Nulab 針對全國1,000名商務人士進行「團隊AI應用」實態調查｜約半數表示AI應用「僅限個人」，現場蔓延的「AI落差」及主管與下屬間的認知差異浮現
Nulab 針對1,000名商務人士調查了生成式AI在團隊中的應用情況。結果顯示，雖然個人效率有所提升，但未能落實於團隊協作。為此，Nulab 推出了「Backlog AI助手」功能。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月9日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月9日 10:32
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月18日 18:35（收集後224小時3分鐘）
Nulab 株式會社（總部：福岡縣福岡市，以下簡稱 Nulab）針對全國1,000名商務人士（500名管理職，500名一般員工）實施了「團隊AI應用實態調查」。
調查結果顯示，雖然約半數受訪者感受到使用生成式AI能「提升個人作業效率」，但尚未達到整個團隊共同應用的程度，並凸顯出「因AI技能個體差異帶來的不公平感」以及「知識分享的壁壘」等實際情況。本調查指出目前AI的應用僅停留在提升個人效率，未能充分連結到團隊層面的協作，同時也提出了將AI作為「團隊協作基礎設施」應用市所面臨的課題。
基於這些課題，Nulab 自2026年3月5日起，於專案及任務管理工具「Backlog」中，正式提供能根據業務數據協助團隊推進專案的AI功能「Backlog AI助手」。
＜調查概要＞
調查名稱：團隊AI應用實態調查
調查期間：2026年2月25日(三)～2月27日(五)
調查方式：網路問卷
調查對象：1,000名20〜59歲的商務人士（管理職500名，一般職位：500名）
調查區域：全國
■ AI帶來的效率提升僅限於「個人作業」，並未波及團隊
因應用生成式AI而在個人身上產生的變化，回答「作業效率提升」的比例最高，達45.8％。另一方面，關於對團隊的變化，約有20％回答「沒有特別的變化」，特別是在40代、50代的一般職位員工中，感受不到變化的傾向更為明顯。此外，在自由回答「利用生成式AI的團隊應用點子」時，高達68.2％的一般員工回答「沒什麼特別的想法／不知道」，這揭示了在工作現場，如何作為一個團隊來應用AI的方法並未得到充分分享的現實。
Nulab 的觀點
雖然利用AI提升個人作業效率的趨勢正在發展，但尚未充分連結到「提升團隊整體生產力」或「新型態的協作模式」，目前正處於摸索團隊應用方法的過渡期。
調查結果顯示，雖然約半數受訪者感受到使用生成式AI能「提升個人作業效率」，但尚未達到整個團隊共同應用的程度，並凸顯出「因AI技能個體差異帶來的不公平感」以及「知識分享的壁壘」等實際情況。本調查指出目前AI的應用僅停留在提升個人效率，未能充分連結到團隊層面的協作，同時也提出了將AI作為「團隊協作基礎設施」應用市所面臨的課題。
基於這些課題，Nulab 自2026年3月5日起，於專案及任務管理工具「Backlog」中，正式提供能根據業務數據協助團隊推進專案的AI功能「Backlog AI助手」。
＜調查概要＞
調查名稱：團隊AI應用實態調查
調查期間：2026年2月25日(三)～2月27日(五)
調查方式：網路問卷
調查對象：1,000名20〜59歲的商務人士（管理職500名，一般職位：500名）
調查區域：全國
■ AI帶來的效率提升僅限於「個人作業」，並未波及團隊
因應用生成式AI而在個人身上產生的變化，回答「作業效率提升」的比例最高，達45.8％。另一方面，關於對團隊的變化，約有20％回答「沒有特別的變化」，特別是在40代、50代的一般職位員工中，感受不到變化的傾向更為明顯。此外，在自由回答「利用生成式AI的團隊應用點子」時，高達68.2％的一般員工回答「沒什麼特別的想法／不知道」，這揭示了在工作現場，如何作為一個團隊來應用AI的方法並未得到充分分享的現實。
Nulab 的觀點
雖然利用AI提升個人作業效率的趨勢正在發展，但尚未充分連結到「提升團隊整體生產力」或「新型態的協作模式」，目前正處於摸索團隊應用方法的過渡期。