役職別AI利用率｜課長が最高・一般社員との差2.65倍

役職別AI業務利用実態2026（30秒結論）

課長クラスの業務AI利用率は67.3%、一般社員は25.4%。実に2.65倍の役職別ギャップが日本企業に存在することが、株式会社スリスタ独自調査(n=400)で判明。部長クラス54.8%、主任クラス42.1%と階層を下るほど利用率が下がる「サンドイッチ型」現象が顕著で、「上が使い、現場が遅れる」逆転構造が組織のAI浸透を阻害している。本レポートでは役職×企業規模×業務別の詳細データと、現場展開4ステップ施策を公開。

本サイトを運営する株式会社スリスタは、全国の会社員400名を対象に「企業の生成AI活用実態調査2026」を独自に実施しました。本記事ではその調査結果のうち、役職階層別の業務AI利用実態を公開・分析します。

「上司は使っているのに自分は使っていない」「現場展開が進まない」——多くの企業で漏れ聞こえる声です。本調査により、課長クラスの業務AI利用率67.3%に対して一般社員はわずか25.4%——2.65倍もの「役職別格差」が日本企業に存在することが判明しました。「下より上が使う」逆転現象が、日本のAI活用の現実です。

【本記事の主要な発見】

・課長クラス:業務AI利用率67.3%(最高水準)

・一般社員:業務AI利用率25.4%(最低水準)

・経営層56.2%/部長55.9%/主任57.9%——管理職層全般で高水準

・両者の格差は2.65倍——役職が利用率を強く規定する

・業界×役職クロスでは10.3倍格差(IT管理職94.1% vs 不動産・建設一般社員9.1%)

■ 1. 役職階層別 業務AI利用率ランキング(n=400)

業務での生成AI利用率を役職階層別に集計:

1位 課長クラス:67.3%(33/49)

2位 主任/係長:57.9%(22/38)

3位 経営層/役員:56.2%(9/16)

4位 部長クラス:55.9%(19/34)

5位 一般社員:25.4%(70/263)

【上位役職(管理職以上)平均】:60.8%

【一般社員】:25.4%

【格差】:2.39倍(管理職全体 vs 一般社員)

【最大格差】:課長 vs 一般社員=2.65倍

「役職が上がるほど利用率が上がる」明確な階層構造が存在しています。

役職別データの読み方：母数と、言えること・言えないこと

役職別の利用率は、社内資料や提案書で引用されやすい数字です。誤った使い方を避けるために、調査の範囲と、この集計から言えること・言えないことを整理します。

調査の範囲

• 調査名：企業の生成AI活用実態調査（実施主体：株式会社スリスタ）

• 対象：全国の会社員（正社員・契約・派遣・経営層・公務員）。会社単位ではなく、個人400名の回答です。

• 調査時期：2026年5月。調査方法：インターネット調査（Freeasy）

• 役職は回答者本人の申告による区分です。企業ごとに「課長」「主任」の権限や担当業務は異なります。

出典：株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』（n=400）。調査概要は生成AIガイドライン整備状況の調査レポートにも掲載しています。

この集計から言えること

• 本調査の回答者では、業務で生成AIを使っている割合は課長クラス（67.3%）が最も高く、一般社員（25.4%）が最も低い結果でした。

• 差の表し方は2通りあります。割合の差は67.3%−25.4%＝41.9ポイント、倍率は2.65倍です。他の調査と比べるときは、差と倍率を混ぜないようにしてください。

この集計だけでは言えないこと

• 役職が利用率の差を生んだ原因かどうかは分かりません。年代・業界・企業規模の構成が役職ごとに異なる可能性があり、本記事の5つの構造要因は設問への回答ではなく、編集部による解釈です。

• 回答人数が少ない区分は、数名の違いで割合が大きく動きます。経営層/役員は16名のため、1名の違いで約6ポイント変わります。経営層56.2%と課長67.3%の差（11.1ポイント）は約2名分にあたり、「経営層より課長の方が使う」と一般化するには注意が必要です。

• 「利用している」は利用の有無を尋ねた結果で、利用頻度や使いこなしの度合い、成果を測ったものではありません。利用頻度と時短の実感はAI業務利用率の調査レポート（AI利用者153名ベース）で扱っています。

• 2026年5月の1時点の調査です。役職ごとの利用率が今後どう変わるかは、この結果からは予測できません。

他社の役職別調査と比べるときの注意

役職別の生成AI利用を扱う調査はほかにもありますが、対象（会社員全体か、AI利用者だけか、管理職だけか）、役職の区分、「利用」の定義がそれぞれ異なります。たとえばGiftXの経営者生成AI活用調査は事前調査の後に絞り込んだ回答者を対象にしており、SHIFT AIの調査を紹介する記事は管理職・経営層のみが対象です。数値を並べて比べる前に、各調査の対象と設問を確認してください。

■ 2. なぜ管理職が現場よりAIを使うのか——5つの構造要因

【要因1:情報感度の差】

管理職は経営アジェンダ・業界トレンドに敏感で、AI活用を競合優位の手段として認識する。一般社員は日常業務に追われ、新ツール導入の機会が少ない。

【要因2:意思決定権の差】

管理職は「自分の判断で導入できる」立場にあり、エンタープライズ版の申請・社外AI利用の許可を自分で判断できる。一般社員は会社の方針に従わざるを得ない。

【要因3:業務の性質の差】

管理職の業務は「文書作成・要約・分析」などAIが直接代替できる範囲が大きい。一般社員の業務は「定型処理・対面対応・現場作業」などAI代替が難しい比率が高い。

【要因4:時間裁量の差】

管理職は学習に投資する時間裁量がある。一般社員は日々のタスクに追われ、AIを試す15分の余裕すら確保できない。

【要因5:評価インセンティブの差】

管理職は「成果」で評価されるため、AIによる時短は直接的な利益。一般社員は「与えられた業務の遂行」で評価されるため、AI導入のインセンティブが弱い。

■ 3. 経営層56.2% vs 部長55.9% vs 課長67.3%——なぜ中間層が最高なのか

役職階層を細かく見ると、最高ではなく中間にあたる「課長クラス」が67.3%で最高です。考えられる理由:

・経営層は戦略決定が中心で、実務AI利用は秘書・担当者経由の比率が高い

・部長層は組織管理の比重が大きく、自身のAI実務利用は管理職の中で最低水準

・課長クラスは「実務+管理」の二重役割で、文書作成・要約・分析の自業務にAIを直接使う機会が最も多い

・主任/係長(57.9%)も同様に実務型でAI利用が活発

「実務担当度の高い管理職」=「最もAI利用が進む層」という構造です。

■ 4. 一般社員25.4%の内訳

一般社員263名のAI利用状況:

・利用している:25.4%(70名)

・以前利用していたが現在は使っていない:11.0%(29名)

・全く利用していない:54.0%(142名)

・不明/その他:9.5%(25名)

一般社員の70%近くがAIを業務利用していない状況。54%の「完全未利用層」は今後の組織AI推進の主戦場となります。

■ 5. 業界×役職クロス——10.3倍の二重格差

業界別×役職別のクロス分析を見ると、格差はさらに拡大します:

・IT・ソフトウェア×管理職:94.1%(最高)

・不動産・建設×一般社員:9.1%(最低)

・両者の差:10.3倍

「業界」と「役職」の2軸が掛け算で効くため、最上位と最下位の差は10倍を超えます。詳細は「業界×役職 二重格差分析」記事で解説しています。

■ 6. 役職格差が生み出すキャリアインパクト

役職別AI利用格差は、単なる現象ではなく中期的なキャリア格差につながります:

・管理職層は「AIを使いこなす管理職」が業界の標準装備に

・一般社員層が「AIを使わない若手」のままだと、管理職への昇進時にギャップが拡大

・業界・職種をまたいだ転職市場でも、AI活用スキルの有無が選別軸となる

・組織全体のAI推進のためには、現場層への教育投資が中長期的な競合優位の源泉となる

■ 7. 現場展開のための実務アクション

役職格差を埋めるための提案:

【経営層向け】

・自身のAI利用ノウハウを社内発信する「経営者AI事例集」を作成

・課長層を「AIアンバサダー」に任命し、現場展開の主導役に

【中間管理職向け】

・部下に「15分のAI体験会」を月1で実施

・部内のAI活用ノウハウを「部内ナレッジ」として可視化

【一般社員向け】

・自分の業務に当てはまるAIユースケースを「同職種の同僚事例」から学ぶ

・「学ぶ時間がない」を解消するため、業務中に並走的に試す

自社の役職別ギャップを測り、打ち手を選ぶ手順

本調査の数値は「世の中の会社員ではこうだった」という目安です。自社で同じ区分の数字を取ると、どの層から手を付けるかを判断しやすくなります。ここでは社内で測って比べるまでの4つの手順を紹介します。

手順1：本調査と同じ区分で社内アンケートを取る

比べやすくするために、役職区分と利用状況の選択肢を本調査にそろえます。次の設問例は編集部が作成したものです。自社の役職名に合わせて調整してください。

【社内アンケート：業務での生成AI利用状況】（所要3分・匿名）

Q1. あなたの役職に最も近いものを選んでください
  経営層/役員 ／ 部長クラス ／ 課長クラス ／ 主任/係長 ／ 一般社員

Q2. 業務で生成AI（ChatGPT、Gemini、Copilot など）を使っていますか
  利用している ／ 以前利用していたが現在は使っていない ／ 全く利用していない

Q3. （Q2で「利用している」以外の方）使っていない理由を選んでください（複数選択可）
  業務でAIを使う場面が想像できない
  会社の方針として禁止されている/明確な許可がない
  使い方を学ぶ時間がない
  情報漏洩やセキュリティが不安
  過去に試したが期待した結果が得られなかった
  その他（自由記述）

Q4. （Q2で「利用している」方）主に使っている業務を書いてください（自由記述）

Googleフォームで配布する場合は、ChatGPTとGASでGoogleフォームを自動作成する方法の手順で、設問の入力を省けます。

次の動画では、ChatGPTに書かせたGASでアンケート用のGoogleフォームを作る手順を実演しています。上の設問例をそのまま貼り付けて試すことができます。

手順2：自社の結果を本調査の値と並べる

役職ごとに「利用している」の割合を出し、本調査の値（課長クラス67.3%、一般社員25.4%など）と並べます。このとき、各区分の回答人数を必ず併記してください。10名に満たない区分は1名で10ポイント以上動くため、割合だけで判断しないようにします。本調査も、全体の利用率は38.2%（153/400）で、役職別はその内訳です。

手順3：使っていない理由に合わせて打ち手を選ぶ

Q3の選択肢は、本調査で未利用・離脱層に尋ねた理由と同じものです。本調査では、未利用・離脱層247名の理由は「業務でAIを使う場面が想像できない」32.8%、「会社の方針として禁止されている/明確な許可がない」24.7%、「使い方を学ぶ時間がない」19.4%、「情報漏洩やセキュリティが不安」14.6%でした（出典：株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』（n=400）、AI業務利用率の調査レポート）。なお、この理由の集計は全役職の未利用・離脱層が対象で、一般社員だけの値ではありません。

• 使う場面が想像できない：同じ職種の同僚が実際に使っている業務を共有します。体験会の題材は、議事録や提案資料のたたきなど、その職種で毎週発生する作業から選ぶと試しやすくなります。

• 方針が不明・許可がない：使ってよいツールと入力してはいけない情報を文書にします。条文形式の雛形は生成AIガイドラインのテンプレート、整備状況の調査はガイドライン整備状況の調査レポートにあります。

• 学ぶ時間がない：本文の「15分のAI体験会」のように、業務時間内に1業務だけ試す枠を用意します。

• 情報漏洩が不安：禁止事項とあわせて、事故が起きたときの報告先を決めておきます。事故の実態はAI事故・ヒヤリハットの調査レポート、防止策は事故防止の調査レポートで扱っています。

業界によって役職差の大きさが異なる点は、業界×役職 二重格差分析で業界別に確認できます。

手順4：社内向けの報告に調査値を引用する

社内の稟議や研修企画書に本調査の数値を引用する場合の書き方の例です。引用時は出典とページURLを明記してください。

【社外調査との比較】
株式会社スリスタの調査（全国の会社員400名、2026年5月、インターネット調査）では、
業務で生成AIを利用している割合は課長クラス67.3%、一般社員25.4%でした。
当社の社内アンケート（実施日：____、回答者____名）では、
課長クラス____%（__名中__名）、一般社員____%（__名中__名）です。
未利用の理由で最も多かったのは「________」（____%）でした。
出典：株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』（n=400）
https://doyamarke.surisuta.jp/notes/pr02-role-gap-report

体験会の題材の一例として、次の動画ではClaudeに提案資料のたたきを作らせる手順を、AIを使ったことがない人向けに実演しています。15分の体験会で一緒に見て、自分の業務に置き換えて試す使い方ができます。

■ よくある質問(FAQ)

Q1. なぜ役職が上の人ほどAIを使うのですか?

A1. 本調査(n=400・2026年5月実施)では、課長クラス67.3% vs 一般社員25.4%という2.65倍格差が観測されます。情報感度・意思決定権・業務性質・時間裁量・評価インセンティブの5要因が、管理職側に有利に働く構造です。

Q2. 経営層と課長層、どちらがAI推進の主導役に向いていますか?

A2. 本調査では課長クラスが67.3%で最高利用率。「実務担当度の高い管理職」が現場との接点も持ち、AIの実務的価値を伝えるアンバサダーに最適です。経営層はトップダウンの方針策定、課長層は現場展開の主導役という役割分担が理想です。

Q3. 一般社員の利用率を上げるにはどうすればいいですか?

A3. 「同職種の同僚事例」を見せること、「15分で1業務」のマイクロ体験会を実施すること、評価制度に「AI活用」を組み込むこと、の3点が効果的です。本調査の未利用理由分析(別記事「未利用層分析」)も参照ください。

Q4. 課長クラス67.3%は、日本企業全体の課長の利用率ですか?

A4. いいえ。全国の会社員400名にインターネットで尋ねた結果のうち、課長クラスと回答した人の割合です。日本の全企業の課長を代表する値や、企業単位の導入率ではありません。引用する際は「会社員400名調査（2026年5月）の課長クラスの回答者で67.3%」のように、対象と時期をあわせて記載してください。

Q5. 経営層は課長より生成AIを使っていないと言えますか?

A5. 本調査の回答者では経営層/役員56.2%、課長クラス67.3%でしたが、経営層/役員の回答者は16名のため、1名の違いで約6ポイント変わります。この差だけで「経営層の方が使っていない」と一般化することはできません。本文の解釈（秘書・担当者経由の利用など）も調査の設問ではなく、編集部の見立てです。

Q6. 自社の役職別利用率と比べるときに注意することは?

A6. 役職区分と利用状況の選択肢をそろえること、各区分の回答人数を併記すること、調査時期の違いを書き添えることの3点です。本記事の「自社の役職別ギャップを測り、打ち手を選ぶ手順」に、本調査と同じ選択肢の設問例を掲載しています。

Q7. この調査データを資料に引用してもよいですか?

A7. 引用いただけます。出典として「株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』（n=400）」と明記し、本ページURL（https://doyamarke.surisuta.jp/notes/pr02-role-gap-report）へのリンクをお願いいたします。

■ まとめ

業務AIは「役職階層に強く依存する」スキル領域です。本調査が示すのは、管理職層60.8% vs 一般社員25.4%という2.39倍格差、課長層が最高水準にある「実務担当管理職有利」の構造、そして業界×役職クロスで10.3倍まで拡大する二重断層です。

役職格差を埋めるレバーは、経営層のロールモデル化、課長層のアンバサダー化、一般社員へのマイクロ体験設計の3点。「上が使う」を「下にも広がる」フェーズへの移行が、日本企業のAI推進の次の課題です。

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資料はこちらからダウンロードできます

完全版PDFレポート(役職階層別×業界別×規模別の全クロス集計/役職別未利用理由/現場展開アクションプラン/監修者コメント収録)を無料でダウンロードいただけます。

https://doyamarke.surisuta.jp/download/pr02-role-gap

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本記事の引用について

本記事の数値・図表は、本サイトを運営する株式会社スリスタが独自に取得・公開している一次調査データです。引用される際は、出典「株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』(n=400)」と明記の上、本ページURLへのリンクをお願いいたします。

この調査データを使った実践記事

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