日本的AI利用停滯於「有使用過」──個人利用擴大三倍，但業務流程整合進展緩慢
分析日本企業AI利用狀況的報告已發布，顯示個人使用迅速擴大，但整合到業務流程的進展緩慢。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年6月12日 22:07
- 🔍 收集: 2026年6月12日 13:21
- 🤖 AI分析完成: 2026年6月13日 08:40（收集後19小時19分鐘）
專精於AI實施支援的FULLFACT股份有限公司（總部：東京都，代表董事：足達彩人）發布了「日本企業AI實施差距2026」報告，該報告重新分析了國內外公開統計、官方文件和國際機構報告。
在本報告中，基於總務省、勞動政策研究・研修機構（JILPT）、IPA、OECD、Eurostat、美國人口普查局（U.S. Census Bureau）和新加坡IMDA等的一次資訊，將日本企業的AI利用整理為「個人利用」「組織方針」「業務定著」三個層面。
分析結果顯示，生成AI的個人接觸迅速擴大，但企業方針制定、業務流程整合和現場定著仍存在巨大斷層。
完整報告和PDF在FULLFACT網站上公開。
https://fullfact.net/reports/japan-ai-implementation-gap-2026
主要點
日本個人的生成AI服務使用經驗在2024年達到26.7%，較2023年的9.1%擴大約三倍（總務省）。
另一方面，在職場使用AI的雇員佔8.4%，僅限於生成AI的則為6.4%（JILPT）。
企業的生成AI利用方針，日本為49.7%，而中國為92.8%、美國為84.8%、德國為76.4%。在組織方針上仍存在差距（總務省、FULLFACT計算）。
根據IPA的調查，生成AI的「個人或部門的試用」「個人的業務利用」在日、美、德均較高，但「部門的業務流程中已整合」的日本回答率較低。
在美國，57%的AI利用企業將AI限制在三個或以下的業務功能，僅有4%的企業將AI全面展開到業務功能。AI實施差距是全球性課題（美國人口普查局）。
背景：AI利用的論點從「工具導入」轉向「業務實施」
生成AI在文章創作、摘要、翻譯、搜索、創意發想等個人任務中迅速擴大。然而，企業要獲得成果，需要將AI整合到實際的業務流程中。
FULLFACT將AI利用整理為以下三個層面。
個人利用
作為個人使用生成AI服務的經驗，或在個人任務中使用。
組織方針
作為企業，定義利用範圍、禁止資訊、責任體系、確認方法和指南。
業務定著
AI整合到銷售、客戶回應、會計、人事、開發、資訊系統、品質管理等業務流程中，並持續運作。
根據總務省的調查，日本個人的生成AI利用經驗已達26.7%。另一方面，根據JILPT的調查，在職場使用AI的雇員佔8.4%，使用生成AI的則為6.4%。這一差距表明，個人利用到業務定著的轉變尚未充分進行。
組織方針的遲滯阻礙了現場定著
總務省的「令和7年版資訊通信白皮書」也顯示了企業生成AI利用方針制定狀況。
將「積極利用方針」和「限定利用範圍的方針」合併計算，日本為49.7%。相比之下，中國為92.8%、美國為84.8%、德國為76.4%。
AI利用方針本身並非業務定著。然而，它是現場安心使用AI的前提。如果輸入的資訊、可使用的工具、確認責任、客戶資訊的處理、日誌管理和禁止事項模糊不清，AI利用容易被限制在個人裁量範圍內。
從試用到業務流程化的障礙
在IPA的「DX動向2025」中，雖然「個人或部門試用」和「個人業務利用」在日、美、德較高，但「部門的業務流程中已整合」的日本回答率較低。
要將AI整合到業務流程中，需要確定目標業務、重新設計業務流程、整理內部數據、設定評估指標、確立運營責任和實施治理。僅靠工具導入，從PoC或個人利用向前推進的難度較大。
海外也存在實施差距
根據美國人口普查局的2026年工作文件，在2025年11月至2026年1月的參考期間內，18%的美國企業在業務功能中使用AI，按雇員加權計算則為32%。
然而，57%的AI利用企業將AI限制在三個或以下的業務功能，僅有4%的企業將AI全面展開到業務功能。此外，在36%的使用AI的企業中，未確認正式的企業級導入，反之，在19%的企業中，雖然有正式導入，但未確認雇員任務的使用。
這一結果表明，AI實施差距不僅是日本的課題，也是企業將AI轉變為全面業務運營時的共同挑戰。
先進國家在培訓、職務重新設計和數據基礎設施方面投資
根據新加坡IMDA的「新加坡數位經濟報告2024/2025」，該國中小企業的AI採用率從2023年的4.2%增長至2024年的14.5%，增長超過三倍。非中小企業的採用率也從44.0%上升至62.5%。
該報告列出了AI使用企業在未來1-2年的重點策略：現有人員的培訓和提升技能（68%）、現有職務的重新設計和將AI整合到工作流程中（63%）、加強IT和數據基礎設施和AI投資（59%）。
FULLFACT認為，AI實施的成敗不僅取決於個別工具的選擇，還取決於同時推進業務設計、人才培養、數據基礎設施和治理。
AI實施中首先需要決定什麼
在本報告中，作為AI實施的初步措施，建議選擇一項接近管理問題、具有現場數據且容易衡量結果的業務，而非全公司一致導入或工具比較。
具體來說，按照以下步驟進行確認。
選擇一項管理問題，並以業務成果定義AI利用的目的。
將目標部門的重複業務分解，並按頻率、工時、數據可用性、風險和績效指標列出。
將最初要處理的業務縮小到一項或少數幾項。
確定AI負責的流程、人類判斷的流程、確認者、禁止輸入的資訊和使用的數據。
在實際業務中限制運行，並測量導入前後的工時、品質、返工和現場負荷。
初期容易處理的業務領域包括客戶回應、銷售資料創作、內部查詢和會議資料創作。這些領域相對地具有現有數據，使得成果可以通過時間削減或品質改善來衡量，並容易設置人類確認流程。
另一方面，應避免從全公司部署開始，僅花時間在工具比較上，僅以全員面向的一般培訓結束，以及將PoC的成功與正式運行的成功混為一談。
調查概要
調查名稱：日本企業AI實施差距2026
分析主體：FULLFACT股份有限公司
分析方法：重新分析公開統計、官方文件、國際機構報告和政府機構調查
目標文件：總務省、JILPT、IPA、OECD、Euro
關鍵詞：
在本報告中，基於總務省、勞動政策研究・研修機構（JILPT）、IPA、OECD、Eurostat、美國人口普查局（U.S. Census Bureau）和新加坡IMDA等的一次資訊，將日本企業的AI利用整理為「個人利用」「組織方針」「業務定著」三個層面。
分析結果顯示，生成AI的個人接觸迅速擴大，但企業方針制定、業務流程整合和現場定著仍存在巨大斷層。
完整報告和PDF在FULLFACT網站上公開。
https://fullfact.net/reports/japan-ai-implementation-gap-2026
主要點
日本個人的生成AI服務使用經驗在2024年達到26.7%，較2023年的9.1%擴大約三倍（總務省）。
另一方面，在職場使用AI的雇員佔8.4%，僅限於生成AI的則為6.4%（JILPT）。
企業的生成AI利用方針，日本為49.7%，而中國為92.8%、美國為84.8%、德國為76.4%。在組織方針上仍存在差距（總務省、FULLFACT計算）。
根據IPA的調查，生成AI的「個人或部門的試用」「個人的業務利用」在日、美、德均較高，但「部門的業務流程中已整合」的日本回答率較低。
在美國，57%的AI利用企業將AI限制在三個或以下的業務功能，僅有4%的企業將AI全面展開到業務功能。AI實施差距是全球性課題（美國人口普查局）。
背景：AI利用的論點從「工具導入」轉向「業務實施」
生成AI在文章創作、摘要、翻譯、搜索、創意發想等個人任務中迅速擴大。然而，企業要獲得成果，需要將AI整合到實際的業務流程中。
FULLFACT將AI利用整理為以下三個層面。
個人利用
作為個人使用生成AI服務的經驗，或在個人任務中使用。
組織方針
作為企業，定義利用範圍、禁止資訊、責任體系、確認方法和指南。
業務定著
AI整合到銷售、客戶回應、會計、人事、開發、資訊系統、品質管理等業務流程中，並持續運作。
根據總務省的調查，日本個人的生成AI利用經驗已達26.7%。另一方面，根據JILPT的調查，在職場使用AI的雇員佔8.4%，使用生成AI的則為6.4%。這一差距表明，個人利用到業務定著的轉變尚未充分進行。
組織方針的遲滯阻礙了現場定著
總務省的「令和7年版資訊通信白皮書」也顯示了企業生成AI利用方針制定狀況。
將「積極利用方針」和「限定利用範圍的方針」合併計算，日本為49.7%。相比之下，中國為92.8%、美國為84.8%、德國為76.4%。
AI利用方針本身並非業務定著。然而，它是現場安心使用AI的前提。如果輸入的資訊、可使用的工具、確認責任、客戶資訊的處理、日誌管理和禁止事項模糊不清，AI利用容易被限制在個人裁量範圍內。
從試用到業務流程化的障礙
在IPA的「DX動向2025」中，雖然「個人或部門試用」和「個人業務利用」在日、美、德較高，但「部門的業務流程中已整合」的日本回答率較低。
要將AI整合到業務流程中，需要確定目標業務、重新設計業務流程、整理內部數據、設定評估指標、確立運營責任和實施治理。僅靠工具導入，從PoC或個人利用向前推進的難度較大。
海外也存在實施差距
根據美國人口普查局的2026年工作文件，在2025年11月至2026年1月的參考期間內，18%的美國企業在業務功能中使用AI，按雇員加權計算則為32%。
然而，57%的AI利用企業將AI限制在三個或以下的業務功能，僅有4%的企業將AI全面展開到業務功能。此外，在36%的使用AI的企業中，未確認正式的企業級導入，反之，在19%的企業中，雖然有正式導入，但未確認雇員任務的使用。
這一結果表明，AI實施差距不僅是日本的課題，也是企業將AI轉變為全面業務運營時的共同挑戰。
先進國家在培訓、職務重新設計和數據基礎設施方面投資
根據新加坡IMDA的「新加坡數位經濟報告2024/2025」，該國中小企業的AI採用率從2023年的4.2%增長至2024年的14.5%，增長超過三倍。非中小企業的採用率也從44.0%上升至62.5%。
該報告列出了AI使用企業在未來1-2年的重點策略：現有人員的培訓和提升技能（68%）、現有職務的重新設計和將AI整合到工作流程中（63%）、加強IT和數據基礎設施和AI投資（59%）。
FULLFACT認為，AI實施的成敗不僅取決於個別工具的選擇，還取決於同時推進業務設計、人才培養、數據基礎設施和治理。
AI實施中首先需要決定什麼
在本報告中，作為AI實施的初步措施，建議選擇一項接近管理問題、具有現場數據且容易衡量結果的業務，而非全公司一致導入或工具比較。
具體來說，按照以下步驟進行確認。
選擇一項管理問題，並以業務成果定義AI利用的目的。
將目標部門的重複業務分解，並按頻率、工時、數據可用性、風險和績效指標列出。
將最初要處理的業務縮小到一項或少數幾項。
確定AI負責的流程、人類判斷的流程、確認者、禁止輸入的資訊和使用的數據。
在實際業務中限制運行，並測量導入前後的工時、品質、返工和現場負荷。
初期容易處理的業務領域包括客戶回應、銷售資料創作、內部查詢和會議資料創作。這些領域相對地具有現有數據，使得成果可以通過時間削減或品質改善來衡量，並容易設置人類確認流程。
另一方面，應避免從全公司部署開始，僅花時間在工具比較上，僅以全員面向的一般培訓結束，以及將PoC的成功與正式運行的成功混為一談。
調查概要
調查名稱：日本企業AI實施差距2026
分析主體：FULLFACT股份有限公司
分析方法：重新分析公開統計、官方文件、國際機構報告和政府機構調查
目標文件：總務省、JILPT、IPA、OECD、Euro
關鍵詞：
常見問題
日本的AI利用狀況如何？
日本個人的生成AI利用經驗在2024年達到26.7%，較2023年的9.1%約擴大三倍，但職場的利用僅限於8.4%。
日本的AI利用政策與其他國家相比如何？
日本企業的生成AI利用政策為49.7%，而中國為92.8%、美國為84.8%、德國為76.4%，顯示出顯著差距。
將AI整合到業務流程中需要什麼？
需要確定目標業務、重新設計業務流程、整理內部數據、設定評估指標、確立運營責任和實施治理。
領先國家在AI實施中進行了哪些投資？
像新加坡這樣的領先國家正在投資於現有人員的培訓和提升技能、重新設計現有職務並將AI整合到工作流程中，以及加強IT和數據基礎設施和AI投資。
在AI實施中首先需要決定什麼？
建議選擇一項接近管理問題、具有現場數據且容易衡量結果的業務。