生成AIの利用動向と情報収集行動の変化に関する市場調査結果

解説

このレポートは、IT調査会社が発表した「生成AIサービス利用動向調査」の結果をまとめたものです。本記事では、利用者が生成AIに対してどれだけ依存し始めているのか、そしてその利用に伴って既存の情報収集の方法にどのような変化が起きているのか、といった点を探っています。

最初に注目すべき点は、参加者の約6割が「生成AIサービスが使えなくなると困る」と回答していることです。これは、生成AIが単なる新技術の導入段階を超え、多くの人々の日常業務において重要な役割を担い始めていることを示しています。

一方で、情報収集手段の利用傾向を見ると、生成AIの普及によって、従来の検索エンジンやSNSの利用頻度が落ちるという明確な変化はまだ見られません。むしろ、これまで通り「人に聞く」「自分で調べる」といった古典的な行動パターンも根強く残っています。ただし、今後は生成AIがさらに進化し、既存の検索手段との連携が深まることで、情報収集の流れそのものが大きく変わっていくと分析されています。

各サービスごとの利用頻度変化を見ると、一部の大手モデルでは利用が増加傾向にありますが、すべてのサービスで均一な状況とは言えません。一般的に生成AIへの期待は、「より正確で信頼できる情報提供」という点に最も集中しており、今後の発展における重要な課題が浮き彫りになっています。

今回の調査結果からは、生成AIが業務インフラの一部となりつつある一方で、利用者は依然として情報の信頼性や確実な根拠の提示を求めている点が読み取れます。このため、単なるツールの導入に留まらず、「情報源の検証」と「企業内の適切なガバナンス体制の構築」を並行して進めることが極めて重要です。

ポイント

• 生成AIは日常的な業務ツールとして定着しつつあり、利用不能な場合に困惑する人が約6割に上ることが判明した。
• 情報収集行動の変化は進行中だが、現時点では検索エンジンやSNSの既存手段が依然として重要であり、「人に聞く」「自分で考える」といった行動も根強い。
• ユーザーは生成AIに対し「より正確で信頼できる情報提供」を最も強く期待しており、その実現が普及の鍵となる。

情シスへの影響

【データ利用と学習によるセキュリティリスク】

本調査は特定のシステム障害や脆弱性に関するものではありませんが、生成AIサービスへの依存度が高まることは、会社の情報処理フロー全体をクラウドまたは外部のLLMプロバイダーに大きく委ねることを意味します。この際、機密性の高い業務データや内部情報を適切に取り扱うための仕組み（例：オンプレミスでの実行環境検討、データマスキング、API経由での利用制限など）が不可欠です。

【情報収集プロセスへの影響】

生成AIの普及は、社員の情報共有や意思決定プロセスに大きな変革をもたらします。従来の「検索エンジン→知人への質問」という流れから「プロンプト入力→AIからの回答」へとシフトすることで、情報の流通経路が不明瞭になる可能性があります。これにより、情報ガバナンス（誰が何の情報を参照したか）の可視化がより困難になりやすく、適切な利用ガイドラインや教育が必要となります。

【サービス選択とポリシー策定】

複数の生成AIモデルが存在し、それぞれ利用頻度の変化が見られることから、組織としてどのAIサービスを標準利用とするか（いわゆる「ガバナンスの統一」）という判断が求められます。信頼性への期待が高まる中で、企業データに基づいてチューニングされた専用環境や、利用ポリシーに沿った特定のモデルの選択・導入が重要になります。

影響範囲

全従業員および社内情報システムを利用するユーザー（部門横断的）。

影響範囲：業務フロー全体、特に「情報収集」および「文書作成・企画立案」プロセス。

対象環境：利用される生成AIサービスの種類に関わらず（ChatGPT, Copilotなど）、API経由またはWeb UIを通じてアクセスされる全てのシステム。/要確認：現在導入している各生成AIツールのデータポリシーと、機密データの取り扱いルールが明確であるか。

重要度

★★★☆☆

対象者

• セキュリティ担当者
• M365管理者
• AD管理者
• ヘルプデスク担当

優先度

計画的に対応

優先度の理由

本記事は市場動向や利用者の意識調査であり、具体的な脆弱性や即時対応が必要な障害告知ではありません。しかし、生成AIが業務の基盤になりつつあるという洞察（情報ガバナンス上の大きな変化）が示されているため、「様子見」ではなく「計画的な対策検討」が必要です。特に、企業が利用する生成AIのデータ漏洩リスクや利用ガイドライン策定を急ぐべきタイミングです。

確認手順

• 全社的な機密情報を含むプロンプト入力に関する利用ポリシーおよび禁止事項を再確認し、周知徹底を行う。
• 導入済みの生成AIサービス（例：Copilotなど）において、企業データやログのマスキング、データが学習に利用されない設定になっているかを確認する。
• 社員向けの情報セキュリティ研修において、生成AIを活用した情報の取扱い方と責任範囲に関するモジュールを追加・更新する。
• 各部署の業務プロセスにおける「情報収集」ステップを洗い出し、どの段階で生成AIによる代替が可能かを評価する。