生成AIの職種別利用実態調査：情シス・エンジニアが活用する具体的な用途と企業活用の留意点

解説

近年の働き方改革やDX推進に伴い、企業のあらゆる部門で生成AIの導入が加速しています。情報収集や資料作成といった基礎的な業務から、より専門性の高い領域まで利用範囲は拡大しており、多くの担当者が「試してみる」段階を超え、「定着させる」フェーズに入りつつあります。

しかし、実際にどのような職種がどのように生成AIを活用し、どのような効果を感じているのかという実態には大きな差があることがわかっています。本記事は、3000人の一般人を対象とした大規模な調査結果に基づき、特に職種別の利用率や具体的な用途に焦点を当てて分析しています。

調査の結果からは、生成AIの活用法が部署や業務特性によって大きく異なるという点が浮き彫りになりました。単にツールの導入を進めるだけでは真の効果は得られにくく、それぞれの業務プロセスに合わせた設計と、従業員が継続的に利用しやすい環境整備が重要であると指摘されています。

データに基づいた職種ごとの使い分けや、部門固有の課題解決に向けた具体的なアプローチを検討する必要性が高まっていると言えます。

ポイント

• 生成AIの活用は全般的に普及しているが、その利用率や効果の実感には「部署・職種」による大きな差があることが調査で明らかになった。
• 主な用途としては、情報収集が広範囲で使われるほか、「総務・法務」「エンジニア・情シス」など、特定の職種では得意な業務に特化した活用が見られる。
• したがって、全社一律の導入ではなく、各部署や個別の業務特性に応じた「利用設計」と継続的な学習環境の整備が成功の鍵となる。

情シスへの影響

本記事は特定の製品脆弱性や運用変更に関するものではありませんが、「生成AIツールの活用における職種・部門ごとの課題分析」という視点から、情シス部門が業務設計を行う際の指針を提供するものです。

【ガバナンスとポリシー策定の観点】

部署ごとに利用目的やレベルに差があるため、全社的な生成AI利用ガイドラインや適切なプロンプトエンジニアリングに関する教育・トレーニングプログラムを構築する必要性を再認識させます。特に機密情報の扱い（情報セキュリティ）に関して、職種ごとの取り扱いルールの定義が求められます。

【推奨ツールの選定とワークフロー組み込みの観点】

単純な汎用AIツールへの依存から脱却し、「エンジニア・情シス向け」に特化したコード生成や開発支援などの専門的なユースケースを考慮した、セキュリティと連携性に優れたSaaS/Copilot系のソリューション導入が視野に入ってきます。

影響範囲

全社的に（特に総務・法務、開発部門、企画部門など）利用する従業員および関連システム。

【影響範囲】生成AIを利用する業務ワークフロー全体

【管理領域】ID認証連携（SSO）、利用ガイドラインの策定、プロンプトポリシー管理、データ損失防止（DLP）設定、アクセス権限設計。具体的な製品やバージョンへの直接的な影響はないが、「要確認」として全社アカウントでのログ監視強化が必要。

重要度

★★☆☆☆

対象者

• M365管理者
• セキュリティ担当者
• Entra管理者
• AD管理者

優先度

様子見

優先度の理由

本記事は調査報告であり、即座にパッチを適用したり、大きな設定変更を行ったりする必要はありません。しかし、「職種別の利用実態」という視点は、今後の全社的なAI導入計画やセキュリティポリシー策定の際の重要な検討材料となるため、情報として継続的にウォッチングすることが推奨されます。

確認手順

• 生成AIが使われている業務フロー（例：議事録作成、資料草案作成）を特定し、利用データやログを収集する。
• 部門横断の形で「機密情報の取り扱い」ガイドラインやポリシー文書を作成・レビューする。
• 導入しているAIツールについて、データの保存先、セキュリティレベル（暗号化、匿名化処理など）、外部連携の可否を確認し、ベンダー情報ドキュメントを精査する。
• 全従業員を対象に、機密情報を扱う際の生成AI利用におけるルールや教育を計画・実施するための準備を行う。