はじめに

2025年7月、総務省が公表した「令和7年版情報通信白書」が、日本の生成AI活用の現状を明らかにしました。個人の生成AI利用率は26.7%。これは前年の9.1%から約3倍に増加したものの、中国（81.2%）、米国（68.8%）、ドイツ（59.2%）と比較すると、約3分の1から4分の1という深刻な水準です。

この記事では、データに基づいて日本の生成AI利用率の低さを分析し、エンジニアや技術者として何ができるかを考えます。

目次

データで見る日本の生成AI利用率の現状
なぜ日本は遅れているのか？利用率が低い理由を分析
企業における生成AI活用の遅れ
世代間のデジタルデバイド
世界との差を埋めるために：エンジニアとしての提言
おわりに：技術の民主化を目指して

1. データで見る日本の生成AI利用率の現状

1-1. 個人の利用率：国際比較で見る日本の立ち位置

総務省「令和7年版情報通信白書」（2025年7月8日公表）によると、2024年度における日本の個人の生成AI利用経験率は**26.7%**でした。

国	生成AI利用率	日本の倍率
中国	81.2%	約3.0倍
米国	68.8%	約2.6倍
ドイツ	59.2%	約2.2倍
日本	26.7%	-

出典：総務省「令和7年版情報通信白書」、ITmedia AI+、朝日新聞

1-2. 前年比の成長率：増加はしているが...

日本の生成AI利用率は、2023年度の9.1%から2024年度の26.7%へと約3倍に増加しています。これは成長していることを示していますが、同時期の他国と比較すると、絶対的な水準で大きく後れを取っていることが問題です。

1-3. 年代別の利用率：若年層と中高年層の大きな差

年代別に見ると、世代間での利用率に大きな差があることが分かります。

年代	利用率
20代	44.7%
30代	23.8%
40代	29.6%
50代以上	20%未満

出典：ITmedia AI+、FNN

20代の利用率が最も高く、30代と40代は20%台、50代以上は20%を下回る結果となっています。若年層を中心に生成AIの利用が広がっている一方で、中高年層での利用が進んでいないことが明らかです。

2. なぜ日本は遅れているのか？利用率が低い理由を分析

2-1. 生成AIを利用しない理由

総務省の調査によると、生成AIを利用しない理由として、以下の回答が多く挙げられています。

「使い方がわからない」 - 48.3%
「業務や日常生活で必要性を感じない」 - 48.0%

出典：ITmedia ビジネス、AI Smiley

この2つの理由が約半数を占めており、技術的な理解不足と必要性の認識不足が主な障壁となっていることが分かります。

2-2. 日本特有の課題

言語の壁

生成AIの多くは英語圏で開発されており、日本語での対応が不十分な場合があります。特に専門的な技術文書やビジネス文脈での精度が、英語と比較して低い傾向があります。

文化的要因

日本では「完璧主義」や「失敗を恐れる文化」が根強く、新しい技術を試すことへの抵抗感が強い傾向があります。また、「既存の方法で十分」という考えが、新技術の導入を阻む要因となっている可能性があります。

教育・研修の不足

学校教育や企業研修において、生成AIを含むデジタル技術のリテラシー教育が十分に整備されていないことが、利用率の低さにつながっています。

3. 企業における生成AI活用の遅れ

3-1. 企業の活用方針策定率

個人だけでなく、企業における生成AIの活用も遅れています。

国	活用方針を策定している企業の割合
中国	90%以上
米国	80%以上
ドイツ	約90%
日本	約50%

出典：ITmedia AI+、テレビ朝日

日本の企業の約半数が、生成AIの活用方針を明確に定めていない状況です。

3-2. 企業規模による差

企業規模別に見ると、さらに深刻な状況が明らかになります。

大企業：約56%が活用方針を策定
中小企業：約34%が活用方針を策定

出典：ITmedia AI+

中小企業では、約3分の2が生成AIの活用方針を定めていない状況です。これは、リソース不足や専門人材の不足が主な原因と考えられます。

3-3. 企業が生成AIを導入しない理由

企業が生成AIを導入しない理由として、以下が挙げられています。

コストが高い：導入・運用コストへの懸念
専門人材の不足：生成AIを活用できる人材がいない
セキュリティへの懸念：情報漏洩やプライバシーへの不安
具体的な活用方法が分からない：どの業務に適用すべきか不明確

4. 世代間のデジタルデバイド

4-1. 若年層と中高年層の意識の差

20代の利用率が44.7%であるのに対し、50代以上は20%未満という結果は、世代間のデジタルデバイドが深刻であることを示しています。

この差は、以下の要因によるものと考えられます。

技術への親和性：若年層は新しい技術に慣れ親しんでいる
教育環境の違い：若年層は学校教育でデジタル技術に触れる機会が多い
業務環境の違い：中高年層は従来の業務フローに慣れ親しんでいる

4-2. 中高年層への教育の重要性

中高年層の利用率を向上させるためには、年齢層に応じた教育プログラムが必要です。特に、以下の点が重要です。

実践的なワークショップ：実際に使ってみる体験型の学習
業務への適用事例：具体的な業務シーンでの活用方法の紹介
段階的な学習：基礎から応用まで、無理なく学べるカリキュラム

5. 世界との差を埋めるために：エンジニアとしての提言

5-1. 個人レベルでできること

1. 周囲への啓発活動

エンジニアとして、生成AIの有用性を周囲に伝えることが重要です。特に、以下のような活動が有効です。

社内勉強会の開催：生成AIの基本的な使い方や活用事例を紹介
ブログや記事の執筆：Qiitaや技術ブログで実践的な活用方法を共有
ハンズオンセッション：実際に使ってみる体験型の学習機会を提供

2. 日本語での情報発信

日本語での技術情報が不足している現状を改善するため、以下の取り組みが重要です。

日本語での技術記事の執筆：英語の情報を日本語に翻訳・解説
日本語対応の改善提案：生成AIツールの日本語対応を改善するためのフィードバック
コミュニティの活性化：日本語での技術コミュニティの形成

3. 中高年層へのサポート

中高年層の利用率向上のため、以下のサポートが有効です。

マンツーマンでの指導：個別に使い方を教える
実務での活用支援：実際の業務に生成AIを導入する際のサポート
継続的なフォローアップ：定期的に進捗を確認し、課題を解決

5-2. 企業レベルでできること

1. 社内教育プログラムの整備

企業として、生成AIの活用を促進するための教育プログラムを整備することが重要です。

階層別の研修：役職や部門に応じた研修プログラム
実践的なワークショップ：実際の業務に適用する体験型の学習
継続的な学習機会：定期的な勉強会やセミナーの開催

2. 活用事例の共有

生成AIを活用して成功した事例を社内で共有することで、他の部門や従業員の導入を促進できます。

成功事例のドキュメント化：どの業務で、どのように活用したかを記録
社内発表会の開催：定期的に活用事例を発表する機会を設ける
ベストプラクティスの共有：効果的な活用方法を社内で共有

3. 中小企業への支援

中小企業の生成AI導入を支援するため、以下の取り組みが有効です。

無料の相談窓口：導入に関する相談を受け付ける
補助金や税制優遇：導入コストを軽減するための支援策
成功事例の紹介：同規模の企業での成功事例を紹介

5-3. 社会レベルでの提言

1. 教育制度の改革

学校教育において、生成AIを含むデジタル技術のリテラシー教育を強化することが重要です。

カリキュラムへの組み込み：小中高の教育課程に生成AIの基礎を組み込む
教員の研修：教員が生成AIを理解し、指導できるよう研修を実施
実践的な学習機会：実際に使ってみる体験型の学習機会を提供

2. 政策的支援の拡充

政府や自治体が、生成AIの導入を促進するための政策を実施することが重要です。

補助金制度の拡充：中小企業や個人の導入を支援する補助金
税制優遇措置：生成AI導入に対する税制優遇
専門人材の育成：生成AIを活用できる人材を育成するプログラム

3. インフラの整備

生成AIを活用しやすい環境を整備することが重要です。

高速インターネットの普及：地方でも高速インターネットが利用できる環境
セキュリティ対策の強化：生成AI利用時のセキュリティ対策の整備
データ保護の強化：個人情報保護に関する法整備の強化

6. おわりに：技術の民主化を目指して

日本の生成AI利用率が26.7%にとどまっている現状は、技術の民主化が進んでいないことを示しています。しかし、前年比で約3倍に増加していることから、変化の兆しは見えています。

エンジニアや技術者として、私たちにできることは多くあります。

情報発信：生成AIの有用性や活用方法を広く伝える
教育支援：周囲の人々に生成AIの使い方を教える
コミュニティ形成：技術を共有し、学び合う場を作る
実践的な活用：自ら生成AIを活用し、成功事例を作る

これらの取り組みを通じて、日本の生成AI利用率を向上させ、世界と肩を並べる日が来ることを願っています。

技術は、使う人を選びません。年齢、性別、職業に関わらず、誰もが生成AIを活用できる社会を目指して、私たちエンジニアができることから始めましょう。

参考資料・情報源

公式資料

総務省「令和7年版情報通信白書」 - 2025年7月8日公表

報道記事

その他の参考資料

執筆日: 2026年1月14日
最終更新: 2026年1月14日