「日本企業はAIに乗り遅れている」だけでは見えないこと ― 2040年の人材推計をどう読むか
はじめに
「日本企業の生成AI利用率は、OECD平均の半分未満」という報道がありました。厚生労働省が令和8年9月に公表した「労働経済白書」を、日本経済新聞が取り上げたものです。
最初は「日本は遅れているな」で済ませるニュースに見えます。けれども白書や関連する政府資料をたどっていくと、AIの話は、大学改革、リスキリング(学び直し)、働き方の話へとつながっていきます。この記事では、その流れを私の視点で整理してみます。
1. まず、数字の読み方に注意
白書によると、従業員10人以上の企業の生成AI利用率は、日本が9.2%、OECD平均が20.2%です。個人の生成AI利用率は、日本が26.7%、OECD平均が36.8%とされています。
生成AI利用率の比較(日本 vs OECD平均)
棒の長さは40%を100%とした比率。資料:令和8年版「労働経済の分析」
ただし、この比較は各国の「最新データ」を並べたものです。企業のデータは日本が2023年、個人のデータは2024年のものです。「2026年の今、日本企業の9.2%しか生成AIを使っていない」という意味ではありません。見出しのインパクトほど、現状を正確に表した数字ではないのです。
2. 本当の問題は「AIを知らないこと」ではなさそう
白書が強調しているのは、「AIへの投資」と「人への投資」をセットで進める必要がある、という点です。AIを入れるだけでは効果は出ず、AIと一緒に働くための訓練や能力開発が欠かせません。
ところが日本では、人への投資が長く細ってきました。1995年を100とすると、2021年の経常利益は約320、利益剰余金は約347まで増えました。一方、人的資本投資は約58まで減っています。企業の利益は増えた一方で、人への投資は減ってきたということです。
1995年を100としたときの2021年の水準
点線は1995年の水準(=100)。資料:令和8年版「労働経済の分析」コラム2-1
AIの訓練や支援を企業から受けたAI利用者の割合にも差があります。金融・保険業では米国60.5%に対し、日本は26.9%でした。製造業では米国62.7%に対し、日本は33.3%でした。
企業からAI訓練・支援を受けたAI利用者の割合
棒の長さは70%を100%とした比率。資料:OECD(2025)をもとにした令和8年版「労働経済の分析」
もちろん、これだけで「利用率の低さは人への投資の少なさが原因だ」と証明されるわけではありません。ただ、利用率の低さの背景には、AIそのものへの理解不足だけでなく、人への投資や、経営と人材育成のつながりの弱さがあるのではないかと思います。そうだとすれば、昔からの課題がAIでも繰り返されている可能性があります。
もう一つ見落とせないのが、会社の規模による差です。令和7年版「労働経済の分析」では、生成AIを「全社的に活用」している企業は、300人未満では1.3%、5,000人以上では19.0%でした。中小企業で広がらなければ、AIの恩恵は経済全体に届きません。
生成AIを「全社的に活用」している企業の割合
棒の長さは20%を100%とした比率。資料:令和7年版「労働経済の分析」
3. 政府が見ている「2040年」の姿
こうした課題を背景に、政府は2040年に向けた人材の見通しを示しています。経済産業省の「2040年の就業構造推計(改訂版)」(2026年3月)です。
| 区分 | 2040年の需要 | 供給 | 差 |
|---|---|---|---|
| AI・ロボット等の利活用人材 | 782万人 | 443万人 | 339万人不足 |
| 現場人材(製造・建設・サービスなど) | 3,283万人 | 3,023万人 | 260万人不足 |
| 事務職 | 1,039万人 | 1,476万人 | 437万人余剰 |
需要を基準にした供給の過不足(2040年)
各区分で需要を100とした指数(小数点以下四捨五入)。供給が需要に届かない区分は赤、上回る区分は緑。上表の数値から作成。
これは一定の前提を置いた試算であり、数字だけが独り歩きしないよう注意が必要です。「事務職が437万人あふれる」「AI・ロボット等の利活用人材が339万人足りない」と聞くと、ドキッとします。けれども、この数字は読み方に注意が必要です。
4. この数字は「確定した未来」ではない
この推計には条件が付いています。「十分な国内投資や産業構造の転換が実現する場合」という前提です。AIがどれだけ普及するか、経済がどれだけ成長するかで、数字は大きく変わります。
過去にも似た例があります。経産省は2019年に、2030年のIT人材不足を試算しました。需要が高いケースで約79万人不足、中位で約45万人、低位で約16万人と、シナリオで5倍近い幅がありました。生産性の伸び方によっては、不足がほぼなくなるケースも示されていました。
2030年のIT人材不足の試算(2019年・経産省)
棒の長さは80万人を100%とした比率。同じ試算でも、前提によって約5倍の幅が出ます。
人材需給の予測とは、そういうものです。「339万人」という一点の数字を信じるか疑うかではなく、「何が変わればこの数字は動くのか」を見る姿勢が大切だと思います。
5. 私が気になっていること
政府は、大学の理工・デジタル分野への転換や、高専の強化、社会人のリスキリングなどを進めようとしています。方向としては理解できます。ただ、次の点は丁寧に考えたいところです。
これらがつながって初めて、人は動けます。
6. では、市民として何を見ればいいか
AIを導入した企業の数よりも、次のような点を見ていくことが大切ではないでしょうか。
- AIを導入した企業で、働く人への教育投資が増えたか
- 仕事の中身が変わったとき、人が新しい仕事に移れたか
- その結果、賃金は上がったか
- 中小企業や地方にも広がったか
- 大学や職業訓練は、実際の人材需要に追いつけたか
「大学を大きく変える」という政策を進めるには、その根拠となる推計がどこまで頑丈か、検証が必要です。次に確かめたいのは、過去の予測が実績とどれだけ合っていたか、AIの普及や生産性の前提を変えると数字がどう動くか、という点です。
おわりに
「日本はAIに遅れている」というニュースは、入口にすぎないと思います。問われているのは、AIを導入できるかどうかだけではありません。AIによって仕事が変わったとき、人を学び直させ、別の仕事へ移し、その変化を賃金や評価につなげられるかどうかです。
その奥には、人への投資、企業の経営、教育、働き方という、日本が長年抱えてきた課題があります。
だからこそ、「339万人不足」「437万人余剰」といった数字に驚くだけで終わらず、「その数字は何を前提にしているのか」「前提が変われば数字はどう変わるのか」と、一歩立ち止まって見ることが大切なのだと思います。
AIの時代に問われているのは、AIそのものへの対応だけではありません。変化する仕事に、人と制度がどう対応していくのか。その視点から2040年の人材問題を考えていく必要があるのではないでしょうか。
参考情報
- 日本経済新聞「日本企業の生成AI利用率、OECD平均の半分未満 労働経済白書」
- 厚生労働省「『令和8年版 労働経済の分析』を公表します」(2026年9月)
- 厚生労働省「令和8年版 労働経済の分析」本文(PDF)
- 厚生労働省「令和8年版 労働経済の分析」概要(PDF)
- 経済産業省「2040年の就業構造推計(改訂版)について」(2026年3月。文科省の会議資料に掲載されたもの)
- 経済産業省「2040年の就業構造推計(改訂版)と人材需給ミスマッチを踏まえた取組について」(2026年6月)
- 経済産業省「IT人材需給に関する調査」(2019年)の解説資料(JILPT)
- 文部科学省高等教育局「2040年を見据えた高等教育改革の方向性について ～大学等の機能強化と量的規模適正化～」(2026年9月公表)
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