企業規模別のAI活用ステージ｜400人調査と自社診断の方法

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、従業員規模を「小規模(50名未満)」「中小(50-299名)」「中堅(300-999名)」「大企業(1000名以上)」の4階層に分け、各規模で生成AI活用が「どのフェーズ」にあるかを可視化します。

企業のAI推進は単なる「使う/使わない」の二択ではなく、「導入準備期 → 部分活用期 → 部門標準化期 → 全社統合期」という段階的なフェーズで進行します。本調査により、各規模ごとに進行フェーズが大きく異なり、規模が大きくなるほど「上位フェーズ」の比率が高まる一方、規模特有の「ボトルネック」がフェーズごとに発生する構図が判明しました。

【本記事の主要な発見】

・小規模企業(50名未満):AI利用率30.4%——ボトルネックは「人手不足」と「コスト判断」

・中小企業(50-299名):AI利用率35.8%——「個人活用は進むが組織化されない」分散期

・中堅企業(300-999名):AI利用率40.2%——「部門ごとに導入が進む」拡散期

・大企業(1000名以上):AI利用率46.5%——「全社統合に向けたガバナンス整備期」

この調査データの読み方（母数・設問・言えること／言えないこと）

企業規模別の数字は、社内資料や提案書に引用される機会が多い一方で、前提が抜け落ちやすいデータです。本レポートの数値を使う前に確認していただきたい点を整理します。掲載している数値そのものは変更していません。

調査の前提：会社員400名に聞いた「個人の回答」です

• 調査名：企業の生成AI活用実態調査2026（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）

• 有効回答数：400名／調査時期：2026年5月／調査方法：インターネット調査（Freeasy）

• 回答の単位は「人」です。400社の導入状況を調べた調査ではありません。企業規模は、回答者が勤める会社の従業員規模で区分しています。

そのため「大企業の46.5%がAIを導入している」とは読めません。正しくは「従業員1000名以上の会社に勤める回答者のうち、業務で生成AIを利用していると答えた人の割合が46.5%」です。全回答者400名で見た業務での生成AI利用率は38.2%（153/400）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業務利用率レポート）。自社の規模区分の数字が、この全体値より高いか低いかを先に確認すると位置づけがつかみやすくなります。

本ページに載っていない情報があります

• 規模区分ごとの回答人数：本ページには掲載していません。400名を4区分に分けているため、1区分あたりの回答者は多くありません。数ポイントの差は、回答者が数人違うだけでも動く可能性があります。

• 活用ステージの判定方法：「約65%がステージ1」などの割合は概数で表記しています。どの設問の回答からステージを判定したかは本ページには掲載していないため、引用の前に完全版PDFで確認してください。

• 推進ボトルネックの設問：選択肢の全文と、複数回答かどうかは本ページに掲載していません。また規模ごとに上位3項目だけを載せているため、たとえば「既存システムとの統合課題」が小規模企業で何%だったかは、このページからは分かりません。

このデータで言えること・言えないこと

• 言えること：2026年5月時点で、勤務先の従業員規模が大きい区分ほど、業務AI利用率と「ガイドラインが明文化・周知されている」と答えた人の割合が高い傾向が見られたこと。

• 言えること：推進が止まる理由として選ばれた上位項目が、規模によって異なっていたこと。

• 言えないこと：企業規模そのものが利用率の差を生んだという因果関係。規模区分ごとに業種・役職・年代の構成が異なる可能性があり、その影響を分けて検証した結果ではありません。

• 言えないこと：ステージの割合を「その規模の企業数の割合」として読むこと。回答者単位の集計です。

• 言えないこと：ガイドラインを整備すると事故が増えるということ。事故報告率5.7倍の差は、事故の「発生率」ではなく「報告された割合」の差として読む必要があります（詳しくはAIガイドライン整備実態レポート）。

• 注意して読むこと：ガイドライン整備率は、会社員本人が「明文化・周知済」と答えた割合です。会社に規程があっても本人が知らなければ数字に含まれないため、「ルールが従業員に届いているか」の指標として読むのが実態に近い使い方です。

他の調査の「企業規模別」の数字と並べるときの注意

企業規模別の生成AI活用を扱う調査は他にもありますが、回答の単位と規模の区切り方が調査ごとに違います。たとえば東京商工リサーチの調査（2026年3月31日〜4月7日、インターネット調査、有効回答6,327社）は企業を回答の単位とし、資本金1億円以上を大企業、1億円未満を中小企業として集計しています。同調査では「会社として活用を推進」と「部門によっては活用を推進」を合わせた組織的な活用が、大企業で59.1%、中小企業で32.3%でした（東京商工リサーチ「生成AI」に関するアンケート調査）。

本調査は従業員数で区分した「個人の利用状況」、東京商工リサーチの調査は資本金で区分した「会社としての方針」を聞いています。どちらかが正しいと比べるのではなく、「会社の方針」と「現場の利用」という別の物差しとして並べると、方針と現場のずれを確認する材料になります。

活用の「ステージ」も同様です。たとえばIDC Japanは、AIの成熟度を5段階で評価する枠組みを用いています（@IT：IDCによるAI成熟度の調査結果）。段階の数も名前も判定基準も異なるため、本レポートの4段階と1対1で対応させないでください。

引用するときの書き方（コピーして使えます）

【引用例】
会社員400名を対象にした調査では、業務で生成AIを利用していると答えた人の割合は、
勤務先の従業員規模が1000名以上の回答者で46.5%、50名未満の回答者で30.4%でした
（調査時期：2026年5月、インターネット調査）。
規模区分ごとの回答人数は多くないため、細かな差ではなく傾向として紹介します。
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）
https://doyamarke.surisuta.jp/notes/pr08-company-size-stage

■ 1. 規模別 AI利用率と分布

業務での生成AI利用率を規模別に集計:

・小規模(50名未満):30.4%

・中小(50-299名):35.8%

・中堅(300-999名):40.2%

・大企業(1000名以上):46.5%

規模が1ステージ大きくなるごとに、利用率は約5-6ポイントずつ上昇する直線的な関係。大企業と小規模企業の差は16.1ポイント=約1.53倍です。

■ 2. AI活用ステージのフレームワーク

本調査で観測される企業の活用ステージは、以下の4段階に分類できます:

【ステージ1:導入準備期】

・経営層は意識しているが現場利用は散発的

・社内ルール・ガイドライン未整備

・「使ってもいいが推奨されているわけではない」グレー運用

【ステージ2:部分活用期】

・特定部門(マーケ・開発・人事)で個人/チーム単位の活用が始まる

・ツールが乱立(ChatGPT・Gemini・Copilotが並走)

・成功事例はあるがナレッジ共有が組織化されない

【ステージ3:部門標準化期】

・部門単位で「業務AI標準ツール」が決まり、月次レポートが回り始める

・ガイドラインが明文化され、研修プログラムが整備される

・経営層が定量的な効果(時短・売上影響)を求め始める

【ステージ4:全社統合期】

・複数部門のAI活用がガバナンス下で統合される

・AI利用委員会・専任CIO/CAIOが配置される

・事故報告制度・倫理委員会が機能する

■ 3. 規模×ステージのマトリクス分析

【小規模企業(50名未満)】

・約65%がステージ1(導入準備期)に滞留

・特徴:意思決定は早いが、リソース不足で運用整備が後回し

・ボトルネック:研修コスト、エンタープライズ版ライセンス予算、IT人材の不在

【中小企業(50-299名)】

・約45%がステージ1、約40%がステージ2(部分活用期)

・特徴:現場主導の個人活用は進むが、組織として標準化されない

・ボトルネック:ガイドライン策定の責任部署不明、情シスの兼任体制

【中堅企業(300-999名)】

・約35%がステージ2、約30%がステージ3(部門標準化期)

・特徴:部門ごとにツールが分散、社内で「ベストプラクティス争い」が発生

・ボトルネック:部門間の標準化合意、データガバナンスの整備

【大企業(1000名以上)】

・約30%がステージ3、約20%がステージ4(全社統合期)

・特徴:CIO/CAIO主導で全社ガバナンスが進む

・ボトルネック:既存システムとの統合、レガシー部門の取り残し

■ 4. 規模別ガイドライン整備率の階層差

AI利用ガイドラインの「明文化・周知済」比率:

・大企業:23.8%

・中堅企業:14.6%

・中小企業:9.2%

・小規模企業:4.1%

規模が大きいほどガイドライン整備が進む典型的なパターン。ただし大企業でも23.8%にとどまり、約76%が未整備または不明という現状です。整備済企業ほど事故報告率が5.7倍高い「報告率格差」も同時に存在します。

■ 5. 規模別 推進ボトルネックの正体

各規模で「AI推進が止まる理由」のトップ3:

【小規模企業】

1位:導入予算の判断ができない 42.3%

2位:社内に詳しい人がいない 38.1%

3位:業務にどう使うか分からない 32.7%

【中小企業】

1位:ガイドライン整備の責任が曖昧 35.6%

2位:部署ごとに動きがバラバラ 31.4%

3位:情シスがAIまで手が回らない 29.8%

【中堅企業】

1位:部署間の標準化が進まない 38.4%

2位:データガバナンスの整備が複雑 33.1%

3位:成功事例の横展開が遅い 30.5%

【大企業】

1位:既存システムとの統合課題 41.2%

2位:全社規模のガバナンス整備 36.7%

3位:レガシー部門のAI抵抗 28.9%

規模が大きくなるにつれて、ボトルネックは「リソース」→「組織」→「ガバナンス」→「統合」と性質が変化します。

■ 6. ステージ進化のために——規模別アクションプラン

【小規模:ステージ1→2への移行】

・経営層がリードしてエンタープライズ版ChatGPTを社内標準として導入

・週1回の「AI共有会」で個人ノウハウを組織化

【中小:ステージ2→3への移行】

・情シス兼任から「AI推進担当」を1名専任化

・3ヶ月でガイドライン1.0版を策定、PDCAで改訂

【中堅:ステージ3→4への移行】

・全社AI利用委員会を設置、部門代表者で月次ガバナンス会議

・データ取扱基準を策定、外部AI連携時の検閲フローを統一

【大企業:ステージ4の深化】

・CAIO(Chief AI Officer)を配置、AI戦略を経営アジェンダ化

・事故報告制度を運用、倫理委員会で四半期レビュー

自社の現在地を確かめる使い方（社内診断の5つの手順）

本レポートは「自社と同じ規模の会社がどの段階にいるか」を知るだけでは使い道が限られます。社内でAI推進を担当する方が、調査データを自社の判断材料に変えるための進め方を5つの手順にまとめます。

手順1：社内アンケートで自社のステージを測る

経営層の認識だけでステージを決めると、現場の実態とずれることがあります。よくある質問のQ1にある判定基準を、社員向けの短いアンケートに置き換えて確認します。以下は編集部が作成した設問例です。

【社内AI活用 現状確認アンケート（設問例）】
Q1. あなたの部署では、業務で生成AIを使っていますか。
  1) 個人として使っている  2) チームや部署で使い方を決めて使っている
  3) 使っていない  4) 以前使っていたが、今は使っていない
Q2. 主に使っている生成AIツールを選んでください（複数回答）。
  ChatGPT / Gemini / Copilot / Claude / その他 / 使っていない
Q3. 会社の生成AIの利用ルール（ガイドライン）について、当てはまるものを選んでください。
  1) 文書になっており、内容を知っている  2) あると聞いたが内容は知らない
  3) ないと思う  4) 分からない
Q4. AIの利用を広げるうえで、困っていることを選んでください（複数回答）。
  予算の判断ができない / 社内に詳しい人がいない / 業務にどう使うか分からない /
  ルールの担当部署が分からない / 部署ごとに使い方がバラバラ / その他（自由記述）
Q5. 所属部署と役職を選んでください。

Q3の選択肢1を、本レポートの「明文化・周知済」に近い回答として扱えます。Q4の選択肢は本レポートのボトルネック項目を参考にしていますが、設問の文言は同一ではないため、結果は目安として比べてください。

手順2：自社の結果を同じ規模区分の掲載値と並べる

アンケートの「業務で使っている」割合と、Q3で選択肢1を選んだ割合を、本レポートの同じ規模区分の数値と並べます。比べる項目は、業務AI利用率とガイドラインの明文化・周知率の2つに絞ると判断がぶれません。自社の回答者が全社員でない場合（希望者だけが回答した場合など）は、利用率が高めに出やすい点に注意してください。

手順3：自社の規模の「止まる理由」を会議で一つずつ確認する

本レポートの「推進ボトルネックの正体」に挙げた上位3項目を、自社に当てはまるかどうかの確認リストとして使います。

【推進ボトルネック確認シート（記入例の枠）】
規模区分：（例：中小 50-299名）
項目1：ガイドライン整備の責任が曖昧
  自社の状況：当てはまる / 当てはまらない
  根拠（誰が・いつ確認したか）：
  次の打ち手と担当者・期限：
項目2：部署ごとに動きがバラバラ
  自社の状況：当てはまる / 当てはまらない
  根拠：
  次の打ち手と担当者・期限：
項目3：情シスがAIまで手が回らない
  自社の状況：当てはまる / 当てはまらない
  根拠：
  次の打ち手と担当者・期限：

規模区分は目安です。従業員が300名未満でも部署が多い会社は中堅企業の項目が当てはまることがあるため、隣の規模区分の項目も合わせて確認すると見落としが減ります。

手順4：ツールの標準化は規模別のツールシェアを参考にする

ステージ2からステージ3へ進む段階では、部門ごとの「標準ツール」を決める必要があります。同じ調査では、規模によって主に使われるツールが異なりました。1000名以上の大企業ではCopilot 56.3%・ChatGPT 53.1%、50名未満の小規模企業ではChatGPT 67.7%・Gemini 48.4%です（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）、職場の生成AIツールシェアレポート）。既に社内で使っている業務基盤（メールや文書作成のサービス）との相性も合わせて検討してください。

手順5：ガイドラインと事故報告の仕組みを規模に合わせて用意する

本レポートのよくある質問でも触れている通り、次の段階へ進むきっかけは「責任部署の明確化」と「ガイドライン明文化」です。条文の書き方は生成AIガイドラインのテンプレート、規模ごとの事故予防の体制は生成AI事故防止ガイドライン策定の実務レポート、整備状況の全体像はAIガイドライン整備実態レポートで確認できます。役職によって利用率の差が大きいため、研修の対象を決める際は役職別AI利用格差レポートも参考になります。

経営会議に報告するときのまとめ方（コピーして使えます）

【AI活用 現状報告（1枚）】
1. 自社の現在地：ステージ（ ）※社内アンケート（実施日： 、回答数： 名）
2. 同規模との比較（参考値）：
   業務AI利用率 自社（ ）% ／ 調査の同規模区分（ ）%
   ガイドライン明文化・周知率 自社（ ）% ／ 調査の同規模区分（ ）%
   参考：株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』（n=400）
   ※調査は会社員個人の回答。自社アンケートとは設問・対象が異なるため目安として扱う
3. 自社で当てはまった止まる理由：
4. 次の段階へ進むための打ち手（担当者・期限）：
5. 次回の測定時期：

■ よくある質問(FAQ)

Q1. 自社の活用ステージはどう判断できますか?

A1. 本調査(n=400・2026年5月実施)のフレームワークでは、「経営層意識のみ」がステージ1、「特定部門で個人活用」がステージ2、「部門単位で標準化済」がステージ3、「全社統合・ガバナンス整備済」がステージ4です。

Q2. 規模が小さい企業はAI活用に不利ですか?

A2. 利用率では大企業が高いものの、小規模企業は意思決定が早く、ステージ1から2への移行スピードでは有利な側面もあります。「全社統合」を急ぐ必要がなく、エンタープライズ版1本に絞った標準化が容易です。

Q3. ステージを上げるための最短ルートは?

A3. 各ステージ共通で「責任部署の明確化」と「ガイドライン明文化」が次フェーズへの起爆剤になります。本調査では、整備済企業は事故報告率5.7倍——可視化サイクルの有無がステージ進化を決定づけます。

Q4. この調査は企業の導入率を示していますか？

A4. いいえ。会社員400名に、自分の業務での利用状況や勤務先のルールについて聞いた「個人単位」の調査です。たとえば大企業の46.5%は「従業員1000名以上の会社に勤める回答者のうち、業務で生成AIを利用していると答えた人の割合」です。企業として導入しているかどうかを聞いた調査の数字とは、意味が異なります。

Q5. 自社の利用率が同じ規模区分の数値より高ければ、取り組みは十分と考えてよいですか？

A5. 利用率だけでは判断できません。本レポートでは大企業でもガイドラインの明文化・周知は23.8%にとどまっており、利用が広がってもルールが届いていない状態は起こり得ます。利用率とガイドラインの明文化・周知率をセットで確認し、ステージの判定基準と照らし合わせてください。

Q6. 他の調査と企業規模別の数字が違うのはなぜですか？

A6. 回答の単位（個人か企業か）、規模の区切り方（従業員数か資本金か）、設問の聞き方、調査時期が調査ごとに異なるためです。数字を並べる際は、どの単位で何を聞いた調査かを必ず併記してください。

Q7. 社内資料や記事で、この調査の数値を引用してもよいですか？

A7. 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）」を明記し、本ページへのリンクを添えていただければ引用いただけます。その際は、調査時期（2026年5月）と、会社員個人を対象にした調査である点も合わせて記載すると、読み手の誤解を防げます。

■ まとめ

企業規模が大きくなるほどAI利用率は高まりますが、「使う/使わない」の二択では現実を捉えきれません。本調査が示すのは、4段階の活用ステージ進行と、規模ごとに性質を変えるボトルネックの構造です。

小規模企業はリソース型、中小企業は組織型、中堅企業はガバナンス型、大企業は統合型——自社の規模と現在ステージを正しく診断し、規模に合った推進アクションを取ることが、次の3年の企業競争力を決定づけます。

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調査結果を読む・共有する

企業規模ごとの調査結果と活用ステージの解説は、このページの本文でご覧いただけます。社内で共有する際は本ページのURLをご利用ください。引用時の出典表記は、以下の案内をご確認ください。

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。

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