生成AIを使える社員は評価されるのか｜格差はもう数字に出てた

どうも〜さとあつです😄

8月に、AIの講座をやります。全4回。

で、募集の文章を書こうとして手が止まりました。集まってくれた人に、俺は何を約束するんだろう、と。AIに詳しくなれます、では弱い。詳しくなって、その先どうなるのか。そこが自分の中でぼんやりしてた。

だから調べました。いま日本の会社でAIがどう扱われてるのか、統計を片っ端から。

そしたら、思ってたのとぜんぜん違ったんです。

みんな使い始めてはいる。でも中身が浅い

まず総務省の情報通信白書。今年の7月24日に出たばかりのやつです。

個人の生成AI利用率が58.8%。去年は26.7%だったので、1年で倍以上になってます。数字だけ見ると、もうみんな使ってるように見える。

でも中身を開けると、こう。

文章まわりだけなんです。文章を書かせる、要約させる。そこで止まってる人がほとんど。

使い始めたのと、使いこなしてるのは違う。この差がそのまま次の話につながります。

企業がいま困ってるのは、事故じゃなかった

帝国データバンクが今年3月に1万312社に聞いた調査があります。生成AIを入れて悪影響やトラブルはあったか、という質問。

俺は情報漏洩がトップだと思ってました。ニュースでよく見るので。

違いました。

情報漏洩は0.7%。誤りによるトラブルも1.3%。事故はほとんど起きてない。

いちばん多かったのが、社員のあいだで差が開いたこと。18.8%です。

別の調査でも同じ話が出てきます。生成AIを導入した企業の管理職1,008人に聞いたら、7割超が、社員のスキル差で業務に支障が出てると答えてる。

会社から見れば、これは頭が痛い話です。でも、ひとりの社員から見ると意味が逆になる。差が開いてるってことは、そこに立てば見つけてもらえるってことなんよ。

使いこなせてない筆頭が、評価する側だった

ここがいちばん驚いたところ。

同じ調査で、社内で生成AIを使いこなせてないのは誰か、と聞いてます。順位がこれ。

トップが課長・リーダー職。部下を評価する側の人たちです。その次が経営層。

もう遅いんじゃないか、と思ってる人がいるかもしれない。データはむしろ逆を言ってます。まだ誰も追いつけてない。

しかも、同じ管理職の約9割が、AIへの投資を増やすことに前向きだと答えてる。定着しない理由の上位には、活用アイデアが足りない、が26.0%で入ってます。

予算は出る。使い道を描ける人がいない。

これが、いまの日本の会社の平均的な姿です。

やってる会社は、ちゃんと結果を出してる

使えてない話ばかりでもないです。

名刺管理のSansanが、人事部門が旗を振って全社にAIを行き渡らせてます。エンジニアだけじゃなく、全職種。

3か月でここまで持っていってます。営業の商談準備が、ひとり月17.8時間ぶん減った。71%が1日30分以上の時短を実感してる。

効果そのものは、もっと広い範囲で確認されてます。生成AIを活用してる企業の86.7%が、業務に効果があったと答えてる。効果がないと答えた会社は、たったの1%くらい。

やれば効くんです。やってないだけで。

国も、評価の物差しを作りにきてる

これ、個人の気合いの話じゃなくなってきてます。

経済産業省とIPAが、今年4月にデジタルスキル標準のバージョン2.0を出しました。AIトランスフォーメーションの進展を受けて、データを扱う人材の枠を新しく作ってます。政府はデジタル人材を2026年度までに230万人育てる目標も掲げてる。

厚生労働省の人材開発支援助成金には、AI研修の費用に使えるリスキリングのコースがあります。令和8年度までの時限措置です。

G検定みたいなAI資格を、管理職候補の要件に入れはじめた会社も出てきてます。

つまりAIが使えるかどうかは、趣味や気合いの領域から会社が測る対象へ動いてる。

で、俺が思ったこと

ここまで調べて、講座で何を約束するかが決まりました。

AIに詳しい人になっても、社内では何も変わらないです。ツールの名前を10個言えても、たぶん評価は1ミリも動かない。

変わるのは、こっちを持っていける人。

今まで3時間かかってたこの作業、仕組みにしたので15分で終わります。

前者は物知りで終わる。後者は必要とされる人になる。この差はでかい。

俺がやってるのは、AIに聞いて整理して、動くところまで持っていくことです。営業支援ツールのLeadQUESTは自分で設計して作って、実際に売ってます。就労支援施設と組んで、訓練評価の仕組みも作ってる。営業のリストを作る仕組みも、ブログの画像を作る仕組みも、全部そうやって手を動かして作りました（新規開拓を全自動にした話はこっち）。

あと、これは俺がAIを使うときにいちばん大事にしてることなんだけど、AIの言うことは半信半疑でいいです。というより、疑えない人はどこかで必ず事故る。俺も相棒の大丈夫ですを鵜呑みにして痛い目を見てます（サーバーに穴が開いてた話はこっち）。違和感とか、分からない言葉とか、そこを流さずに突っ込める人ほど伸びる。

それと、AIは放っておくと目先の話に引っ張られます。定期的に目的を言い直してやらないと、ぜんぜん違うところに走っていく（これも書きました）。この辺の扱い方は、たぶん独学だといちばん遠回りするところです。

8月に、4回でやります

知る → 使う → 作る → 仕事に持ち帰る。この順番で進みます。

最終回には、自分の仕事で使えるものを一つ完成させます。作るものは全員同じではありません。参加者の仕事や目的に合わせて決めます。自己紹介サイト・サービス案内ページ・アンケートフォーム・社内案内ページ・提案資料・業務マニュアル・簡単な業務ツール・AI活用フローなど。

最後に

調べる前は、正直もう出遅れてるかもと思ってました。まわりはとっくにAIを使いこなしてて、いまさら講座なんて、と。

ぜんぜんそんなことなかったです。

みんな文章を書かせるところで止まってて、上司も経営層も手探りで、予算だけが用意されてる。ここに立てる人が、いまいちばん足りてない。

あなたの会社は、どうですか。AI、配られただけになってませんか。

今日も最後まで読んでくれて、ありがとうございました😄

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この記事で使ったデータの出典

総務省「情報通信白書」2026年版（2026年7月24日公表）／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・有効回答1万312社／コーレ株式会社「企業の生成AI利用実態調査」2026年1月・生成AI導入企業の管理職1,008名／Sansan株式会社プレスリリース「社員の生成AI活用率99%を達成」／経済産業省・IPA「デジタルスキル標準」ver.2.0（2026年4月公表）／厚生労働省「人材開発支援助成金 事業展開等リスキリング支援コース」

ではまた！！