GMOが証明した"AI活用97.8%企業"の共通点と、遅れる企業が今すぐすべきこと【2026年最新】

「生成AIを導入したが、なかなか社内に浸透しない」「AI活用を推進したいが、どこから始めればよいかわからない」——企業のDX推進担当や経営企画担当者から、こうした声をよく耳にします。

そんな中、2026年4月9日、GMOインターネットグループが驚異的な数字を発表しました。グループ全体の生成AI業務活用率97.8%、1人あたり月間53.9時間の業務削減、AIエージェント活用率71.4%——日本の大企業の中でも突出した実績です。

この成功は偶然ではありません。GMOが積み上げてきた施策と組織設計には、他の企業が学べる「再現可能なフレームワーク」が存在します。

本記事では、GMOの公式発表データをもとに「なぜGMOは成功したのか」を3つの要因に整理し、自社でAI活用率を高める5ステップフレームワークをわかりやすく解説します。

目次

1. GMOインターネットグループの2026年AI活用実績
2. なぜGMOは成功したのか？3つの要因分析
3. 自社でAI活用率を高める5ステップフレームワーク
4. AI活用推進で直面する3つの壁と対策
5. AI Agent Campで「実践力」を身につける

1. GMOインターネットグループの2026年AI活用実績

驚異の数字：ほぼ全員がAIを業務で使う組織へ

GMOインターネットグループ（グループ代表：熊谷正寿）は2026年4月9日、2026年3月に実施した生成AI活用定点調査の結果を公表しました。

調査概要

• 調査テーマ：「生成AI活用」実態調査
• 有効回答者数：5,353人
• 調査対象：GMOインターネットグループの国内パートナー（正社員・契約社員・アルバイト・派遣社員・業務委託）
• 調査期間：2026年3月9日（月）～3月13日（金）
• 出典：GMOインターネットグループ公式発表「AIエージェント業務活用率が約7割に急伸、月間35.2万時間の業務削減を実現」2026年4月9日

この数値をどう読み解けばよいでしょうか。

まず「97.8%の活用率」は、シフト勤務を除く国内パートナーのほぼ全員が業務で生成AIを使っていることを意味します。「使ったことがある」レベルではなく、83.7%が「ほぼ毎日活用」という深度です。

さらに注目すべきは「1人あたり月間53.9時間の業務削減」という数値。月間の労働時間を約160時間とすると、約3分の1の業務をAIが代替・支援している計算になります。グループ全体に換算すると約2,203人分の労働力をAI活用により創出したことになります。

そして、AIエージェント活用率71.4%（前回調査43%から+29.1pt）は、単純なチャットAI利用にとどまらず、AIが自律的に業務を遂行する「エージェント型」へと移行が加速していることを示しています。

Claudeが「主役」に浮上した背景

今回の調査で特筆すべきもう一つのデータが「Claudeの利用率が約2倍に急伸」という事実です。

GMOはこれに先立つ2026年2月、以下の3つの緊急施策を実施しています。

1. 「GMO Claude Rush!!」：2026年2月17日、役員・部室長を含む全パートナー約8,000人が参加したClaude特化型緊急スキルアップイベント
2. 「GMO AIブースト支援金 for Claude」：最大11.5億円を追加投資し、Claude利用費用と高度機能活用を全員に支援
3. 「OpenClaw体験プログラム」：エンジニア向けのClaude Code活用支援

既存の「GMO AIブースト支援金」（年間約10億円）と合わせ、グループ全体のAI活用投資は年間最大約21.5億円規模に拡大。この組織的かつ大規模な投資が、わずか1四半期でClaude利用率を2倍に押し上げる結果をもたらしました。

2. なぜGMOは成功したのか？3つの要因分析

GMOの実績データを読み解くと、成功の背景には単なる「ツール導入」を超えた3つの組織的要因が見えてきます。

要因①：経営トップが「本気の数値目標」を掲げた

GMOの生成AI定点調査は2023年11月から始まり、四半期ごとに全社に公開されています。グループ代表・熊谷正寿氏は「AIで未来を創るNo.1企業グループへ」を公式スローガンとして掲げ、毎月第4木曜日には「GMO AI Day」を設定。この日は「AI以外触ってはいけない日」として、全8,000人がAI活用だけに集中する日です。

重要なのは、これが「掛け声だけの施策」ではなく、達成状況を数値で測定・公表し続けている点です。四半期ごとの定点調査により、AI活用率・削減時間・ツール別利用率がリアルタイムで可視化され、全パートナーが「グループ全体の今」を把握できる環境が整っています。

この「数値化 × 公開 × 継続測定」のサイクルが、組織全体に健全な競争意識とコミットメントをもたらしています。

要因②：「コスト障壁ゼロ」で全員を有料ツールへ誘導した

AI活用推進が失速する最大の理由の一つが「コスト」です。多くの企業では「個人のPC経費申請が面倒」「月額数千円でも稟議が必要」といった障壁が、現場でのAI活用を抑制しています。

GMOはこの障壁を根本から取り除きました。2025年5月に創設した「GMO AIブースト支援金」では、パートナー1人あたり月額最大1万円のAIツール利用費用をグループが全額負担。ChatGPT Plus、Claude Pro、Gemini Advanced、Cursor、GitHub Copilotなど30種類以上のツールが対象で、「天秤AI Biz byGMO」以外は目的に応じて自由に選択できます。

さらに2026年2月にはClaude特化で最大11.5億円の追加投資を決定。**有料サービス契約率は82.0%**に到達しています。この数値は、AIブースト支援金なしでは実現不可能な数字です。

「お金の心配をせずに、最高のAIツールを試せる環境」が整ったことで、現場の探索行動が加速し、各自が自分の業務に最適なツールを自律的に発見・習得するサイクルが生まれました。

要因③：「チャット型」から「エージェント型」への移行を組織設計で推進した

多くの企業でのAI活用は「ChatGPTで文章を書く」「質問に答えてもらう」というチャット型利用にとどまっています。GMOが突出しているのは、AIが自律的に業務を遂行する「エージェント型」へと移行を加速させている点です。

AIエージェント活用率71.4%（前回43%→+29.1pt）という数字は、半年足らずで「エージェント活用者が組織の7割を超えた」ことを意味します。

この急伸の背景にあるのが、「AIエージェント活用・一騎当千プロジェクト」（2025年11月〜）です。このプロジェクトは「2027年11月30日までにGMOインターネットグループが日本で最もハイパーオートメーション化された企業グループとなる」という野心的な目標を掲げ、段階的なエージェント型シフトを推進しています。

グループ内AI推進プロジェクト「AIしあおうぜ！」リーダーの李奨培氏は発表の中でこう述べています。「ハイパーオートメーションの実現には、『自動化を前提とした組織づくり』とAIと協働できる『ニンゲン』の育成が不可欠です。2026年は『底上げ』を再注力し、各パイプラインで『人間しか出来ないこと』を出来る仲間を増やすのを目標としています」（出典：同調査発表）

この言葉が示す通り、GMOの成功は「高度な技術者を増やす」ことではなく、「普通のビジネスパーソンがAIを当たり前に使いこなせる環境を設計する」ことにあります。

3. 自社でAI活用率を高める5ステップフレームワーク

GMOの事例から学べる「再現可能なフレームワーク」を5つのステップに整理しました。規模の大小を問わず、応用できるアプローチです。

ステップ1：「AI活用率」を定点測定する仕組みをつくる

GMOが最初にやったことは「測定」です。何が現状で、どのくらい伸びているかを見えるようにしない限り、組織的な行動は生まれません。

実践アクション：

• 四半期ごとの社内アンケートを設計する（生成AI利用率・利用頻度・削減時間の自己申告）
• 部門別・職種別の数値を集計し、経営会議で共有する
• 「測定している」という事実自体が、組織へのメッセージになる

ステップ2：「コスト障壁」を組織が取り除く

現場担当者が「試してみたい」と思ったとき、月額数千円のツールに稟議が必要な組織はAI浸透が遅れます。

実践アクション：

• ChatGPT Teamプラン・Claude for Work等、グループライセンスの契約検討
• 「AI活用実験予算」として月額一定額を部門に配賦する
• 費用対効果は「削減できた業務時間 × 平均時給」で試算し、経営層に提案する

ステップ3：「全員必須」の基礎学習機会を設ける

GMOは「全パートナー受講必須のAIセミナー」や「虎の穴（非エンジニア向け3ヶ月リスキリング企画）」などを通じて、AI活用のベースラインを組織全体に底上げしました。

任意参加では「意欲がある人だけが学ぶ」構造になり、活用率は上がりません。

実践アクション：

• 全社員向けの「AI基礎研修」を必須化する（2〜4時間程度から開始）
• 職種別（営業・経理・HR・企画）のハンズオン研修を設計する
• 学習後に「自分の業務で試した報告会」を設けることで定着を促進する

ステップ4：「ユースケース集」を社内に蓄積・共有する

AI活用が進まない企業に共通しているのが「自分の業務でどう使えばいいか、具体的なイメージがわかない」という状態です。

GMOでは定点調査の中で、パートナーのAI活用事例や課題意識を自由記述で収集し、AI生成によるインフォグラフィックにまとめて公開しています。

実践アクション：

• 社内Slackチャンネル（#ai-usecase など）を開設し、実際に使ってよかった活用例を投稿する文化をつくる
• 月1回の「AI活用共有会」を設定し、成果と失敗を両方オープンに話す
• 「同じ職種の人がこう使っている」という情報は、未活用者の最も強い動機付けになる

ステップ5：「チャット型」から「エージェント型」へシフトする

チャットAIで「文章を書いてもらう」段階は入り口に過ぎません。業務の生産性を大きく変えるのは、AIが自律的に複数ステップを実行する「エージェント型」活用です。

GMOが直近1四半期でAIエージェント活用率を43%→71.4%に引き上げた背景には、Claude CodeやClaude Coworkといった新世代ツールへの集中投資がありました。

実践アクション：

• まず1つの「繰り返し多い定型業務」を選んでエージェント化を試みる（例：週次レポート作成、問い合わせ対応の一次分類）
• Dify（ノーコードのAIエージェント構築ツール）を使い、小規模な自動化フローを構築する
• エンジニア不在でもビジネス担当者がエージェントを構築できる「プロンプト設計力」を社内に育てる

4. AI活用推進で直面する3つの壁と対策

壁①：「使ったことがある」と「業務に定着している」のギャップ

多くの企業で「ChatGPTを使ったことがある人は8割」でも「毎日業務で使っている人は2割」という二極化が起きています。GMOで83.7%が「ほぼ毎日活用」という数字を達成している背景には、ステップ2〜4で示した「コスト障壁除去 × 必須化 × 共有文化」の組み合わせがあります。

対策：「使える機会を増やす」のではなく、「使わないと仕事が回らない業務フローを設計する」こと。たとえば「週次レポートはAIドラフトを前提として作成する」という業務ルールを導入するだけでも、習慣化は加速します。

壁②：非エンジニア職種への普及が遅い

GMOの調査では、エンジニア職は96.5%が生成AIを業務活用している一方で、非エンジニアの活用定着は課題として浮かび上がっています。多くの企業では、DX推進はIT部門主導となりがちで、営業・経理・人事・企画といった「業務を最も深く知る人たち」への浸透が遅れています。

対策：非エンジニア向けの職種特化型研修を設計することが鍵です。「プロンプトとは何か」ではなく、「営業メールをClaudeで10分で書く方法」という実務直結の学習機会が有効です。

壁③：「任せすぎ」による事故リスクへの不安

GMOの調査でもパートナーから「最終的なものは人間がやらないと不安。ハルシネーションがなくなることはない」「設計判断やビジネスロジックの検証は自分で行う」といった声が上がっています。

対策：「AIに任せること」と「人間が確認すること」の境界線を明確に設計することです。財務・法務・対外コミュニケーションなど重要業務には必ず人間のレビューポイントを設ける。この設計自体がAI活用スキルの一部です。

5. AI Agent Campで「実践力」を身につける

GMOが証明したのは「学習と実践のサイクルを組織的に設計した企業が、AIで圧倒的な成果を出せる」という事実です。

重要なのは、これが「エンジニアだけの話」ではないということ。GMOの非エンジニアのパートナーも含め、44.0%が生成AIコーディングを業務に活用しています。文書作成・データ分析・業務自動化は、プログラミングの知識がなくても、正しいトレーニングで習得できるスキルです。

GMOのような成功事例が「大企業だから実現できた」と感じる方も多いでしょう。確かに、年間21.5億円のAI投資は容易に真似できません。しかし、個人レベルで同等のスキルを習得することは、月額数万円、数週間で可能です。

AI Agent Campは、GMOのような先進企業が組織で行っている「Claude・Dify・n8nを活用したAIエージェント構築」を、ビジネスパーソン個人が習得できる日本唯一の特化型オンライン研修です。

AI Agent Campで学べること

• Claude活用の実践スキル：文書作成・分析・メール対応から、Claude Codeによる自動化まで
• AIエージェント構築：Dify・n8nを使ったノーコード/ローコードでの業務自動化フロー構築
• 職種別カリキュラム：営業・マーケ・経理・HR・経営企画の実務に直結した課題を解く
• GMOが実践する「エージェント型」活用：チャットAIを超えた自律実行型AIの活用術

受講者の声

「週次レポートの作成が3時間から30分になった。Claudeでドラフトを作り、n8nで自動送信するフローを組めるようになってから、金曜の午後が変わった」（IT企業・経営企画担当）

「非エンジニアなので最初は不安でしたが、Difyでお客様向けFAQボットを自分で作れた時は本当に驚いた。会社でのAI推進リーダーになれました」（製造業・営業企画担当）

🎯 AI Agent Campで、実務AIスキルを最短で習得する

AI Agent Camp は、非エンジニアのビジネスパーソン向けに設計されたオンライン研修です。Claude・Dify・n8nを使ったハンズオン実習で、営業・HR・経理・マーケ各職種のAIスキルを習得。

• 月額12,800円（いつでも解約可能）
• ハンズオン課題で毎週スキルが積み上がる
• 職種別カリキュラム（営業・マーケ・経理・人事・経営企画）
• Claude・Dify・n8nなど2026年の現場ツールに特化
• メンターによる個別フィードバックとSlackコミュニティ

今すぐ無料相談・詳細を見る →

まとめ：「AI活用97.8%企業」から学ぶ3つの本質

GMOインターネットグループが証明した成功の本質を改めて整理します。

そして、最も重要な洞察が「53.9時間削減」という数字の意味です。これは「1人当たり月間約2,203人分の労働力が創出されている」ということ。AIを本当に活用できた企業は、同じ人員でより多くの価値を生み出せる競争優位を手に入れます。

一方で、「まだ検討中」「様子を見ている」企業は、その差を静かに広げられています。

GMOと同じ結果を出すために、グループ全体への年間21.5億円投資は必要ありません。まず自分自身がスキルを身につけ、社内でAI活用の「先駆者」になること——それが今すぐできる最初の一歩です。

本記事の情報は2026年4月時点のものです。引用データはすべて公開情報に基づきます。

主要出典：

• GMOインターネットグループ株式会社「AIエージェント業務活用率が約7割に急伸、月間35.2万時間の業務削減を実現 ～Claude利用率が1四半期で約2倍に～」2026年4月9日 (https://group.gmo/news/article/9982/)
• GMOインターネットグループ株式会社「Claudeの急進化に即応し最大11.5億円を追加投資」2026年2月17日 (https://group.gmo/news/article/9909/)
• GMOインターネットグループ株式会社「GMO AIブースト支援金」創設発表 2025年5月 (https://group.gmo/news/article/9513/)

最終確認日: 2026-05-30