Week 22 — AIエージェント浸透率 定点観測 #1:日米韓とも『触れている率』は伸び、『本番内製化』は踊り場の手前

生成AIに「触れている」企業は日米韓とも着実に増えている。だが「触れている」と「本番の業務プロセスに組み込んでいる」「エージェントを自社で内製運用している」の間には、3 国そろって大きな段差がある。この段差を毎号同じものさしで観測する——定点観測シリーズ #1 は、その乖離を日米韓で並べることから始める。

§B AISolve 分析

注: §B は公開された調査レポート・一次発表に基づく AISolve 編集部の解釈である。各社・各国の戦略意図は公表されておらず、ここでの読み解きは観測者側の推測。調査ごとに定義（「利用」「全社」「内製化」「エージェント」の指し示す範囲）や対象（業種・規模・回答者）が異なるため、国家間の数値は厳密な同一基準の比較ではない点に留意して読んでいただきたい。

共通潮流 — 「触れている率」は上がり、「内製化率」は足踏みする二層構造

2026 年に入ってからの各国調査を並べると、ひとつの共通パターンが浮かぶ。生成 AI に「触れている率」は伸びているのに、それを本番の業務プロセスに組み込み、ましてエージェントとして自社で内製運用している割合は一桁〜十数%で頭打ちになっている、という二層の乖離である。

日本では生成 AI の利用率が矢野経済研究所の 2026 年版調査で 43.4%（2025-12 公表、有効回答 n=496）、総務省「令和 7 年版 情報通信白書」では何らかの業務で利用している企業が 55.2% に達する。一方で、IPA「DX 動向 2025」によれば生成 AI が「部署の業務プロセスに組み込まれている」割合は日本で約 1 割にとどまり、米独の約 4 割と差が開く。エージェントに絞ると、矢野調査での「現在利用」は**生成 AI 活用企業のうち 3.3%**である。米国・グローバルも構図は相似で、Microsoft「AI Diffusion Report」(2026-05-07) はグローバル就労人口の 17.8%・米国 31.3% が生成 AI に触れていると示す一方、Gartner の 2026 CIO Survey ではエージェントを本番展開済みの組織は 17%、Stanford HAI「AI Index 2026」はエージェントの実運用がほぼ全業務機能で一桁%(single digits) と報告する。Gartner は 2025-06-25 に「エージェント型 AI プロジェクトの 40% 超がコスト増・価値不明・リスク統制不足を理由に 2027 年末までに中止される」と予測している。

この乖離が日米韓でほぼ同時に観測されるのは偶然ではないように読める。「触れている率」は、ベンダーがアクセスを広げれば自然に上がる。実際、今週(5/25-5/31)だけでも Anthropic は韓国法人代表に崔起栄（チェ・ギヨン、元 Snowflake Korea GM）を選任しソウルを APAC 3 拠点目に据え（韓国は人口比で Claude 利用が 3.5 倍という）、OpenAI は Samsung SDS の AX サミットで「ChatGPT Enterprise はチャットボットを超えてエージェントプラットフォームへ進化する」と打ち出した。供給側が「触れている率」を押し上げる動きが続いている。だが「内製化率」は、評価(eval)・ガバナンス・信頼性という別レイヤーの整備がなければ上がらない。OpenAI Korea が同サミットで「企業 AI の競争力は『よく答えること』ではなく『与えられた業務を安全に最後まで実行する能力』にある」と述べたのは、業界自身が第二層こそが今のフロンティアだと名指ししたものとも読める。富士通が同週 5/25 に発表した「自己進化マルチ AI エージェント」（業務特化前より平均 28 ポイント精度向上、国産 LLM「Takane」に適用）も、この信頼性側への投資と位置づけられそうだ。

地域差 — 同じ二層構造でも、段差の出方が違う

3 国とも「触れている率 > 本番組み込み > エージェント内製化」の階段になっているが、どの段で詰まるか、どの数字が観測できるかが異なる。

観点	日本	米国 / グローバル	韓国
触れている率（生成AI利用）	43.4%（矢野2026年版）〜55.2%（総務省白書）	就労人口17.8%／米国31.3%（MS Diffusion）、組織採用88%（Stanford HAI）	55.7%（메가존×Foundry, n=749・民間）
本番への組み込み	業務プロセス組込み 約1割（IPA、米独は約4割）／大企業85.1% vs 全体33.9%（JUAS）	エージェント本番展開17%（Gartner CIO Survey）／実運用は一桁%（Stanford HAI）	全社展開22.4%（메가존）／製造業の中小企業は4.2%（KCCI・公的）
エージェント内製化	現在利用3.3%（矢野・生成AI活用企業ベース）	スケール中23%（McKinsey）／完全自律15%（Gartner）／40%超が2027までに中止見込み（Gartner）	公的・横断統計は未整備（本号のベースライン課題）

日本の特徴は、触れている率と本番組み込みの段差が最も大きい点に見える。生成 AI を使う企業は半数前後まで来たのに、業務プロセスに組み込めているのは約 1 割。JUAS「企業 IT 動向調査 2026」が示す「大企業 85.1% vs 全体 33.9%」という規模格差も大きく、組み込みが進むのは資源のある大企業に偏っている可能性がある。米国・グローバルは「触れている率」のインフラが最も成熟している（Stanford HAI で組織採用 88%）一方、エージェントの本番展開は 17%・実運用は一桁%で、しかも Gartner が「40% 超が中止」と見込む。触れる裾野は広いが、本番で回し続けるところで脱落が起きている構図と読める。

韓国は、観測そのものに課題が残る。民間調査（메가존クラウド×Foundry/IDG、国内 IT 担当 749 名）では生成 AI 活用が計 55.7%（全社 22.4% / 一部部署 33.2%）と日本と並ぶ水準で「触れている率」は高い。だが大韓商工会議所(KCCI、2025-11、製造業 504 社)が示す中小企業の活用 4.2% のように、規模で断層が深い。そして**「エージェントを全社で内製化している割合」を測った公的・横断統計は、今回の再調査では確認できなかった**。供給側（Anthropic・OpenAI の韓国拠点化）は今週まさに加速しているのに、浸透を定点で測るインフラ側が追いついていない——これ自体が、定点観測 #1 の韓国に関するベースライン上の発見である。次号以降、公的調査の登場を追っていきたい。

日本の B2B 意思決定者への示唆（推測ベース）

ここから先は事実観察から踏み込んだ AISolve 編集部の読みで、断定として受け取らないでいただきたい。3 点とも「現時点で社内に挿しておくとよさそうな仮ポジション」のレベル。

1. 自社の AI 浸透を「触れている率」一本で測らないほうがよさそう: 「使っている社員の割合」は供給側の働きかけで自然に上がるため、満足の罠になりやすい。日米韓のデータが揃って示すのは、本当のボトルネックがその先——「業務プロセスに組み込まれている割合」「エージェントが本番で回っている割合」——にあるということ。社内 KPI を二層に分け、touching（試している）と internalizing（本番で回している）を別々に数えるだけで、自社が踊り場のどこにいるかが見えやすくなる。日本は特に組み込みが約 1 割という構造なので、touching の数字で安心すると段差に気づきにくい。

2. 壁はモデル性能ではなく、評価・ガバナンス・信頼性の側にあるように読める: Gartner の「40% 超が中止（コスト増・価値不明・リスク統制不足）」と、OpenAI Korea の「安全に最後まで実行する力」は、別の角度から同じことを言っているように見える。本番化で詰まる原因はモデルの賢さ不足というより、「評価(eval)・統制・信頼の仕組み」の不在ではないか。富士通の自己進化エージェントが精度（=信頼性）側に投資しているのも符合する。AI 導入計画を「どのモデルを選ぶか」中心ではなく「どう評価し、どう統制し、誰がどこまで任せるか」中心で設計し直すと、二層目を越えやすくなる可能性がある。

3. （ここはポジショントーク込みなので割り引いて）「測る仕組み」を先に置くと橋を渡りやすい: 韓国の「エージェント内製化の定点が無い」という欠落は、実は日本の一社一社にも当てはまる。社内で「本番化したか」を測る共通のものさしが無いと、踊り場を越えたのかどうかが分からないまま PoC が積み上がる。AISolve は実装パートナーとして「PoC を本番に乗せる工程で、評価とガバナンスの型を先に置く」ことを勧めたい立場なので、この主張は中立な観測ではなく我々の事業観が混じっている点は明示しておく。それでも、touching から internalizing への橋を渡すのは追加のモデルではなく評価設計だ、という仮説は、今期の社内検討に一度挿してみる価値はありそうに思う。