忙しい社長がAIを学ぶなら、ニュースを毎日追うより「情報源を絞る・判定の基準を持つ・週1回30分まとめて見る・月1回手を動かす」の4つを仕組みにするのが続けやすい方法です。全部を知る必要はなく、自社に関係あるものだけを決められれば足ります。
この記事は、総務省「令和8年版 情報通信白書」をもとに、2026年10月17日時点の内容で書いています。白書の数字や図表は、総務省の公式ページで最新の内容を確かめてください。
社長がAIを学ぶ必要はある？白書の数字から見る現状
総務省は2026年7月に「令和8年版 情報通信白書」を公表しました。第2章では、日本・米国・ドイツ・中国の企業を対象にした調査の結果から、企業のAI利用を取り上げています。日本企業の主な数字は次のとおりです（2025年度の調査）。
| 項目 | 日本 | 比べた国 |
|---|---|---|
| 生成AIを「積極的に活用する方針」または「活用する領域を限定して利用する方針」 | 68.9%（前年度の調査は49.7%） | 米国・ドイツ・中国より低い水準 |
| 上の割合を企業規模別に見ると | 大企業74.0%、中小企業58.1% | ― |
| 生成AIを一つ以上の業務で利用している | 86.4% | 米国90.9%、ドイツ91.6%、中国98.1% |
| 業務変革について「組織的な取組はない」 | 27.0% | 米国1.4%、ドイツ4.9%、中国2.6% |
使っている企業は増えています。一方で、会社として取り組んでいない企業の割合は、ほかの3か国より目立って高い結果でした。
経営幹部の関わり方も調べられています。生成AIによる業務変革について、どんな戦略や方針があるかを聞いた結果です。
| 戦略・方針の状況 | 日本 | 米国 |
|---|---|---|
| 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% |
| 経営幹部がAI活用の意義について社内外に情報発信している | 35.9% | 49.3% |
| 経営幹部から各部署に対して実施事項や達成目標が提示されている | 27.9% | 48.9% |
| 取組を推進する部署や責任者が明確になっている | 27.9% | 39.9% |
| AI導入のための投資計画が具体化されている | 22.7% | 35.1% |
| 人材のリスキリングや配置転換の方針が明示されている | 10.4% | 16.7% |
| 特に実施している施策はない・把握していない | 14.7% | 1.8% |
現場では使い始めていても、方針・目標・投資を決める段階は、まだ経営の判断を待っている会社が多いと読み取れます。その判断をするために、社長自身が「AIで何ができて、自社では何に使えるか」を知っておく意味は大きいと考えられます。
「経営」の業務では、生成AIはどこまで使われている？
白書には、業務の種類ごとに生成AIの活用状況を聞いた結果もあります。日本の「経営」の業務と、利用が最も進んでいる「議事録・メール作成補助」を比べます。
| 回答 | 経営 | 議事録・メール作成補助 |
|---|---|---|
| 業務プロセスがAI中心に変更されている | 8.0% | 11.3% |
| 部署内の特定業務で活用している | 21.3% | 24.7% |
| 従業員が個人作業の効率化で活用している | 16.7% | 35.2% |
| 未導入 | 28.2% | 17.5% |
| わからない | 21.7% | 7.8% |
「経営」の業務では、「わからない」が21.7%ありました。議事録・メール作成補助の7.8%と比べると、自社の経営業務でAIがどう使われているか、把握しきれていない様子がうかがえます。
まずは社長自身が、メールや会議メモのような身近な業務で使ってみることが、全体を判断する出発点になると考えられます。
なぜ忙しい社長は、AIの最新情報に追いつけないのか？
ここからは、TERRAISEが経営者の方と話す中で感じている考えです。追いつけない理由は、時間が足りないことだけではないと考えています。
- 情報が多すぎる: 新しいモデルや機能の発表が続き、どれが大事か選べない
- 自社との関係が分からない: 記事を読んでも「うちに関係あるのか」が決められない
- 触っていない: 読むだけでは、何ができて何ができないかの実感が持てない
- 決める場が無い: 気になった発表があっても、誰が何をするかが決まらないまま流れる
つまり、足りないのは情報の量ではなく、選ぶ・決める・試すための仕組みだと考えられます。
毎日追わずに済む4つの仕組みとは？
毎日ニュースを追う代わりに、次の4つを仕組みにすることをおすすめします。
1. 情報源を絞る
見る先は、次の3つに絞るのがおすすめです。
- 自社で使っているAI製品の公式ページ（新機能・料金・提供終了のお知らせ）
- 国の資料（白書・ガイドラインなど）
- 社内の現場の声（実際に使っている人の困りごと）
公式発表の見方は「経営者はAIの最新情報をどこで追うべきか」で詳しく書いています。ニュースやSNSは入口として使い、数字や提供範囲は公式ページで確かめる、という順番が考えられます。
2. 判定の基準を持つ
発表を読んだら、自社にとって「今やる／期限あり／様子見／無視してよい」のどれかに振り分けます。すべてを理解する必要はありません。決めることが目的です。
- 今やる: 自社の業務がすぐ楽になる、または使っている製品に影響がある
- 期限あり: 提供終了や料金変更など、日付が決まっている
- 様子見: 気になるが、自社の業務とのつながりがまだ見えない
- 無視してよい: 自社の業務に関係しない
3. 週1回30分、まとめて見る
発表のたびに追いかけるのではなく、週に1回、30分の枠を決めてまとめて見ます。曜日と時間を先に予定表に入れておくと、続けやすくなります。
4. 月1回、手を動かす
読むだけでは判断の力はつきにくいと考えています。月に1回は、生成AIを自分の業務で実際に使ってみます。1回に1つの業務で十分です。
週30分は何に使う？1か月の進め方
週30分を、次のように配分するのがおすすめです。4週のうち3週は「見る・決める」、1週は「触る」にあてます。
| 週 | 30分の使い方 | 終わったときの成果 |
|---|---|---|
| 1〜3週目 | 10分で集める → 10分で判定する → 10分で担当と期限を決める | 判定のメモ（どの発表を、どう扱うか） |
| 4週目 | 自分の業務を1つ選び、生成AIで実際にやってみる | 使えた・使えなかったの記録 |
続けるうえでのコツは、次のとおりです。
- 判定は一言でよい: 「様子見。来月の価格発表を待つ」くらいの短さで残す
- 「期限あり」は必ず人と日付を決める: 社長が自分でやらなくても、担当者と対応日を決めて終える
- 触る業務は身近なものから: 白書で利用が多かった議事録・メール作成補助のように、毎日発生する業務が試しやすい
- 社外秘の扱いを先に決める: 社内のルールで、AIに入れてよい情報・入れない情報を確認してから使う
ChatGPTなどを社長自身が触るときは、何から試す？
「月1回、手を動かす」ときは、社長自身の仕事から選ぶのがおすすめです。たとえば次のような業務が考えられます。
| 試す業務 | 渡すもの（入力） | 確かめること |
|---|---|---|
| 取引先へのメールの下書き | 要点の箇条書き | 自分の言い回しに直す手間がどれくらいか |
| 会議メモの整理 | 会議中に取ったメモ | 決定事項と宿題が正しく抜き出せているか |
| 経営会議の論点出し | 各部の数字と報告 | 見落としていた論点が出てくるか |
| 社員向けメッセージの構成 | 伝えたいこと3点 | 伝わる順番になっているか |
ポイントは、使えたかどうかを自分で判定することです。「この業務は下書きまでならAIに任せられる」「ここは自分で考えたほうが早い」と分かると、社内でAI活用を進めるときの判断の材料になります。
学ぶ前に、自分の仕事を「入力→処理→出力」に分ける
TERRAISEでは、どの業務も 入力（INPUT）→ 処理（PROCESS）→ 出力（OUTPUT） に分けて考えています。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。
社長の仕事も同じです。たとえば「経営会議の資料づくり」なら、次のように分けられます。
分けたうえで、どこまでAIに任せるかを3つの段階で考えます。
- 完全自動化: 出力の形が決まっていれば、完全に自動化できる
- 下書きを自動生成＋人が監修: AIが下書きを作り、人が確かめて直す
- 思考を加速する道具: 論点出しや壁打ちの相手として使う
この分解をしておくと、ニュースを読んだときに「この発表は、うちの〈処理〉のどこに効くか」で判定できるようになります。学ぶテーマも、分解で見えた工程に絞れます。次にやることは、自分の仕事を1つ選び、入力・処理・出力を紙に書き出すことから始めるのがおすすめです。
まとめ
- 総務省「令和8年版 情報通信白書」では、生成AIを一つ以上の業務で利用している日本企業は86.4%です。一方、「組織的な取組はない」は27.0%でした
- 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日本企業は36.8%で、米国の50.0%より低い結果でした
- 社長の学び方は、情報の量より「情報源を絞る・判定の基準を持つ・週1回30分まとめて見る・月1回手を動かす」の4つの仕組みが続けやすいと考えます
- 発表は「今やる／期限あり／様子見／無視してよい」に振り分け、期限があるものは担当と日付を決めます
- 自分の仕事を入力・処理・出力に分けておくと、発表が自社に関係あるかを判定しやすくなります
情報源の選び方は「経営者はAIの最新情報をどこで追うべきか」、経営者が個別に学ぶ方法は「AI家庭教師とは」で解説しています。この仕組みを1人で回すのが難しい場合は、毎週の「今週のAIまとめ」と隔週30分のオンライン面談で一緒に進める「社長のためのAI家庭教師」もご覧ください。自社に合う進め方は、60分の無料相談でご相談いただけます。会社紹介資料もご用意しています。
出典（2026年10月17日確認）
- 総務省「令和8年版 情報通信白書」
- 総務省「令和8年版 情報通信白書（概要）」（PDF）
- 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｜組織的な取組状況」
- 総務省「令和8年版 情報通信白書｜生成AIの業務利用状況」
- 総務省「生成AI活用方針の策定状況（国別）」（令和8年版 情報通信白書 図表データ・CSV）
- 総務省「生成AI活用方針の策定状況（企業規模別（日本））」（令和8年版 情報通信白書 図表データ・CSV）
- 総務省「生成AIによる業務変革等に関する組織的な取組状況（国別）」（令和8年版 情報通信白書 図表データ・CSV）
- 総務省「生成AIによる業務変革等に関する戦略や方針の状況」（令和8年版 情報通信白書 図表データ・CSV）
- 総務省「生成AIを一つ以上の業務で利用している割合（国別）」（令和8年版 情報通信白書 図表データ・CSV）
- 総務省「業務類型ごとの生成AI活用状況と効果の実感（日本）」（令和8年版 情報通信白書 図表データ・CSV）
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。