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生成AI利用状況：国際比較分析と日本の現状

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1. エグゼクティブサマリー

本レポートは、生成AI（Generative AI）の利用状況に関する国際比較分析を提供し、特に日本の現状に焦点を当てることを目的とする。生成AIは世界的に急速な普及を見せており、多くの組織や個人がその活用を進めているが、その浸透度合いは地域や分野によって大きく異なることが明らかになっている 1。

主要国の利用頻度や導入率を比較すると、米国、中国、インドなどが特定の指標で先行している一方、欧州内でも国によって導入状況にばらつきが見られる 3。このような国際的な動向の中で、日本は個人利用、ビジネス利用の両面において、生成AIの利用率や導入率が他国と比較して著しく低い水準にあることが複数の調査で示されている 4。この背景には、「必要性を感じない」という認識や、スキル・ノウハウ不足、具体的な活用方法の不明瞭さなどが要因として挙げられている 11。

ユーザー一人当たりの平均利用時間に関する直接的かつ国際比較可能なデータは、現時点では限定的である。そのため、本レポートでは主に利用頻度（日次・週次利用率など）や導入率（利用経験者の割合、組織での導入割合など）を比較の主要指標として用いている 4。ただし、特定のプラットフォームにおける平均セッション時間 4 や、一部のアプリにおける総利用時間の急増 17 など、利用の深化を示唆するデータも存在する。

このような利用状況の国際的な格差は、特に日本の産業競争力や将来の労働市場、イノベーション創出能力に対して、無視できない影響を与える可能性がある。本レポートでは、これらの現状と背景をデータに基づき分析し、今後の展望についても考察する。

2. 世界の生成AI利用ランドスケープ

生成AI技術は、近年目覚ましい進化を遂げ、社会経済活動におけるその存在感を急速に高めている。ここでは、世界的な導入状況、成長の勢い、主要プラットフォーム、そしてそのユーザー基盤について概観する。

2.1 現在の導入状況と成長の勢い

ChatGPTのような先進的な生成AIツールの登場以降、この技術に対する認知度と利用率は世界的に顕著な伸びを示している 2。日本国内においても、全体的な利用率は低いものの、GMOリサーチ＆AIの定点調査によれば、過去1年間で生成AIの利用率は9.0ポイント上昇しており、一定の成長が見られる 14。

市場規模の予測は、生成AI分野の驚異的な成長ポテンシャルを裏付けている。ブルームバーグ・インテリジェンスは、2032年までに市場規模が1.3兆ドルに達する可能性があると予測している 19。また、マーケッツアンドマーケッツは2027年までに4070億ドル 20、電子情報技術産業協会（JEITA）は2030年までに世界の生成AI市場が2023年の約20倍にあたる2,110億ドル、日本市場も同15倍の約1.8兆円に拡大すると見込んでいる 9。これらの予測は、生成AIが単なる技術トレンドではなく、経済全体に大きな影響を与える基盤技術へと進化しつつあることを示唆している。

組織レベルでのAI導入も着実に進んでいる。マッキンゼーの最新のグローバル調査によると、回答者の所属する組織の4分の3以上が、少なくとも一つのビジネス機能でAI（生成AIおよび分析AIを含む）を利用しており、特に生成AIの利用は急速に増加している 1。2023年の同調査では、多くのツールが登場して1年未満にもかかわらず、回答者の所属組織の3分の1が少なくとも一つのビジネス機能で生成AIを定常的に利用していると報告された 2。

ユーザーエンゲージメントの深化も注目すべき点である。フラー株式会社の調査によれば、調査対象となった生成AIアプリの月間合計利用時間は、2023年12月から2024年12月までの1年間で約7倍に増加した。これは、月間アクティブユーザー数（MAU）の増加（約5倍）を上回る伸びであり、ユーザーが単に試用するだけでなく、より深く、より長時間アプリを利用するようになっていることを示している 17。

このように、市場規模の急拡大予測、組織における導入の進展、そしてユーザーエンゲージメントの深化は、生成AIが世界的に強力なモメンタムを獲得し、社会やビジネスのあり方を根本的に変えうる技術変革期にあることを示している。この世界的な潮流と、後述する日本の相対的な遅れとの対比は、日本の現状を理解する上で重要な背景となる。

2.2 主要プラットフォームと推定ユーザー基盤

現在の生成AI市場は、いくつかの主要なプラットフォームによって牽引されている。特に、OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini（旧Bard）、MicrosoftのCopilotが広く認知され、利用されている 4。

これらのプラットフォームは、膨大なユーザー基盤を獲得している。ChatGPTは、OpenAIのCEOによれば週間アクティブユーザー（WAU）が1億人 20、別の推計では日次アクティブユーザー（DAU）が約1億2258万人（2025年2月時点）4 に達するとされる。月間のウェブサイト訪問数も数十億回規模に上る 4。GeminiとCopilotも、それぞれ数千万規模のアクティブユーザーやアプリダウンロード数を記録しており、無視できない存在感を示している 4。

プラットフォームの利用状況には地域差も見られる。アウンコンサルティングの調査（2025年3月時点）によると、シンガポールではChatGPTが圧倒的なシェアを獲得している。米国も同様の傾向だが、普及率ではシンガポールに及ばない。一方、中国では国産の「Deep Seek」がGoogle Geminiに次いで3番目に多く利用されており、国内市場での高いシェアがうかがえる 21。日本においては、ICT総研の調査（2024年6月）で、直近1年以内の利用経験者の中で最も利用率が高かったのはChatGPT（18.3%）、次いでMicrosoft Copilot（8.9%）、Gemini（5.4%）となっている 22。

主要プラットフォームの多くが米国の巨大テック企業によって提供されている現状は、市場の集中を示唆している 5。しかし、中国におけるDeep Seekのような地域特化型プレイヤーの存在 21 は、各国の市場環境や規制に応じた多様化の可能性も示している。このようなプラットフォームの勢力図は、ユーザー体験、データガバナンス、そして日本のような国が直面する競争環境に直接的な影響を与える。主要プラットフォームが抱える膨大なユーザー数は、生成AIとのインタラクションが世界規模で日常化しつつあることを物語っている。

3. 国際ベンチマーク：利用頻度と導入率

生成AIの利用状況を国際的に比較する上で、最も一貫して利用可能な指標は、利用頻度（日次・週次など）と導入率（利用経験者の割合、組織での導入割合など）である。ここでは、これらの指標を用いて主要国間の比較分析を行う。

3.1 利用頻度（日次・週次）の比較分析

生成AIツールをどの程度の頻度で利用しているかは、その浸透度を測る重要な指標である。ロイター研究所の6カ国（米国、英国、フランス、ドイツ、日本、アルゼンチン）を対象とした2024年の調査によると、ChatGPTの「頻繁な日次利用」は全体的に稀であり、国別に見ると米国が7%と最も高いものの、アルゼンチン（5%）、英国（2%）、フランス（2%）、そして日本（1%）は極めて低い水準にとどまっている 4。ドイツの具体的な数値は明記されていないが、同様に低いレベルであると推察される。

一方で、より広範な「AIとのインタラクション」に目を向けると、異なる様相が見えてくる。ピュー研究所の調査（2024年データに基づく2025年報告）では、米国成人の27%がAI（広義）と「ほぼ常時」または「1日数回」インタラクションしていると回答している 4。ただし、これはChatGPTのような特定の生成AIツールの利用だけでなく、検索エンジンのAI機能やレコメンデーションシステムなど、より広範なAI技術との接触を含んでいる点に注意が必要である。

米国内の他の調査でも、頻繁な利用を示すデータがいくつか存在する。Elfsight/McKinseyの調査（2024年8月）では、18～64歳の米国成人のうち生成AI利用経験者の約3分の1が「毎日または週に数回」利用しており、これは全回答者の約11%に相当する 4。DemandSage/Authority Hackerの調査（2024年データ）では、米国の労働者の9%が生成AIを毎日利用しているとされる 4。FlexOSの調査（2024年、主に専門職対象と推測）では、回答者の14.5%が毎日、さらに17%が週に複数回利用している 4。

これらのデータを総合すると、一般的な「AIとの接触」はかなり広まっているものの、ChatGPTのような特定の生成AIツールを能動的に、かつ高頻度（毎日など）で利用している層は、特に米国以外ではまだ限定的であることがわかる。多くのAIインタラクションは、スパムフィルター 4 やアルゴリズムによる推薦など、受動的な形で行われている可能性が高い。特に、日本におけるChatGPTの日常利用率が1% 4 と、米国の7% 4 に比べて極めて低い点は、両国間の利用ギャップを象徴している。また、米国内の調査結果にもばらつきが見られること 4 は、調査方法や対象者、定義の違いが結果に影響を与えることを示唆している。

3.2 導入率（個人・ビジネス）の比較分析

生成AIを「利用したことがあるか」や「組織として導入しているか」といった導入率も、国際比較における重要な指標である。

個人利用：

個人の利用経験率を見ると、国によって大きな差が存在する。日本の個人利用率は9.1%と報告されており 10、これは同調査における中国（56.3%）、米国（46.3%）、英国（39.8%）、ドイツ（34.6%）と比較して著しく低い 10。ただし、別の国内調査（ICT総研、2024年6月）では、ネットユーザーの29%が直近1年以内に利用経験があると回答しており 22、調査対象や時期、質問方法によって数値が変動する可能性や、急速な変化が起きている可能性も示唆される。米国では、ピュー研究所の調査で成人の約3分の1がChatGPTを利用したことがあるとされ 4、Salesforceの調査では45%が生成AIを利用しているとの結果もある 4。インドでは73%が生成AIを利用しているという調査結果もあり、高いエンゲージメントを示している 24。

ビジネス利用：

企業における導入率にも国際的な差が見られる。マイクロソフトとLinkedInの調査によると、日本のナレッジワーカーの生成AI業務活用率は32%で、調査対象19カ国中最下位であった。これに対し、世界のナレッジワーカーの平均は75%に達している 8。別の調査（IBM Global AI Adoption Index、Exploding Topics経由）では、AIを導入・展開している企業の割合は、インド（59%）、アラブ首長国連邦（58%）、シンガポール（53%）、中国（50%）、ラテンアメリカ（47%）、韓国（40%）、英国・カナダ（37%）、イタリア（36%）、日本（34%）、米国（33%）、ドイツ（32%）、オーストラリア（29%）、スペイン（28%）、フランス（26%）となっている 7。ここでも日本の順位は低い。ただし、この調査での米国の値（33%）は、他の調査で示唆されるより高い導入率（例：3）と異なる可能性があり、調査間の定義や方法論の違いを考慮する必要がある。総務省の調査（2024年）では、業務で生成AIを「使用中」または「トライアル中」と回答した日本企業は、「メールや議事録、資料作成等の補助」業務で46.8%であったが、これも米国、ドイツ、中国の約90%と比較すると低い水準である 13。

EUの状況：

Eurostatのデータ（2024年）によると、EU企業全体のAI利用率は13.48%であるが、大企業（41.17%）と中小企業（小規模11.21%、中規模20.97%）の間には大きな差がある 6。EU加盟国内でも導入率には著しいばらつきがあり、デンマーク（27.58%）、スウェーデン（25.09%）、ベルギー（24.71%）などが高い一方、ルーマニア（3.07%）、ポーランド（5.9%）、ブルガリア（6.47%）などは低い水準にとどまっている 6。

政府戦略との関連：

国のAI導入状況は、政府の戦略や投資とも関連している。AI Readiness Indexのようなランキングでは、米国、中国、シンガポールなどが上位に位置しており 5、政府が強力なAI戦略を推進している国（例：サウジアラビア、中国、ドイツ 25）も存在する。これらは、国レベルでのAI導入を取り巻く環境要因を示している。

これらの比較から、日本は個人利用・ビジネス利用の両面において、生成AIの導入率が米国、中国、インドといった主要国や一部の欧州諸国と比較して一貫して低い傾向にあることが確認できる 3。調査によって具体的な数値は変動するものの、日本の相対的な遅れという構図は共通している。インドや中国のような国々での高い導入率は、単なる技術アクセスだけでなく、人口動態、政府の推進力、異なる規制環境など、複合的な要因が影響している可能性を示唆している。また、EU内の大きな格差 6 は、「欧州」という一括りでは捉えきれない多様な状況が存在することを示している。

3.3 主要比較表

表1：主要国における生成AI利用頻度比較（日次・週次利用率 %）

国名調査機関/年指標 (% 日次/週次利用)対象ツール出典
米国Reuters Inst./20247% (日次)ChatGPT4
米国Pew Research/202427% (AIと日次/頻繁接触)AI (広義)4
米国Elfsight/McKinsey/2024~11% (日次/週次)生成AI (18-64歳)4
米国DemandSage/Auth.H./20249% (日次)生成AI (労働者)4
米国FlexOS/202414.5% (日次) + 17% (週複数回)生成AI (専門職?)4
アルゼンチンReuters Inst./20245% (日次)ChatGPT4
英国Reuters Inst./20242% (日次)ChatGPT4
フランスReuters Inst./20242% (日次)ChatGPT4
日本Reuters Inst./20241% (日次)ChatGPT4

注：調査機関、対象者、定義の違いにより数値は変動しうる。

表2：主要国における生成AI導入率比較（個人利用・ビジネス利用 %）

国名調査機関/年 (個人)個人利用率 (%)調査機関/年 (ビジネス)ビジネス導入/展開率 (%)主な出典
日本JMO/2024?9.1Microsoft/LinkedIn/202432 (ナレッジワーカー)8
ICT総研/202429 (ネットユーザー)IBM Index/ExplodingTopics/202434 (企業展開率)7
総務省/202446.8 (メール等補助業務利用/試行)13
米国JMO/2024?46.3IBM Index/ExplodingTopics/202433 (企業展開率)7
Pew Research/2024~33 (ChatGPT利用経験)PwC/202491+ (推進中以上)4
Salesforce/2024?45AllaboutAI/202485 (テック企業), 68 (小売), 61 (金融)4
中国JMO/2024?56.3IBM Index/ExplodingTopics/202450 (企業展開率)7
インドMagnet+others/2024?73IBM Index/ExplodingTopics/202459 (企業展開率)7
英国JMO/2024?39.8IBM Index/ExplodingTopics/202437 (企業展開率)7
ドイツJMO/2024?34.6IBM Index/ExplodingTopics/202432 (企業展開率)7
シンガポール––IBM Index/ExplodingTopics/202453 (企業展開率)7
EU平均––Eurostat/202413.48 (企業全体)6
デンマーク––Eurostat/202427.58 (企業全体)6
スウェーデン––Eurostat/202425.09 (企業全体)6

注：個人利用率とビジネス導入率は異なる調査に基づいている場合が多く、直接的な因果関係を示すものではない。数値は調査方法等により変動する。

これらの表は、生成AIの利用頻度と導入率における国際的な差異を明確に示しており、特に日本の相対的な位置づけを理解する上で有用である。

4. 日本の状況：導入の課題と利用パターン

世界的な生成AIの普及が進む中で、日本の状況は特異な様相を呈している。ここでは、日本の利用統計を国際比較の観点から詳細に検討し、導入を妨げている要因、そして国内における具体的な利用状況や意向について深掘りする。

4.1 日本の利用統計：国際比較における位置づけ

複数の調査結果が、日本の生成AI利用率が国際的に見て低い水準にあることを示している。

  • 個人利用率: ある調査では9.1%と報告されており 10、米国の46.3% 10 と比較して極めて低い。
  • 利用頻度: ロイター研究所の調査では、ChatGPTの日常利用率はわずか1%であり、米国の7%と大きな差がある 4。
  • ビジネス利用率: ナレッジワーカーの業務活用率は32%で、調査対象19カ国中最下位 8。
  • 企業方針: 生成AIの活用方針を定めている（積極的活用＋限定的活用）日本企業は42.7%にとどまり、米国、ドイツ、中国の約8割以上という割合と比較して約半数である 13。
  • 具体的業務での利用: 「メールや議事録、資料作成等の補助」に生成AIを利用中またはトライアル中の日本企業は46.8%であり、これも米国、ドイツ、中国の約90%と比較して低い 13。

ただし、日本の利用状況が停滞しているわけではない。GMOリサーチ＆AIの調査では、利用率は過去1年間で9.0ポイント上昇しており 14、ICT総研の調査ではネットユーザーの29%が直近1年以内に利用経験があると回答している 22。この数値の差異は、調査対象や方法論の違い、あるいは急速な変化の過程を反映している可能性があるが、いずれにしても主要国との比較では依然として低い水準にあると考えられる。また、注目すべき点として、現在利用している層の中では、60.6%が1年前と比較して「利用が増えている」と回答しており 14、一度利用を開始したユーザーの間ではエンゲージメントが深まっている傾向が見られる。

4.2 導入を妨げる要因の分析

日本の生成AI導入が遅れている背景には、いくつかの複合的な要因が存在すると考えられる。

  • 必要性の認識不足: 生成AIを利用していない最大の理由として、「必要性を感じない」が68.0%でトップに挙げられている 11。これは、多くの日本人にとって、生成AIが日常生活や業務において不可欠なツールである、あるいは明確なメリットをもたらすという認識がまだ十分に形成されていないことを示唆している。
  • スキル・知識不足: 「使い方がわからない」も利用しない理由の上位に挙がっている 11。PwCの日米比較調査では、日本企業が直面する課題として「必要なスキルを持った人材がいない」「ノウハウがなく、どのように進めれば良いかわからない」が上位に挙げられている 16。これは、人材やノウハウ面での課題認識が比較的低い米国とは対照的である 16。また、AI関連の自己学習に対する意欲が米国と比較して低いという指摘もある 15。
  • 慎重な姿勢・リスク回避: 日本企業は生成AIの導入に対して慎重なアプローチを取る傾向が見られる。総務省の調査では、海外企業が顧客対応を含む多くの領域で積極的な利活用を開始しているのに対し、日本企業は社内向け業務から慎重な導入を進めていることが示唆されている 13。セキュリティや情報漏洩に対する懸念も根強い 9。これは、より積極的に外部向け応用やマルチモーダルな活用を模索する米国企業とは異なる姿勢である 16。
  • 活用アイデア・ユースケース不足: 日本企業は「活用のアイデアやユースケースがない」ことも導入の障壁として挙げている 16。

これらの要因は相互に関連していると考えられる。スキル不足や成功事例の認知不足が、具体的な活用アイデアの創出を妨げ、結果として「必要性を感じない」という認識につながっている可能性がある。また、リスクを過度に懸念する姿勢が、積極的な試行錯誤や新たな価値創出への挑戦を抑制している側面も考えられる。米国の企業が顧客満足度向上や新規事業創出といった「機会」に目を向けているのに対し 16、日本企業は当面、リスク管理と既存業務の効率化という「課題解決」に重点を置いているように見える。日本の導入遅れを克服するためには、単なる技術トレーニングだけでなく、具体的な価値提案の提示や、失敗を許容し試行錯誤を奨励する文化の醸成が必要となるかもしれない。

4.3 日本国内における具体的な利用状況と意向

現在、日本国内で生成AIがどのように利用され、今後どのような利用が期待されているのだろうか。

  • 現在の業務利用: 主な用途は、依然として社内向けの補助業務に集中している。「メールや議事録、資料作成等の補助」が最も一般的なユースケースであるが、その利用率（46.8%）も他国に比べて低い 13。他の業務領域での活用はさらに限定的である。部署別に見ると、経営企画、商品・サービス企画・開発、広報、マーケティングといったミドルオフィス部門での利用が比較的進んでいる傾向がある 26。
  • 個人の利用意向: 情報収集や要約といった用途への関心は比較的高いものの、画像・動画生成や対話型AIの利用（娯楽目的など）に対しては、他の活動と比較して積極的な利用意欲が低い傾向が見られる 15。
  • 潜在的な需要: 現在の利用率は低いものの、生成AIの利用を「検討している」または「関心がある」と回答する層が6～7割存在するという調査結果もあり 11、潜在的なニーズは大きいと考えられる。スキル不足や価値認識の課題が解消されれば、利用が拡大する可能性を秘めている。
  • 企業が期待する効果: 日本企業が生成AI活用に期待する効果として、「生産性向上」と「工数・コスト削減」が上位に挙げられている 16。これは、米国企業が「生産性向上」に加えて「顧客満足度向上」を重視している点とは対照的であり 16、日本企業が当面は内部効率化に主眼を置いていることを示唆している。

現状の日本の利用状況は、生成AIを既存業務の効率化ツールとして捉え、特にリスクの少ない社内業務から適用を試みている段階と言える 13。米国で見られるような、顧客体験の変革や新規事業創出といった、より野心的な活用はまだ少数派である 16。しかし、潜在的な関心の高さ 11 を考慮すると、今後、成功事例の共有やスキル教育が進むことで、より多様な活用が広がる可能性は十分にある。

5. 利用者層・分野別の利用動向

生成AIの利用状況は、年齢、業種、職種といった属性によっても異なる傾向を示す。ここでは、どのような層が、どのような目的で生成AIを活用しているのか、その詳細を探る。

5.1 年齢層による利用状況の違い

生成AIの利用には明確な世代間ギャップが見られる。

  • 米国のデータ: ピュー研究所の調査によると、AI（広義）との接触頻度は若年層ほど高い。18～29歳（56%）と30～49歳（54%）の過半数が週に数回以上AIと接触しているのに対し、50～64歳（46%）、65歳以上（37%）ではその割合が低下する 23。マッキンゼーの2023年の調査では、1981年～1996年生まれ（ミレニアル世代）が、仕事・私生活の両方で生成AIツールを定常的に利用する可能性が最も高いと指摘された 2。YouGovの調査では、ChatGPTでテキストを生成した経験があるのは、米国の30～44歳で17%、18～29歳で15%であった 20。
  • 日本のデータ: ICT総研の調査では、40代以下の回答者では過半数が生成AIサービスの利用経験があると回答しており、若年層の利用が進んでいることが示唆されている 22。

これらのデータは、世界的に若年層が生成AI技術に対する親和性が高く、積極的に利用している傾向を示している。いわゆる「デジタルネイティブ」世代が社会の中心になるにつれて、生成AIの利用は自然に拡大していくと考えられる。一方で、この世代間ギャップは、高齢者層へのスキル移転や、技術進歩の恩恵を公平に享受するための支援策の必要性も示唆している。

5.2 業種・職種による導入状況の違い

生成AIの導入は、業種や職種によっても偏りが見られる。

  • 先行する業種: 世界的に見て、テクノロジー・情報通信 2、金融サービス 2、マーケティング・広告 4、そして製造業 3 などで導入が進んでいる傾向がある。
  • 具体的な導入率: EUのデータでは、情報通信業（48.72%）と専門・科学・技術サービス業（30.53%）が突出して高いAI利用率を示している 6。米国に関するある情報源では、金融（61%）、テクノロジー（85%）、小売（68%）で高い導入率が報告されている 5。他の情報源を参照すると、ヘルスケア（指標により38%～68%）24、小売（56%～80%の導入意向）24、自動車（44%～48%）24 などでも導入が進んでいることがうかがえる。
  • 導入が進む職種・業務機能: 企業内では、マーケティング・営業、サービスオペレーション、IT、リスク管理といった部門での利用が比較的多い 2。マッキンゼーの2023年の調査では、マーケティング・営業と製品・サービス開発が初期の導入部門として挙げられていた 2。人事部門でもAI活用が進んでおり、候補者マッチング（55%）、スクリーニング（37%）20 などで利用されている。人事部門の47%がAI活用を優先事項と考えているという調査もある 27。
  • 日本の状況: 日本国内では、経営企画やマーケティングなどのミドルオフィス部門での利用が比較的進んでいる 26。

生成AIの導入は、業種や業務内容によって大きく偏在している 2。大量のデータを扱う業種（金融、テクノロジー）、顧客との接点が多い業種（マーケティング、小売、サービス）、複雑なプロセスを持つ業種（製造、ヘルスケア）などが、自然と早期導入者となっている。特定の業務機能での導入が進んでいるのは、そこで効率化、インサイト獲得、自動化といった価値が見出されやすいためである。このような業種・職種間のばらつきは、生成AIがもたらす経済的影響や労働市場へのインパクトも、当面は不均一に現れることを示唆している。

5.3 主な利用用途

生成AIは、具体的にどのような目的で利用されているのだろうか。

  • コンテンツ作成: 文章生成（記事、メール、マーケティングコピーなど）が主要な用途の一つである 16。画像生成も、特にマーケティング分野で広く利用されている 19。
  • 自動化・効率化: 定型業務の自動化、情報要約（議事録作成など）、データ分析、コーディング支援などが挙げられる 13。反復的なタスクに費やす時間を削減することが、期待される効果として大きい 20。
  • 情報検索・学習: 生成AIを検索ツールとして利用したり、新しい知識を学んだりするために活用されている 20。
  • 顧客サービス: 問い合わせ対応のためのチャットボットとしての利用も進んでいる 20。
  • 専門分野での活用: 人事における候補者マッチング 20、ヘルスケアにおける診断支援 28、金融における不正検知 27、旅行計画の立案 30 など、特定の分野に特化した利用も見られる。

現在の生成AIの主な用途は、文章作成、要約、コーディング、情報処理といった知識労働の支援・効率化に大きく偏っている 13。創薬のような革新的な応用も存在するが、広範な導入は、より身近な生産性向上に焦点を当てている。これは、現段階では生成AIが多くの職務において、完全な代替というよりは「アシスタント」としての役割を果たしていることを示唆している。ただし、将来的な雇用への影響に対する懸念は依然として高い 20。

5.4 参考表：主要産業分野別 生成AI導入・利用率（一部国・グローバル）

産業分野地域/国 (例)導入/利用率 (%)分野内の主な用途出典例
情報通信/テクノロジーEU48.72ソフトウェア開発、リスク管理、テキストマイニング6
米国85 (テック企業)基盤モデル開発、サービス運用5
金融サービス米国61不正検知、リスク管理、顧客対応3
グローバル55 (AI導入)取引管理、コスト削減3
ヘルスケア/製薬米国42 (システム利用)診断支援、研究開発、患者管理3
グローバル38-45 (AI導入)診断、ロボット支援手術3
製造業グローバル62 (AI導入)予知保全、生産性向上、ロボティクス連携3
小売米国68顧客体験パーソナライズ、在庫管理、需要予測3
グローバル40-56 (AI導入)運用改善、チャットボット3
専門・科学・技術サービスEU30.53データ分析、レポート作成、コンサルティング6
マーケティング/営業グローバル73 (部門利用)コンテンツ作成、データ分析、リード生成4
人事グローバル11-47 (優先度/利用)候補者マッチング、履歴書スクリーニング20

注：導入率の定義や調査対象は出典により異なるため、あくまで傾向を示す参考値。

この表は、生成AIの浸透度が経済セクターによって大きく異なることを示している。先行する産業と遅れている産業を特定することは、セクター別の戦略立案や、導入格差から生じる競争上の優位性・劣位性を理解する上で重要である。

6. 利用時間に関する考察

ユーザー調査の当初の目的の一つは、生成AIの「利用時間」に関する国際比較を行うことであった。しかし、この指標に関するデータは限定的である。ここでは、利用時間に関連して入手可能な情報を提示し、データの制約についても言及する。

6.1 エンゲージメント深化の証拠

直接的な平均利用時間のデータは少ないものの、利用者のエンゲージメントが深まっていることを示唆する間接的な証拠は存在する。

  • アプリ総利用時間の増加: フラー株式会社の調査によると、調査対象となった生成AIアプリ群の月間合計利用時間は、2023年12月から2024年12月の1年間で約7倍に増加した。これは同期間のMAU（月間アクティブユーザー数）の増加（約5倍）を上回るペースであり、アクティブユーザー一人当たりの利用時間または利用頻度が増加していることを強く示唆している 17。
  • 利用頻度の自己申告: GMOリサーチ＆AIの調査では、生成AIを「利用している」日本のユーザーのうち、60.6％が1年前と比較して「利用が増えている」と回答している 14。これも、利用が習慣化し、より頻繁に、あるいは長時間使われるようになっている可能性を示している。

これらのデータは、生成AIツールが単なる一過性の好奇心の対象ではなく、採用したユーザーにとっては、その価値や有用性が認識され、徐々に日常的なワークフローや活動に組み込まれつつあることを示唆している。利用が深まるにつれて、ユーザーはより多くの時間をこれらのツールに費やすようになっていると考えられる。

6.2 プラットフォーム別セッション時間

特定のプラットフォームにおける平均的な滞在時間に関するデータも存在する。

  • ウェブ分析に基づく情報によると、主要プラットフォームのウェブサイトにおける平均セッション時間は、ChatGPTで約6～8分、Geminiで約4～5分と推定されている 4。

これらの数値は、ユーザーの一日あたりの総利用時間を表すものではないが、一回のアクセスにおける典型的なインタラクションの長さを示唆している。数分程度という時間は、ユーザーが特定のタスク（質問への回答を得る、テキストを生成・要約するなど）を達成するために、比較的集中してツールを利用している状況を反映している可能性がある。プラットフォーム間の時間の違いは、ツールの設計思想、主なユースケース、あるいはユーザー層の特性の違いを反映しているのかもしれない。このセッション時間データは限定的ではあるものの、利用時間に関する数少ない具体的な指標の一つである。

6.3 包括的な国際比較におけるデータ不足の認識

ユーザー調査の目的であった、国別の平均利用時間（例：「一日あたり〇分」）に関する標準化された比較データは、現在の公開情報や提供された調査資料からは得られなかったことを明確に述べる必要がある 4。

現状の国際比較は、主に導入率（利用経験者の割合、組織導入率）や利用頻度（日次・週次利用者の割合）といった指標に依存している。利用時間という「深さ」を測る指標については、ツールやプラットフォーム（ウェブ、アプリ、APIなど）、国を横断して標準化された計測方法が確立されていないため、直接的な比較が困難である。

このデータギャップ自体が、一つの現状認識と言える。生成AIの社会への浸透度をより正確に把握するためには、単なる導入率だけでなく、利用の深さを示す指標（利用時間、タスクへの貢献度など）の開発と標準化が、今後の研究コミュニティや業界にとっての課題となる可能性がある。

7. 総括分析と今後の展望

本レポートでは、生成AIの利用状況について国際比較を行い、特に日本の現状と課題に焦点を当てて分析してきた。最後に、主要な分析結果を総括し、日本の位置づけとその意味合いを再確認するとともに、データの限界と今後の展望について述べる。

7.1 主要な分析結果の総括

生成AIは世界的に急速な普及段階にあり、その勢いは増している。しかし、その導入と活用は均一に進んでいるわけではなく、国や地域、産業分野によって大きなばらつきが見られる。利用頻度やビジネスへの統合度合いを見ると、米国、中国、インドなどが様々な指標で先行しており、欧州内でも国による多様な状況が存在する。主要プラットフォームは依然として米国の巨大テック企業が中心だが、地域特化型のプレイヤーも台頭しつつある。利用者のエンゲージメントは深化しており、単なる試用段階を超えて、業務や日常生活への組み込みが進んでいる層も存在する。

7.2 日本の比較的位置づけと潜在的影響の再確認

このような世界的な潮流の中で、日本は生成AIの個人利用、ビジネス利用の両面において、導入率・利用頻度ともに国際的なベンチマークと比較して著しく低い水準にあることが一貫して示された。この「遅れ」の背景には、スキル・ノウハウ不足、具体的な活用方法や価値提案の不明瞭さからくる「必要性の認識不足」、そしてリスクを重視する慎重な姿勢などが複合的に影響していると考えられる。

この状況が続けば、日本は生産性向上やイノベーション創出の機会を逸し、国際競争において不利な立場に置かれるリスクがある。一部では「デジタル敗戦」の再来を懸念する声も上がっている 9。労働市場においても、AI活用スキルの格差が拡大し、将来の働き方への適応が遅れる可能性も指摘される。生成AIがもたらすとされる潜在的な経済価値 19 を十分に享受できない恐れもある。

7.3 データに関する留意事項

本レポートで提示したデータには、いくつかの留意点がある。第一に、ユーザー一人当たりの平均「利用時間」に関する直接的かつ国際比較可能なデータは極めて限定的であり、主に利用頻度や導入率に基づいて比較を行った。第二に、調査機関、調査時期、対象者、質問項目、定義（例：「AIとの接触」と「生成AIの利用」）の違いにより、報告される数値にはばらつきが見られる。したがって、個々の数値を絶対視するのではなく、全体的な傾向や相対的な位置づけを把握することが重要である。

7.4 今後の展望

生成AI市場は、今後も急速な拡大が続くと予測されている 3。技術面では、マルチモーダル対応の強化、応答性能の向上、特定言語や産業に特化したモデルの開発（日本国内でもELYZA、Sakana AI、NTTなどが開発を進めている 9）などが進み、さらに利用しやすく、高性能なツールが登場することが予想される。標準的なビジネスソフトウェアへのAI機能の組み込み 27 も、利用の裾野を広げる要因となるだろう。

一方で、AIがもたらす労働市場への影響は依然として大きな関心事である。一部の職務が自動化される可能性がある一方で、新たな職種が創出されるとの予測もある 20。いずれにせよ、労働者のスキル再教育や学び直し（リスキリング）の重要性はますます高まるだろう 1。

日本が現在の遅れを克服し、生成AIの恩恵を十分に享受するためには、教育・研修機会の拡充によるスキルギャップの解消、具体的な成功事例の共有や導入支援による価値の可視化、リスクを適切に管理しつつも試行錯誤を奨励する環境の醸成、そして場合によっては政策的な後押しを含む、多角的な取り組みが求められる。潜在的な利用意向は低くないことから 11、これらの障壁を取り除くことができれば、日本における生成AIの活用は今後加速する可能性も残されている。

引用文献

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  2. The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year | McKinsey, 4月 16, 2025にアクセス、 https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year
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  15. どうして？日本の生成AI利用率が9.1%と低いのか⁉ – ITC和歌山オフィス, 4月 16, 2025にアクセス、 https://itcw.xyz/%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%97%E3%81%A6%EF%BC%9F%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E7%94%9F%E6%88%90ai%E5%88%A9%E7%94%A8%E7%8E%87%E3%81%8C9-1%E3%81%A8%E4%BD%8E%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%8B%E2%81%89/
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