AI導入の効果はどのくらい？ 86.7％が実感した時短の数字と、効かなかった例

この数字から分かること

• AIを活用する日本企業の86.7％が「効果が出ている」。小規模企業ほど「大いに効果が出ている」が多い
• 効果の中身は、ほとんどが作業時間の短縮・業務の効率化
• 実験では、新人や経験の浅い人ほど効果が大きい（コールセンターの新人は34％向上）
• ただし、AIが苦手な仕事では成績が下がった例や、ベテランがかえって遅くなった例もある

日本企業が実感している効果

活用している企業の86.7％が「効果あり」

86.7%

生成AIを業務で活用している企業のうち、「大いに効果が出ている」は25.2％、「やや効果が出ている」は61.5％で、合わせて86.7％でした。

「大いに効果が出ている」は、小規模企業（29.7％）が大企業（20.8％）を上回っています。小さな会社ほど、効果を強く感じているということです。

出典：帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」（2026年5月14日公表）

効果の中身は「作業の効率化」

AIを入れた事業所の78％が「効果があった」と答えています。その中身（複数回答）は次のとおりです。

効果	割合
作業負担の軽減や作業効率の改善	91％
品質の向上	33％
労働時間の短縮や休暇・休日の増加	25％

出典：厚生労働省「労働経済動向調査（令和8年2月）」（2026年3月30日公表）

中小企業：「人手不足対応」と「新しい価値づくり」にも効く

中小企業がAIで得た効果は、次のとおりです。

• 業務効率化・作業時間の短縮：83.2％
• 人手不足への対応：33.9％
• 品質向上：30.6％
• 付加価値の創出：22.3％

付加価値の創出は、これまでのIT（7.4％）より約15ポイント高くなっています。AIは「楽になる」だけでなく、新しい商品やサービスを生む道具にもなり始めています。

出典：中小企業基盤整備機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」（2026年3月公表）

1つの作業あたり、平均16.7％の時短

16.7%

生成AIを使った作業では、使わない場合に比べて所要時間が平均16.7％（週26.4分）短くなっていました。

ただし、仕事全体の労働時間が実際に減った人は、利用者の約25.4％にとどまります。浮いた時間の61.2％は、別の仕事に使われていました。

出典：パーソル総合研究所「生成AIとはたらき方に関する実態調査」（2026年2月3日公表）

「期待を大きく上回る効果」は日本9％、米国38％

9%

大企業を対象にした6か国の比較調査で、生成AIで「期待を大きく上回る効果」を出している企業は、日本が9％で最も低く、米国は38％、英国は32％でした。使っている割合（日本87％）は他国と大きく変わらないのに、効果の出し方に差があるという結果です。

出典：PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査2026 春 6カ国比較」（2026年6月10日公表。売上高500億円以上の企業が対象）

実験で測った効果（海外）

アンケートではなく、実際に測った研究の結果です。

研究	対象	結果
コールセンター（経済学の査読誌に掲載、2025年）	サポート担当5,179人	1時間あたりの解決件数が平均14％増。新人・経験の浅い人は34％増
ソフト開発（2025年）	開発者4,867人	完了した作業が26％増。経験の浅い人ほど効果が大きい
コンサルタント（ハーバード大学ほか）	BCGのコンサルタント758人	AIが得意な課題では作業が25％以上速く、質の評価は40％以上高い
米国の働く人の調査（セントルイス連銀、2025年2月）	米国の全国調査	生成AIを使う人は労働時間の5.4％を節約（本人の申告）

分野ごとに見ると、カスタマーサポートで14〜15％、ソフト開発で26％、マーケティングの成果物で50％の向上が報告されています。

出典：Stanford HAI「The 2026 AI Index Report」（2026年4月公表）

効かなかった例

効果が出なかった研究もあります。

• ベテランの開発者は19％遅くなった：慣れた仕事にAIを使ったところ、かえって時間がかかりました。本人たちは「24％速くなる」と予想していました（METR、2025年7月。調査した団体自身が、結果は古くなっていると注記しています）
• AIが苦手な課題では成績が下がった：上のコンサルタントの研究では、AIの得意な範囲の外にある課題で、AIを使った人のほうが成績が悪くなりました
• 国全体の賃金や労働時間には、まだ変化が見えない：デンマークの行政データを分析した研究では、ChatGPTの登場から2年たっても、賃金や労働時間への大きな影響は見られませんでした（NBER、2025年5月。査読前の論文）

社長にとっての意味

• 小さな会社ほど「大いに効果が出ている」と答えています。中小企業のほうが、AIの効果を得やすい
• 効果が一番大きいのは新人や経験の浅い人です。教える時間がない会社ほど、AIを相棒にさせる価値があります
• 時短できても、浮いた時間を何に使うか決めていなければ、労働時間は減りません。「浮いた時間で何をするか」を先に決めておくのが、効果を出すコツです
• AIが得意な仕事と苦手な仕事を見分けることが大事です。まずは文章づくり・要約・定型の事務から試すのが確実です
• どの仕事から始めるかは、中小企業のAI導入の進め方にまとめています

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よくある質問

AIを入れた会社は、本当に効果が出ていますか？

帝国データバンクの調査では、生成AIを活用している企業の86.7％が「効果が出ている」と答えました（「大いに」25.2％、「やや」61.5％）。厚生労働省の調査でも、AIを導入した事業所の78％が「効果があった」と答えています。

小さな会社でも効果はありますか？

「大いに効果が出ている」と答えた割合は、小規模企業が29.7％で、大企業の20.8％を上回っています。中小企業の調査では、効果として「業務効率化・作業時間の短縮」83.2％、「人手不足への対応」33.9％が挙がっています。

どのくらい時間が短くなりますか？

生成AIを使った作業では、所要時間が平均16.7％（週26.4分）短くなっていました。ただし、仕事全体の労働時間が実際に減った人は利用者の約25.4％で、浮いた時間の61.2％は別の仕事に使われていました。

誰に一番効きますか？

実験では、新人や経験の浅い人ほど効果が大きく出ています。コールセンターでは平均14％、新人・経験の浅い人は34％、1時間あたりの解決件数が増えました。

効かないこともありますか？

あります。慣れた仕事にAIを使ったベテランの開発者は19％遅くなりました。AIが苦手な課題では、AIを使った人のほうが成績が悪くなった研究もあります。

このページの数字の引用について

このページの数字や表は、出典として「社長のAIの教科書『AI導入の効果はどのくらい？』（https://kyokasho.jp/ai/data/effects/）」と元の調査名を書いていただければ、引用・転載してかまいません。数字は、元の調査の条件と一緒に使ってください。