経営者・社長に必要なAIリテラシーとは、AIを自分で作る技術ではなく、「AIに何を任せ、何を任せないか」「AIの答えをどう確かめるか」「社内にどの順番で広げるか」を判断する力です。 操作のコツより先に、この3つの線引きを社長が決めておくと、社内の使い方がぶれにくくなります。
この記事は、内閣府『世界経済の潮流 2024年 Ⅰ』、総務省『令和8年版 情報通信白書』、総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」をもとに、2026年10月27日時点の内容で書いています。ガイドラインは改訂されることがあるため、最新の版は総務省の「AI事業者ガイドライン」掲載ページで確認してください。
AIリテラシーとは？経営者に要るのはどの部分？
内閣府は『世界経済の潮流 2024年 Ⅰ』の中で、OECD（経済協力開発機構）の2023年の整理を引いて、AIリテラシーを説明しています。要点は次の3つです。
- AIの技術面を批判的に評価し、AIを効果的に活用できる能力
- 必ずしもAIモデルの開発に必要なスキルを指すものではない
- AIを理解し、活用し、監視し、批判的に考察できるスキル
同じ資料では、AIリテラシーを4段階のレベルに分けています。
| レベル | 内容（内閣府資料の要約） |
|---|---|
| 第1レベル | AIの基本的な機能と、日常生活での使い方の知識 |
| 第2レベル | さまざまな場面に応用できる能力 |
| 第3レベル | AIを実装し、評価できる能力 |
| 第4レベル | アルゴリズムの開発に必要なデータを管理する能力と、AIの出力結果を批判的に考察する能力 |
社長が4つのレベルをすべて自分で身につける必要はない、と私たちは考えています。技術の実装は、社員や外部の専門家に任せられます。
一方で、定義にある「監視し、批判的に考察する」の部分は、社長にしか担えない場面が多いはずです。AIをどこまで使うかを決め、出てきた結果を確かめ、会社として責任を持つ。この記事では、これを「判断のリテラシー」と呼び、3つの視点に分けて見ていきます。
日本企業の生成AI活用は、いまどこまで進んでいる？
総務省は2026年7月24日に『令和8年版 情報通信白書』を公表しました。白書には、日本・米国・ドイツ・中国の企業を比べた調査結果が載っています。数字を見ると、「使う」は広がった一方で、「会社として方向を決める」はまだ途中だと分かります。
| 項目（令和8年版 情報通信白書） | 日本 | 米国 |
|---|---|---|
| 生成AIを一つ以上の業務で利用している | 86.4% | 90.9% |
| 生成AIを積極的に活用する方針である | 30.1% | 34.6% |
| 生成AIの活用方針を明確に定めていない | 20.2% | 7.8% |
| 生成AIによる業務変革等に組織的な取り組みはない | 27.0% | 1.4% |
| 経営戦略のなかでAI活用の目的や方針が明示されている | 36.8% | 50.0% |
日本で「積極的に活用する方針である」と「活用する領域を限定して利用する方針である」を合わせると68.9%です。（参考）として載っている2024年度の企業向け調査では、この2つの合計は49.7%でした。方針を持つ会社は増えています。
ただし、企業規模で差があります。「方針を明確に定めていない」は、大企業で15.0%、中小企業で31.5%でした。
業務での利用は9割近いのに、方針や組織としての取り組みが追いついていない。社員が個人の判断で使い始めている会社も多いと考えられます。ここで要るのが、社長の判断です。
視点1：AIに何を任せ、何を任せないか？
AI事業者ガイドラインは、AIに関わる事業者を「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」に分けています。このうち「AI利用者」は、事業活動においてAIシステムやAIサービスを利用する事業者です。業務で生成AIを使う会社は、このAI利用者にあたります。なお、事業活動以外でAIを使う人は「業務外利用者」とされ、ガイドラインの対象には含まれません。
ガイドラインでは、AI利用者に関する事項として、たとえば次の項目が挙げられています。
- U-2 安全を考慮した適正利用: AI提供者が定めた利用上の留意点を守り、提供者が設計で想定した範囲内で使う
- U-4 個人情報の不適切入力及びプライバシー侵害への対策: AIに個人情報を不適切に入力しないよう注意する
- U-5 セキュリティ対策の実施: AIシステム・サービスに機密情報などを不適切に入力しないよう注意する
これを社長の仕事に置き換えると、「任せる／任せない」の線引きを次の3つの軸で決めることになると考えられます。
| 軸 | 社長が決めること | 決め方の例 |
|---|---|---|
| 情報 | AIに入れてよい情報・入れない情報 | 個人情報や取引先の秘密は入れない |
| 責任 | 最後に誰が判断するか | 価格・採用・契約は人が決める |
| 範囲 | どのツールを、どの用途に使うか | 会社で決めたツールを、決めた業務で使う |
ポイントは、「AIが得意かどうか」だけで決めないことです。AIが上手に書ける文書でも、間違えたときの影響が大きいものは、人が最後に判断する側に置くのがおすすめです。
入れてはいけない情報の具体例と、安全な使い方の手順は、社長がAIに相談するとき、入れてはいけない情報と安全な使い方で整理しています。
視点2：AIの答えをどう確かめるか？
白書の調査で、日本企業が生成AIの活用について懸念するリスクの上位は次のとおりです。
| 懸念されるリスク（日本） | 割合 |
|---|---|
| 社内情報の漏洩などのセキュリティリスクがある | 46.4% |
| 出力結果の精度に問題がある | 35.3% |
| 著作権等の権利を侵害する可能性がある | 31.3% |
精度への懸念は、使い方の工夫である程度は下げられます。そのためには、答えを確かめる手順を会社として決めておくことが大切です。
AI事業者ガイドラインは、AIの判断に人間が関わることの大切さにも触れています。あわせて、AIの判断を過度に信頼してしまう「自動化バイアス」への注意も示しています。対策の例として、AIの評価や判断を承認する前に、人が自分で根拠を考えることが挙げられています。
社長が持っておきたい「確かめ方」の例は次のとおりです（TERRAISEの提案です）。
- 数字・日付・社名などの固有名詞は、元の資料と照らし合わせる
- 根拠や出典も一緒に出させ、その出典を自分で開いて確かめる
- 社外に出す文書は、出す前に人が読む。確認する人を決めておく
- 同じ質問を言い換えて聞き、答えが変わる部分は疑ってかかる
- 結論だけを受け取らず、「なぜそう考えたか」も書かせる
社長自身がこの確かめ方を実践していると、社員も「AIの答えはそのまま使わない」という前提で動きやすくなります。
視点3：社内にどの順番で広げるか？
白書では、生成AIのリスク対策として次の取り組み状況も示されています（日本）。
| リスク対策のための取組（日本） | 割合 |
|---|---|
| 全社的な指針やガイドラインを整備している | 41.1% |
| AIガバナンスの取組を推進する部署や責任者が明確になっている | 35.9% |
| 特に実施している施策はない・把握していない | 16.3% |
業務変革のための環境整備では、「業務プロセスの見直しや生成AI活用検討に必要なスキルやノウハウを学ぶ環境がある」と答えた日本企業は39.9%でした。米国は62.7%です。
AI事業者ガイドラインは、AIに関わる事業者が取り組むべき事項を10の「共通の指針」に整理しています。その1つが「教育・リテラシー」です。社内の関係者に、AIを正しく理解して使うための知識・リテラシー・倫理観を持たせる教育が期待されています。この指針の中には、「AIリテラシーの確保」「教育・リスキリング」「ステークホルダーへのフォローアップ」が並んでいます。別添（付属資料）には、役職や担当に応じた研修・教材を使う工夫も例として示されています。
ここから、社内に広げる順番として次の流れが考えられます。
全社研修から始めたくなりますが、方針とルールがないまま研修だけをすると、学んだ社員が「どこまで使ってよいのか」で止まりがちです。先に社長が方針とルールを決め、1つの業務で試した結果を見せてから広げるのがおすすめです。
社長は何から始めればいい？自分の仕事を「入力→処理→出力」に分ける
3つの視点は、頭で理解するより、自分の仕事で一度試すと身につきやすくなります。TERRAISEでは、どの業務も「入力（INPUT）→処理（PROCESS）→出力（OUTPUT）」に分けて考えます。分けると、AIに渡せる工程と人が担う工程が見えてきます。
たとえば「月次の数字を見て、幹部会の論点をまとめる」仕事なら、次のように分けられます。
| 工程 | 中身の例 | 対応する視点 |
|---|---|---|
| 入力 | 試算表、部門からの報告メモ | 視点1：AIに入れてよい情報か |
| 処理 | 前月との比較、要約、論点の候補出し | 視点1：どこまでAIに任せるか |
| 出力 | A4・1枚の論点メモ | 視点2：誰がどう確かめるか |
AIに任せたときの到達点は、3段階で考えると整理しやすくなります。
- 完全自動化: 出力の形が決まっている仕事。「出力の形が決まっていれば、完全に自動化できる。」というのが私たちの考え方です
- 下書きを自動生成＋人が監修: 論点メモのように、最後に人の判断が要る仕事
- 思考を加速する道具: 経営方針の検討など、AIを壁打ち相手に使う仕事
まずは今週、自分の仕事を1つ選び、上の表のように3行で書いてみてください。そのうえで「入力に入れない情報」「最後に確認する人」を書き足すと、それがそのまま社内ルールのたたき台になります。
まとめ
- 経営者のAIリテラシーは、AIを作る技術ではなく、「理解し、活用し、監視し、批判的に考察する」側の力が中心です
- 『令和8年版 情報通信白書』では、日本企業の生成AI利用は86.4%ですが、組織的な取り組みがない企業も27.0%あります
- 視点1は「任せる／任せない」の線引きです。情報・責任・範囲の3つの軸で決めます
- 視点2は答えの確かめ方です。数字と出典を元の資料で照らし合わせ、社外に出す前に人が読みます
- 視点3は広げる順番です。方針とルールを先に決め、1つの業務で試してから学ぶ場を広げます
社内ルールの細部は社長がAIに相談するとき、入れてはいけない情報と安全な使い方、自分で使いこなすまでの進め方は中小企業の社長がAIを使いこなすまでの90日もあわせてご覧ください。最新情報を追う時間がない経営者向けには、毎週の「今週のAIまとめ」と隔週30分の面談で一緒にAIを触る社長のためのAI家庭教師を用意しています（通常 月10万円（税別）、モニター価格 月5万円（税別・先着5名）、3か月から）。自社の場合にどこから判断すればよいか迷うときは、60分の無料相談や会社紹介資料をご利用ください。
出典（2026年10月27日確認）
- 内閣府「第1章 第3節 AI活用に向けたリスキリングと教育（世界経済の潮流 2024年 Ⅰ）」
- 総務省「令和8年「情報通信に関する現状報告」（令和8年版情報通信白書）の公表」
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 生成AIの活用方針等」
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：生成AI活用方針の策定状況（国別）」（CSV）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：生成AI活用方針の策定状況（国別）（参考）2024年度企業向け調査」（CSV）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：生成AI活用方針の策定状況（企業規模別（日本））」（CSV）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：生成AIによる業務変革等に関する組織的な取組状況」（CSV）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：生成AIによる業務変革等に関する戦略や方針の状況」（CSV）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：生成AIによる業務変革等に関する環境整備の状況」（CSV）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：生成AIを一つ以上の業務で利用している割合（国別）」（CSV）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：生成AIの活用に関して懸念されるリスク（国別）」（CSV）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書 データ：リスク対策のための取組状況」（CSV）
- 総務省「AIネットワーク社会推進会議「AI事業者ガイドライン」掲載ページ」
- 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）本編」（PDF）
- 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）別添（付属資料）」（PDF）
Supervised by — 監修
株式会社TERRAISE 代表取締役CEO 舟橋 遼亮2025年2月に株式会社TERRAISEを創業。お茶の水女子大学 外部講師、Google AI Student Ambassador（2025年）を務める。上場企業や全国の高校などで、AIの活用を実際に指導している。