# 正規雇用者の生成AI利用率が半年で54.3%に増加、業務成果は「メタ・スキル」で最大3.6倍の差

- 出典: Neo Business（https://neo-business.jp/）
- URL: https://neo-business.jp/archives/908
- 公開日: 2026-07-23
- 更新日: 2026-07-23

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## AI利用が加速する中で問われる「メタ・スキル」の重要性

2026年7月22日、パーソル総合研究所は「AI環境における人材とマネジメントに関する定量調査」の結果を発表しました。この調査は、多くの企業で生成AIの導入が進む中、AI時代に真に成果を生み出す人材、マネジメント、組織の条件を解明することを目的としています。

### AI活用が進む現状と顕在化する課題

調査によると、正規雇用者の生成AI業務利用率は2025年10月の41.9%から2026年5月には54.3%へと、半年間で12.4ポイント増加しました。特に週4日以上のヘビーユーザーが21.1%に達するなど、生成AIの活用は普及段階から定着段階へと移行しつつあります。

![正規雇用者の生成AI業務利用率の推移](/wp-content/uploads/2026/07/b918d375328eaf20e69be1daf2b29f09.webp)

しかし、AI活用が進むにつれて新たな課題も浮上しています。業務面では「欲しい回答を得るために、指示を何度も出し直すことがある」が約5割、「業務の前提や背景を、生成AIに入力するのが負担である」が約4割を占めています。組織面では「AIの教育・サポートが正式な職務に位置づけられていない」や「データが部署ごとに分断され、横断利用しづらい」といった課題が3割を超えており、AI活用が進むほどこれらの課題が全体的に大きくなる傾向が見られます。

![生成AIに関する業務課題](/wp-content/uploads/2026/07/253c5f6f993bb7f26235aa717eaefde4.webp)

また、AIヘビーユーザーの約3割が「人よりAIに話すほうが気楽」と感じており、AI活用が進むほど「上司よりAIに相談する」割合が高まるなど、職場における相談行動にも変化が見られます。

![生成AI利用頻度別 AIへの依存状態](/wp-content/uploads/2026/07/185f6125157a287ef6c80bd25f2c449e.webp)

### AI環境で成果を生み出す人材の条件

本調査で明らかになった最も重要な点は、AI環境下で業務の成果を大きく左右する要因がAIの活用量そのものではなく、「メタ・スキル」であることです。

「メタ・スキル」とは、AI活用において成果につながる「集める（構造的整理）」「決める（優先順位づけ）」「確かめる（実地検証）」「壊す（レジリエンス：失敗や変化から立ち直る力）」「蓄える（組織知の更新）」といった能力の総称です。

同じAIヘビーユーザーでも、このメタ・スキルの高低によって業務成果に最大3.6倍の差が見られました。具体的には、メタ・スキルが高い層は、仕事のやり方の見直し、成果水準向上、業務スピード向上といった点で、低い層の3.3倍から3.6倍の成果を創出しています。

![メタ・スキル別:AI活用成果の比較](/wp-content/uploads/2026/07/dd5b14e2720bef9f15790d39314050eb.webp)

AI環境のハイパフォーマーは、「閃く（アニマル・スピリット：『やってみたい！』を行動に移す衝動）」と「練る（立体思考：物事を二分法で考えず、複数の視点と長い時間軸で考える）」という思考・マインドをベースに、上流・下流工程のメタ・スキルが高い傾向にあります。彼らはAIと協働して成果を生み出し、その知見を次の業務へ生かす「AIとの価値共創ループ」を回す人材であると言えます。

![AIと人の価値共創ループ](/wp-content/uploads/2026/07/56e6827d54414bdfc66cc36acd0583ad.webp)

### AI時代のマネジメントと人材育成

AI環境では、マネージャーの役割も変化が求められています。これまでの「成果物管理者」から、人とAIの価値共創を支える「チューナー役（協働を支える調整役）」への移行が重要です。具体的には、「仕事の枠を示す」「裁量範囲を示す」「学びへの接続」といったマネジメント行動が部下のパフォーマンス向上と関連していました。

![非AI環境／AI環境における有効なマネジャー特性](/wp-content/uploads/2026/07/111cf7f38a0bcd45af26be1d6abd68af.webp)

人材育成においては、「手触り経験（現場で身体感覚を伴う経験）」「踏み出し経験（所属組織を超えた経験）」「見渡し経験（複数の立場や時間軸から俯瞰する経験）」が重要であることが示されています。これらの経験は、AI活用だけでは育ちにくい「閃く」や「練る」といった思考・マインドを育む上で意図的に設計されるべきです。

![経験の多さと思考・マインドセットの関係](/wp-content/uploads/2026/07/256a9b1bcd28e89af542dddd9ca1a2ef.webp)

### 調査結果からの提言

本調査は、AIが単なる「仕事の効率化ツール」ではなく、人材ポリシーと組織デザインを書き換えるトリガーになるべきだと提言しています。AI「を」一歩先に進めるフェーズから、AI「と」先に進むフェーズへの移行が、組織全体の労働生産性・価値創出に不可欠です。この移行が進まない場合、AI投資は「過去の失敗」として語られることになるでしょう。

企業は、AIとの価値共創ループを円滑に回すための人材育成、マネジメント、組織デザインを見直すことが求められています。

![AI環境における人と組織の指針](/wp-content/uploads/2026/07/c586ae6a112846cc4b6bfae136855792.webp)

### 調査概要

![調査概要](/wp-content/uploads/2026/07/23d8cf6b2ef5f4c476f3687a71aaafb2.webp)

本調査の詳細については、以下のURLをご覧ください。

- [パーソル総合研究所 「AI環境における人材とマネジメントに関する定量調査」](https://rc.persol-group.co.jp/thinktank/data/ai-management/)