むためのAI勉強会」や「業務別の活用事例集」の作成が現実解になります。
一人で働くDさんにとってAIは「24時間動く優秀なアシスタント」。構成作成、リサーチ、下書き、校正まで幅広く使い、ChatGPT Plus・Claude・Perplexityの3つを使い分け。調査で言えば毎日利用21%の常連で、個人事業主やフリーランスは企業の壁がないぶん先行している構図です。
調査では、組織でAI活用を進めるための鍵も聞かれています。順に紹介します。
最も重視されたのがセキュリティ対策。「機密データをAIに入れていいのか」「学習データに使われないか」への懸念が最大のネック。企業向けプランやオンプレミス運用、ログ管理が解になります。
社長や役員が「我が社はAIを活用する」と明言しないと、現場の足並みが揃わない。トップダウンの推進力が必須という声です。
そのほか「スキル・トレーニング提供」33%、ツール連携と情報基盤整備、従業員が任せたい業務へのAI組込みの3つが続きます。「ツールを入れて終わり」ではなく、研修と業務設計までをセットで考えるのが成功のカギです。
A. 世界的に見るとほぼ平均水準です。Notionのグローバル調査でも「AIが深く統合されている」と答えた企業は20%で、日本の21%とほぼ一致。ただし「導入はしたが使っていない」層が半分近くいるという意味では、ポテンシャルを引き出せていないとも言えます。
A. 最低限3つから着手してください。第1に「法人向けプランの契約」（無料版の業務利用は学習データ利用リスクあり）。第2に「利用ガイドラインの整備」（機密情報・個人情報を入力しないなど）。第3に「活用事例の社内共有」（誰かの成功例が他の社員の導入を加速します）。
A. 調査では「文章生成41%」「調査支援38%」が多いですが、売上直結なら①顧客対応の高速化（問い合わせ一次対応）、②提案書の大量生成、③カスタマイズ営業メールがおすすめです。「顧客接点を高速化＋パーソナライズ」が成果の出やすい方向性です。
A. 「出力が凡庸で独自性に欠ける」が最大の不満理由。汎用モデルは平均的な回答を返すため、業界の深い知見や独自の切り口は出にくいのが現状です。解決策は①プロンプトエンジニアリングの習得、②業界特化モデルの利用、③社内データで追加学習させたAIの3つ。
A. 企業間の生産性差が雪だるま式に拡大します。たとえば資料作成が従来の半分の時間で済む企業は、その分を営業や企画に回せるので、年間で数か月分の稼働差が生まれます。5年単位で見ると市場シェアが劇的に変動する可能性があり、「後から追いつく」が極めて困難になるのがAI格差の怖さです。
A. Notionの調査では「Notion AIが最も価値あるAIツール」と答えた利用者が71%。ドキュメントやデータベースと統合されているため、業務文脈を理解した回答が得られるのが強み。ChatGPTやClaudeと併用して、Notion内の作業はNotion AI、雑談や単発の調査は汎用AIという使い分けが実用的です。
AIが日常ツール化する層と、まだ入口に立っていない層の二極化が、この調査で数字として可視化されました。特に小規模企業の環境整備の遅れは、5年後の市場競争力に直結する可能性が高いテーマです。あなたがどの立場でも、「うちは21%の毎日利用層か、それとも36%の未習慣層か」を一度確認してみてください。現状を知ることが、AIとの付き合い方を変える最初の一歩になります。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。