AIエージェント化で生産性が「明確に上がった」54%、チャット止まり層の約3.8倍

手法

株式会社GiftXが「ビジネス職生成AI活用実態調査(2026年版)」を実施。全国の正社員・会社役員8,000名(全職種)への事前調査でAI利用実態を把握した上で、ビジネス職(オフィス系7職種:経営・経営企画、マーケティング、営業、カスタマーサクセス、管理部門、エンジニア、デザイナー、各100名程度)のAI利用者669名を対象にインターネット調査(外部Webパネル、調査期間2026年6月22日〜26日)で本調査を実施。チャットでの質問・成果物作成にとどまる利用層と、業務手順や判断基準をもとに複数工程にまたがる業務をAIが半自動/自動で進める「AIエージェント化」層とで、生産性向上の実感率を比較した。

示唆

AIの使い方の「深さ」が成果実感を左右し、チャット利用にとどまる層と業務プロセスをAIエージェント化した層とで生産性向上実感率に約3.8倍の差がついた。成果・品質面でも同様に差が見られた(AIエージェント化層44% vs 他段階16〜19%、約2.5倍)。一方でAI利用者のうちAIエージェント化に到達している層はまだ10.5%にとどまり、約7割はチャット利用止まりという普及の偏りも明らかになった。

成果・金額

AIエージェント化層: 生産性が「明確に上がった」54% / チャット利用止まり層: 同14%(約3.8倍の差)。成果・品質面ではAIエージェント化層44% vs 他段階16〜19%(約2.5倍)。AIエージェント化到達率は全体の10.5%。

引用

チャットでの質問や成果物作成にとどまる層では、生産性が「明確に上がった」と回答した人は14%だったのに対し、業務プロセスをAIエージェント化している層では54%と、約3.8倍の差がついた。ここでいうAIエージェント化とは、業務手順や判断基準をもとに、複数工程にまたがる業務をAIが半自動／自動で進める状態を指す。