AI定着率は週1回利用で測る｜源内6,439人調査

デジタル庁は2026年10月30日、政府職員向け生成AI環境「ガバメントAI 源内」の利用状況アンケート調査（第1回）の結果を公表しました。回答者6,439人のうち利用者の71.7%が「満足」、利用者1人当たり週約110分の業務時間削減という数字が並びます。ただし、この満足度と削減時間の分母は回答者全体ではなく、週1回以上使っている47.8%です。同じ日に約18万人へ提供が始まった「国会答弁作成支援AIアプリ」とあわせて読むと、生成AI導入の成否を測る指標を「何人に配ったか」から「何割が週1回使うか」へ移すべき理由が見えてきます。

デジタル庁が2026年10月30日に公表した2つの事実

デジタル庁は2026年10月30日、源内に関する2件を同時に公表しました。1件は6,439人規模の利用状況アンケート結果、もう1件は国会答弁の作成を支援するAIアプリのプロトタイプ版提供開始です。

アンケートはデジタル庁の公表資料によれば、2026年8月21日から9月18日にMicrosoft Formsで実施され、22問に6,439人が回答しました。内訳は本省・本庁が2,467人、地方支分部局が3,972人です。対象は源内を利用する各府省庁等の政府職員で、衆議院事務局と最高裁判所事務総局も含みます。第2回は2027年1月頃に予定されています。

もう1件の国会答弁作成支援AIアプリは、2026年4月に開発を開始し、デジタル庁がNTTドコモビジネス株式会社に委託したものです。2026年10月30日から源内上で約18万人の政府職員に提供され、第222回臨時国会で試験的に使われます。本格提供は2027年1月からの常会を予定しています。

一企業の社内ツール導入としては異例の規模です。だからこそ、同じ壁に当たっている民間企業が参照できる実測値になっています。

満足度71.7%の分母は、回答者の47.8%

源内への満足度71.7%は、回答者6,439人のうち「週1回以上利用している3,078人」を分母にした数字です。回答者全体では、21.0%が利用登録すらしていません。

デジタル庁の調査結果概要PDFに載っている利用頻度の分布は次のとおりです。

利用頻度	人数	割合
ほぼ毎日	669人	10.4%
週3〜4回	711人	11.0%
週1〜2回	1,698人	26.4%
ほとんど利用していない	1,687人	26.2%
利用登録はしたが、全く利用していない	325人	5.0%
利用登録をしていない	1,349人	21.0%

週1回以上の利用者は47.8%（3,078人）。登録済みでほとんど／全く使っていない層が31.2%、未登録が21.0%で、合わせて52.2%が実質的に使っていません。満足度（n=3,078）で71.7%、業務時間の変化（n=3,078）で「1時間以上の削減」54.4%という数値は、いずれもこの47.8%の中での比率です。

ここを押さえると、自社の生成AI導入で見るべき指標が変わります。「全社1,000人にライセンスを配った」は投入量の報告であって、成果の報告ではありません。源内の調査設計は、満足度や削減時間を利用者だけに尋ねることで、投入量と成果を分けています。自社で同じことをするなら、まず週1回以上の利用者比率（アクティブ率）を出し、その母数の上で効果を測る順序になります。利用状況から何を指標に選ぶかは「OpenAIが示すAI定着の6指標｜導入後の測り方」でも扱っています。

効果は使う頻度で決まる ― 70%対45%

源内を導入した業務で「1週間当たり1時間以上の削減」を実感した割合は、ほぼ毎日使う職員で70%、週3〜4回で62%、週1〜2回で45%です。利用頻度が下がるほど効果実感も下がります。

デジタル庁の推計では、業務時間の短縮効果は利用者1人当たり週平均約1.83時間（約110分）です。この数字には算定前提がPDFに明記されています。「1〜3時間」「3〜5時間」「5〜10時間」は各区間の中央値を採用し、「10時間以上削減」は保守的に10時間と仮定、「ほぼ変わらない（±1時間未満）」と「わからない」は0時間として計算した値です。前提を開示した推計であり、実測の合計ではありません。

もう1つ注意したいのは、設問が「源内を導入した業務における業務時間の変化」である点です。職員の総労働時間が週110分減ったという意味ではありません。利用者3,078人の内訳を見ると「ほぼ変わらない（±1時間未満）」が34.6%、「わからない」が10.2%、「1時間以上の増加」が0.7%です。半数近くは、導入した業務でも時間が目に見えて減っていません。

利用頻度	1時間以上の削減を実感した割合
ほぼ毎日（n=669）	70%
週3〜4回（n=711）	62%
週1〜2回（n=1,698）	45%

この70%対45%の差が意味するのは、「生成AIに効果があるか」より先に「使う頻度を上げられるか」が成果を決めるということです。月に数回しか触らないツールは、効果が小さいのではなく効果が出る前に忘れられます。導入が数か月で止まる構造は「AI導入が3か月で止まる理由｜定着させる社内体制」で整理したとおりです。

利用者が実感した改善内容の上位は、「たたき台・ドラフトを素早く作成できるようになり、ゼロから考える負担が減った」1,498件、「経験の少ない業務領域でも業界知識・専門知識のキャッチアップが速くなった」1,088件、「これまで読み切れなかった大量の文書・情報から必要な情報を的確に抽出できるようになった」1,059件でした（複数回答）。頻度が上がるほど、こうした「毎回少しずつ速くなる」効果が積み上がります。

使われない理由の1位は、セキュリティではない

源内をほとんど／全く利用しない3,361人が挙げた理由の最多は「使い方がわからない」1,166件です。「情報セキュリティ上の不安がある」は207件で、8項目の中で下位でした（複数回答）。

利用しない理由（複数回答・n=3,361）	件数
使い方がわからない	1,166
源内以外の他のAIサービスを常時利用している	994
業務で源内を使用する必要性を感じない	925
従事する業務の性質上、AIを利用する必要性がない・立場にない	547
源内のアカウントがない	271
アウトプット品質への不安がある	230
情報セキュリティ上の不安がある	207
上司・組織から推奨されていない	53

民間企業の生成AI導入の議論では、セキュリティ懸念が最初に来ることが多いですが、6,439人規模の実測では順位が逆です。日本の中小企業でも同様のねじれが見られる点は「中小企業のAI障壁は本当にセキュリティか｜日米比較」で検証しました。

一方、使っている3,078人の懸念は内容が違います。最多は「特に困った経験・不満はない」1,136件ですが、続いて「回答の精度・信頼性が低い場面があった」949件、「AIの出力をそのまま使えず、修正・加工に手間がかかった」627件、「利用方法・プロンプトの書き方がわからなかった」478件、「処理が遅い・エラーが発生した」428件、「入力できる情報の範囲の判断に迷った」304件が並びます。未利用層の課題は入口（使い方）、利用層の課題は精度と手戻りです。打ち手を同じ研修1本で済ませられません。

デジタル庁が示した次の施策も、この層別に沿っています。①未登録・低利用層への導入支援（使い方研修）、②他府省庁のユースケース・活用事例集の充実、③プロンプトの書き方ガイドの3点です。研修を機能単位で区切らず業務単位で設計する考え方は「社内AI研修は機能で区切らない｜デジタル庁の3段階」でも取り上げました。

答弁支援AIが示す「工程まるごと」の設計

国会答弁作成支援AIアプリは、汎用チャットを配るのではなく、答弁作成という1つの業務工程を最初から最後まで支援する設計です。これが18万人規模で試される点が、民間の社内AI設計に対する示唆になります。

デジタル庁の資料によれば、アプリは答弁作成の流れに沿って6つの機能を提供します。

作業工程	対応する機能
質問の趣旨・意図を把握する	質問分析機能（質問の要点や求められている内容を整理）
質問者に意図を確かめる（質問レク）	問取りアシスト機能（確認する事項を整理）
根拠となる資料を確認する	資料ライブラリ・参照資料設定機能（過去答弁・想定問答集を登録）
答弁の原案をつくる	答弁案作成・編集機能（複数パターンの原案作成）
原案をチェックする	更問生成・矛盾チェック機能（追加質問の提案、過去答弁との整合性確認）
文書にまとめる	Word出力機能

開発には16省庁から公募した実務経験豊富な職員102名が評価者として参画し、2026年7月14・15・16日のワークショップには15省庁の若手職員39名が参加しました。プロトタイプを試した評価者アンケートでは、回答者の約8割が「答弁支援AIを利用したい」と回答しています。

注目したいのは、公表資料がAIに任せない範囲を明記していることです。「本システムは職員の業務を補助するためのものであり、職員の判断をAIに委ねるものではない」と書かれ、政策の解釈や判断、政府としての見解の整理、答弁内容の確定は従来どおり関係職員が責任をもって行うとされています。ハルシネーション（事実と異なる内容をもっともらしく生成するリスク）にも言及があります。源内側のガバナンス基準については「デジタル庁が源内基準を公開｜社内規程に足す4点」で詳しく扱いました。

汎用チャットは「何にでも使える」ため、使い道を考える負担が利用者に残ります。源内の未利用理由の1位が「使い方がわからない」であったことと、答弁支援AIが工程を丸ごと包んだこととは、同じ問題への表と裏の対応です。

自社に移すときの4つの決定

生成AIを配ったが使われていない状態から抜けるために、源内の調査結果から取れる決定は4つあります。

1. 測る指標を配布数から週1回以上の利用率へ変える。源内の分母設計をそのまま借り、効果測定は利用者の母数の上で行う。アクティブ率が3割なら、全社効果は利用者1人当たり効果の3割にしかなりません。
2. 低利用層向けの施策を、利用層向けと分ける。未利用の最大理由は「使い方がわからない」、利用者の最大の不満は「精度と手戻り」です。前者には業務に即した使い方研修、後者にはプロンプトガイドと参照資料の整備が対応します。
3. 汎用チャットの横に、業務1つを丸ごと包んだアプリを置く。答弁支援AIのように工程順の機能を並べると、「何に使うか」を考える負担が消えます。社内で最も人数×頻度が大きい文書作成業務を1つ選ぶのが起点です。
4. AIを使える人に仕事が集中する副作用に、分担と評価で手を打つ。源内の自由記述には、AIを使わない職員の業務が使える職員に回って仕事が増えるという声が報じられています（CNET Japan）。利用率を上げる施策と、負荷の再配分はセットで設計します。

具体的な活用シーン

源内の改善実感の上位（たたき台作成、専門知識のキャッチアップ、大量文書からの情報抽出）は、民間企業でもそのまま当てはまる業務です。

• 稟議書・報告書のたたき台作成：源内の利用者1,498件が挙げた「ゼロから考える負担が減った」に相当します。製造業や建設業の技術部門で、仕様変更の経緯説明や客先報告書の初稿をAIに書かせ、担当者は事実確認と判断に時間を使う形に変えられます。
• 社内FAQ・問い合わせ回答：過去の回答履歴を参照資料として登録し、回答案と根拠をセットで出す。答弁支援AIの「資料ライブラリ・参照資料設定機能」と同じ考え方です。
• ガイドライン・社内規程の内製化：源内の自由記述には、業務委託で半年から1年かけて策定していたガイドライン作成を、業者を使わず内製で3か月程度で完成させた例が載っています。外注費そのものを削る打ち手になり得ます。

よくある質問

ガバメントAI「源内」とは何ですか。

デジタル庁が各府省庁等の政府職員向けに提供する生成AI利用環境です。2026年10月30日時点で約18万人の政府職員が利用対象で、チャットや各種AIアプリ、2026年10月20日からはAIエージェント利用環境も提供されています。

「利用者1人当たり週約110分削減」は総労働時間が減るという意味ですか。

いいえ。設問は「源内を導入した業務における業務時間の変化」であり、職員の総労働時間の削減幅ではありません。区間の中央値採用などの算定前提も公表資料に明記された推計値です。

自社の生成AI導入で最初に測る指標は何にすべきですか。

週1回以上使っている人の比率（アクティブ率）です。源内の調査では満足度や削減時間を利用者3,078人のみに尋ねており、配布数と成果を分けて扱っています。配布数は投入量であり成果指標になりません。

国会答弁作成支援AIアプリはいつから本格運用されますか。

2026年10月30日からプロトタイプ版が第222回臨時国会で試験的に提供され、本格提供は2027年1月からの常会を予定しています（2026年11月3日時点の公表内容）。

まとめ

デジタル庁が2026年10月30日に公表した源内の第1回アンケートは、生成AIの社内導入について3つの実測値を示しました。満足度71.7%・週約110分削減という成果は週1回以上使う47.8%の中での数字であり、残る52.2%は実質的に使っていません。効果実感は利用頻度に比例し（ほぼ毎日70%／週1〜2回45%）、使われない最大の理由はセキュリティ不安ではなく「使い方がわからない」1,166件でした。

自社に移すなら、順序は「配布を増やす」ではなく「週1回使う人を増やし、その母数で効果を測る」です。低利用層には業務に即した使い方研修、利用層にはプロンプトガイドと参照資料の整備、そして人数×頻度が大きい業務を1つ選んで工程ごと包んだアプリにする。この3点を同時に走らせるのが、18万人規模の実測から読み取れる現実的な進め方です。

AI導入の進め方全体は「AI導入支援｜中小企業の進め方と支援会社の選び方」、発注前に確認する具体的な基準は「AI導入支援会社の選び方｜発注前に確認する7つの基準」で解説しています。

自社の生成AIが「配ったのに使われていない」状態で止まっているなら、まず利用率の実測から着手するのが近道です。どの業務を最初に工程ごとAIに包むかの切り出しを含めて、AI導入相談フォームからお気軽にご相談ください。

出典・参考資料

• デジタル庁： ガバメントAI 源内 利用状況アンケート調査（第1回）の結果を公表しました （2026年10月30日）
• デジタル庁： ガバメントAI 源内 利用状況アンケート調査結果 概要 （2026年10月） （回答数・満足度・業務時間の数値はこのPDFから）
• デジタル庁： ガバメントAI 源内で「国会答弁作成支援AIアプリ （2026年10月30日）
• デジタル庁： ガバメントAI 源内における「国会答弁作成支援AIアプリ （2026年10月） （機能一覧・評価者102名・スケジュールはこのPDFから）
• 日経クロステック： ガバメントAI基盤「源内 （2026年10月30日）
• CNET Japan： 「AIを使える職員に仕事が集中 （2026年10月） （自由記述の負担増の声の出所）
• NHK： 政府職員の負担軽減へ 国会答弁支援AIアプリ開発 デジタル庁 （2026年10月30日）