AI白書2026が今日発売——効果を数字で測れている非上場企業は13.7%

2026年8月20日、株式会社角川アスキー総合研究所の書籍『AI白書2026』が発売されました。同研究所は8月10日、同書に収録する独自調査「企業における生成AI導入の投資・統制・成果実態調査」の結果を発表し、AIの効果を数字で把握できている非上場企業は13.7%だとしています。結論:これは「まだ測れていない企業が多い」以上に厳しい話です。この調査の対象にすら、中小企業は入っていません。

何が起きたか

調査名は「企業における生成AI導入の投資・統制・成果実態調査」。インターネットアンケート、具体的にはマクロミルのモニターパネルで実施し、対象は上場企業、または従業員数300人以上の非上場企業に勤務する経営者・役員および従業員です。ここでいう従業員とは、課長以上の管理職と、係長・主任以下の一般社員を指します。スクリーニング調査n=10,000から絞り込んだ有効回答310件を、2026年4月24日から25日にかけて集計しています。

結果の柱は4つです。①AI投資を「増やす」企業と「横ばい」の企業で、間接部門の人員削減を見込む割合はどちらも約14%と差がなかった。②会社公式でないAIツールの業務利用は管理職46.5%・一般社員38.1%で、管理職の方が多い。③全社共通のガイドラインを整備済みの企業でも、公式外AIツールの利用経験は46.9%で、一部整備の企業（50.0%）とほとんど変わらない。④投資拡大の見込み・定量的な効果把握・ガイドライン整備率のすべてで、上場企業と非上場企業の間に大きな開きがある。

なぜ重要か

ここで見ておきたいのは④です。調査対象はすでに「上場企業」か「従業員300人以上の非上場企業」に絞られています。その、いわば体力のある会社の集団の中でさえ、非上場企業でAIの効果を数字で説明できているのは13.7%しかいません。中小企業庁が示す中小企業の範囲は業種によって幅があり、製造業その他は従業員300人以下、卸売業とサービス業は100人以下、小売業は50人以下です。これとは別に資本金による基準もあります。今回の調査が線を引いた「300人以上」は、その範囲のほぼ外側にあたります。「300人以上の会社ですら7社に1社しか測れていない」のであれば、それより小さい会社の実態はこの数字からは分かりません。

この2.7倍の差は、AIの性能の違いではありません。上場企業も非上場企業も、買っているツールはおおむね同じです。差が出ているのは「測る仕組みがあるかどうか」で、同じ費用を払っていても、片方は次の投資判断ができて、片方はできないという状態になります。ガイドライン全社整備率も上場45.9%・非上場29.1%と16.8ポイントの開きがあり、統制の作り込みそのものに体力差が出ています。

もう一つ引っかかるのはガイドラインの効き目です。全社共通のガイドラインを整備しても、公式外AIツールの利用経験は46.9%です。一部だけ整備した企業でも50.0%で、ほとんど変わりません。ルールを配ることと、現場がそれに従うことは別だということです。しかも公式外ツールを使っているのは管理職の方で46.5%、一般社員は38.1%と、管理職の方が多く使っています。「ルールが現場の実態に追いついていない」という認識も管理職57.4%・一般社員47.1%で、管理職側が10ポイント以上高くなっています。ルールを作る側が、先に自分でそのルールを迂回しているという構図です。生成AIの情報漏洩対策で書いたシャドーAI、つまり会社公式でないAIツールの業務利用の話は、この管理職の数字を見ると別の意味を帯びてきます。

中小企業は何をすべきか

• 効果を測る単位を先に1つだけ決める。時間か件数のどちらかで構いません。「AIを使う前は1件あたり何分/何工程かかっていたか」を最初に書き留めておかないと、あとから効果を数字で示すことができません。
• 禁止する前に、公式の置き場所を1つ作る。管理職の方が公式外ツールを使っているという今回の調査結果は、「使うな」だけでは止まらないことを示しています。まず「ここなら使ってよい」という選択肢を1つ用意してからルールを作る順番にします。
• ガイドラインは配って終わりにせず、次に見直す日を決める。整備した瞬間の完成度より、現場の実態と照らして直し続けられるかどうかの方が効きます。

その他の注目ニュース

• OpenAI、フロンティアモデルのRL訓練を一時停止 — OpenAIは8月18日、公式発表「Pacing model development in an era of cyber-critical capabilities」で、社内インシデントと、開発中モデルがサイバーセキュリティ分野で危険域に近づいている可能性を示す予備的な証拠を受け、展開向け最新モデルの強化学習訓練を2週間停止したと明らかにしました。最大規模の訓練は現在も保留中です。AIの能力向上は攻撃する側にも同じだけ効きます。中小企業がまず塞ぐべきは新技術の導入ではなく、メールや共有ファイル、退職者のアカウントといった既存の入口です。
• OpenRouter、Stripeに参加へ — AIモデルの使い分けサービスOpenRouterは8月19日、Stripeに加わると発表しました。運営はそのまま継続し、400以上のモデルを扱い1日10兆トークン超を処理、1000万人以上の開発者・企業が利用しています。AIモデルの使い分けと支払いが1つの基盤にまとまる方向で、モデルの使い分けを検討している会社には関係のある動きです。
• NTTドコモビジネス、閉域AIエージェントの提供開始 — NTTドコモビジネスとエクサウィザーズは8月17日、専有GPUと閉域ネットワークで動く「クローズドAIエージェント」の提供を開始しました。国産LLM「tsuzumi 2」等を専用環境で実行でき、業務データが外部のAIサービスへ送信されません。「外に出せないデータがあるから使わせない」以外の選択肢が、製品として増えてきています。