普及の停滞の中で関与が深まる：職場における2025年第4四半期のAIの状況分析

2025年の最終四半期が終わろうとする中、アメリカの職場における人工知能（artificial intelligence、以下「AI」）をめぐる物語は、爆発的かつ広範な成長という段階から、既存の利用者の間で関与が深まるというより微妙な局面へと移行しました。Gallupが公開した新しいデータは重要な二分法を明らかにしています。すなわち、従業員全体のうちAIを利用している割合は横ばいにとどまる一方で、既に採用している人々、特にリーダー層や知識労働に従事する役割の利用頻度は着実に上昇しているという点です。

業界の観察者や企業の戦略担当者にとって、これは移行期を示すサインです。初期の「土地取り（land grab）」の時代は安定しつつあり、代わって特定の労働セグメントでAIの価値がより強く実感される統合の期間が始まっているように見えます。

頻度の逆説：幅よりも深さ

Gallupの2025年第4四半期の調査によれば、職場でAIを利用する米国の従業員の割合は横ばいに落ち着いています。約 46% の労働力が年に数回以上AIを利用していると報告しており、これは2023年・2024年に見られた急増の後では横ばいの数値です。しかし、この停滞の下には重要な傾向が隠れています。AIを使っている人々の利用頻度が高まっているのです。

データは、毎日のAI利用が 12% に上昇し、頻繁な利用（週に数回以上と定義）が 26% に増加したことを示しています。これは組織が必ずしも利用者基盤を拡大しているわけではない一方で、既にツールを採用している従業員が日常業務においてそれらを不可欠なものと感じ始めていることを示唆します。

この「幅より深さ」の現象は市場の成熟を浮き彫りにします。初期の実験段階は習慣化へと進化しています。依然として「まったく使わない」と回答する米国労働力のおよそ半数（49%）にとって、障壁はアクセスの問題というよりは関連性の欠如にあるようです。これは、普遍的なデジタルトランスフォーメーション（digital transformation）を目指すならば、組織が対処しなければならない課題です。

リーダーシップの断絶：トップダウンの導入曲線

第4四半期のデータで最も際立つ発見の一つは、組織のリーダー層と個々の貢献者との間で広がるギャップです。AIの導入は階層を通じて均一に進んでいるわけではなく、むしろ上層部が大きく牽引しています。

リーダーはマネージャーや個々の従業員に比べて、AIツールを利用する可能性が大幅に高いです。この差は、リーダーの役割が戦略的計画、コミュニケーション、データ統合といった、現在の生成AI（Generative AI）が得意とするタスクを多く含むことに起因している可能性が高いです。逆に、特にオフィス外で働く個々の貢献者は、自身の具体的な業務においてこれらのツールの即時的な「有用性」を見つけるのに苦労することが多いです。

以下の表は、組織レベル別のAI導入率の顕著な差を示しています：

表：役職別のAI利用率（2025年Q4）

データは、リーダーが個人貢献者に比べて頻繁にAIを使う可能性がほぼ2倍であることを明らかにしています。この「利用ギャップ」は組織の整合性に潜在的なリスクをもたらします。もしリーダーの戦略がAI駆動の洞察に基づいている一方で、広範な労働力がそれらにアクセスできない、あるいは理解していない場合、生産性やワークフローの革新に関する期待がずれてしまう可能性があります。

業界と役割に基づく二極化

階層を超えて、業界の分断はさらに鮮明になっています。知識集約型セクターが優位を確立する一方で、サービス業や生産業は遅れをとっています。

• テクノロジーセクター：総導入率 77%、頻繁な利用 57% と明確に先頭を走っています。このセクターでは成長は主に既存ユーザーが技術への依存を高めていることによって牽引されています。
• 金融と教育：両セクターとも強い関与を示しており、特に金融は第4四半期に総利用者が6ポイント増加しました。
• 小売と製造：これらの業界は最低の導入率を報告しており、小売は総利用率が 33% で停滞しています。

この二極化は、役割の「リモート対応性」と密接に結びついています。リモートで遂行可能な職務、典型的には机上の知識労働は 66% の導入率を示します。一方で、製造、医療、小売の現場職は大きく遅れており 32% にとどまっています。

「有用性のギャップ」と今後の道筋

利用者数の停滞は、市場が「明白な」ユースケースの天井に達したことを示唆しています。AIをまったく使わない49%の労働者にとって、問題は多くの場合、明確な適用先の欠如です。Gallupの調査は、非利用者が主に挙げる障壁が「有用性の欠如」であることを強調しています。

組織にとって、これはチェンジマネジメントの重大な失敗を浮き彫りにします。単にAIツールへのアクセスを提供するだけでは不十分です。毎日使う12%のユーザーと使わない49%のユーザーのギャップを埋めるために、企業は一般的な研修にとどまらず、役割別のユースケース特定に投資する必要があります。

2026年に向けた戦略的含意：

• コンテクストに即した研修：研修プログラムは「ツールの使い方」から「このツールがあなたの具体的な課題をどう解決するか」へと軸足を移す必要があります。
• リーダーによるモデリング：リーダーがAIを使っている一方で、チームに対してどのように使っているのかをより明確に伝え、その価値の謎を解く必要があります。
• ハイブリッドなワークフロー：リモート不可の業界では、AIの統合は単独のチャットインターフェイスではなく、運用ソフトウェア内に組み込む形で行う必要があり、それが導入を促進する可能性があります。

結論

2025年第4四半期のデータは、AI革命に対する現実確認の役割を果たします。ウイルス的な成長の段階は終わり、体系的な統合という地道な作業が始まりました。リーダー層やテックを先導する役割での頻繁な利用はAIの持続的な価値を示す一方で、広範な労働力における停滞は「取りやすい果実」が既に摘み取られたことを示しています。次の生産性向上の波を解き放つには、組織が「有用性のギャップ」を解消し、個人貢献者に対してもAIが単に役員室のためのツールではなく、現場で実用的な資産であることを証明する必要があります。