「取りあえずAI導入」の末路 現場で深まる情報漏えい不安 IPAの意識調査で明らかに
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IPA が実施した意識調査により、AI 利用経験が浅い現場で情報漏えいやスキル喪失への不安が深まっている実態が明らかになった。
AI深層分析を開く2026年8月1日 03:19
AI深層分析
キーポイント
AI 利用者の未熟さと知識不足の拡大
調査対象の70%以上が AI 経験3年未満であり、職場全体のスキル向上に対し、必要な情報や知識の供給が追いついていない状況が浮き彫りになった。
人的スキルの継承不全への懸念
AI 導入により業務がなくなることや、蓄積された業務スキルが継承されないことに対する不安が回答者の3割以上から示され、特に医療・介護業で顕著である。
情報漏えいとサイバー攻撃への高まる警戒
情報漏えいへの懸念が全体の半数近くを占め、AI の悪用による詐欺やサイバー攻撃の対象となることへの不安も前回調査から増加している。
説明責任の実践における組織的課題
職場で AI に関する説明が行われる一方で、説明側の知識不足やルール整備の未熟さが3割以上の課題として指摘され、信頼性の確保が急務となっている。
重要な引用
「職場全体で利用知識・スキルの情報がない、または少ない」が最大の課題であるとの結果が得られた
「AI の悪用による詐欺・サイバー攻撃の対象となる」ことへの不安は、前回調査と比較して7%増加した
説明する側の知識不足や、内容の専門性、説明のルールや仕組みが整っていないことなどが挙げられている
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編集コメント
この調査結果は、AI の技術的進化が速い一方で、組織的な受容体制や人材育成が追いついていない現実を浮き彫りにしている。企業側は「とりあえず導入」から脱却し、透明性と説明責任を伴う安全な利用環境の構築へ舵を切る必要があるだろう。
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IPAは「AIの動作・分析・利用等の説明に関する意識調査」を公開した。AI利用経験3年未満の回答者が多く、利用知識の不足や情報漏えいに対する不安の現状、リスク認識の傾向などが示されている。
2026年07月21日 13時00分 公開
この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。
IPA(情報処理推進機構)は2026年6月1日、「AIの動作・分析・利用等の説明に関する意識調査」を公開した。
AIシステム利用において、学習の透明性や、AI動作の信頼性・利用に関する説明責任の重要性が高まっている一方で、IPAは「その透明性や説明責任がAI利用者にどう意識され、実践されているかの実態は捉えられていない」として、2025年10月23日に「AIの動作・分析・利用方法の説明に関するアンケート調査レポート」を公開した。
同調査では、AI利用経験3年未満の利用者が多いことや、基本知識の説明に対する要求が大きいことなどの結果が得られた一方で、その背景や時間による変化などについて追加調査が必要であることが明らかとなった。
そこでIPAは、同調査と同様の質問に新たな質問を加えた意識調査を2026年3月に実施。2026年3月13~24日にWebアンケートで実施され、企業規模(大企業・中小企業)と業種(製造業・非製造業)の4象限各500人、総計2000人が回答した。
現場で深まる情報漏えい不安 職場におけるAI利用の課題
同調査によると、業務におけるAI利用者の70%以上が、「AI経験3年未満」という結果となった。2025年以降にAI利用を開始した回答者が全体の30%を占めた。
職場におけるAI利用の課題については、「職場全体で利用知識・スキルが足りない」と「職場全体で利用知識・スキルの情報がない、または少ない」が最大の課題であるとの結果が得られた。前回調査との比較では、前者の割合は7%減少した一方、後者は10%増加しており、利用スキルは上がったものの情報が不足している状況が示唆されている。特に医療・介護業種の回答者は知識・スキルについて他業種より強い課題認識を示している。
人的スキルの喪失やサイバー攻撃への懸念
同調査で新たに課題として挙げられた項目の一つである「AIの利用により一部の業務がなくなる、または変わることが不安だ」には、33.0%が「課題である」と回答した。「AIの利用により蓄積されていた業務スキルが継承されないことが不安だ」には、38.5%が「課題である」と回答した。医療・介護業種の回答者は、人的スキルの消滅について他業種より強い課題認識を示す傾向が見られた。
AIの信頼性や安全性に関する懸念や不安については、「情報漏えいが起こる」とした回答が「非常に大きい」14.9%、「やや大きい」38.7%だった。「AIの悪用による詐欺・サイバー攻撃の対象となる」ことへの不安は、前回調査と比較して7%増加した。
現場での説明実践と求められる基本知識
職場において、AIに関する説明を求めたり求められたりすることが「ある」とした回答は、設問項目によって55~58%の範囲にわたった。一方で、組織内で説明する際に課題があるとする回答は、32~52%の範囲となった。主な課題として、説明する側の知識不足や、内容の専門性、説明のルールや仕組みが整っていないことなどが挙げられている。
組織における説明の課題(提供:IPA)
AI利用のために参照したい情報としては、「AIの基本知識」が突出している。説明情報の提供元については、全項目で「書籍・Web」が最も支持され、「AIモデルベンダー・AIサービスベンダー」が最多得票を得た前回調査からの変化が見られた。また説明の提供形態については、重要事項を概説するPPTスライド、事例や証跡を含むPDF文書、事例を含む動画による説明の選好がほぼ均等となった。
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IPAは「AIの動作・分析・利用等の説明に関する意識調査」を公開した。AI利用経験3年未満の回答者が多く、利用知識の不足や情報漏えいに対する不安の現状、リスク認識の傾向などが示されている。
2026年07月21日 13時00分 公開
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IPA(情報処理推進機構)は2026年6月1日、「AIの動作・分析・利用等の説明に関する意識調査」を公開した。
AIシステム利用において、学習の透明性や、AI動作の信頼性・利用に関する説明責任の重要性が高まっている一方で、IPAは「その透明性や説明責任がAI利用者にどう意識され、実践されているかの実態は捉えられていない」として、2025年10月23日に「AIの動作・分析・利用方法の説明に関するアンケート調査レポート」を公開した。
同調査では、AI利用経験3年未満の利用者が多いことや、基本知識の説明に対する要求が大きいことなどの結果が得られた一方で、その背景や時間による変化などについて追加調査が必要であることが明らかとなった。
そこでIPAは、同調査と同様の質問に新たな質問を加えた意識調査を2026年3月に実施。2026年3月13~24日にWebアンケートで実施され、企業規模(大企業・中小企業)と業種(製造業・非製造業)の4象限各500人、総計2000人が回答した。
現場で深まる情報漏えい不安 職場におけるAI利用の課題
同調査によると、業務におけるAI利用者の70%以上が、「AI経験3年未満」という結果となった。2025年以降にAI利用を開始した回答者が全体の30%を占めた。
職場におけるAI利用の課題については、「職場全体で利用知識・スキルが足りない」と「職場全体で利用知識・スキルの情報がない、または少ない」が最大の課題であるとの結果が得られた。前回調査との比較では、前者の割合は7%減少した一方、後者は10%増加しており、利用スキルは上がったものの情報が不足している状況が示唆されている。特に医療・介護業種の回答者は知識・スキルについて他業種より強い課題認識を示している。
人的スキルの喪失やサイバー攻撃への懸念
同調査で新たに課題として挙げられた項目の一つである「AIの利用により一部の業務がなくなる、または変わることが不安だ」には、33.0%が「課題である」と回答した。「AIの利用により蓄積されていた業務スキルが継承されないことが不安だ」には、38.5%が「課題である」と回答した。医療・介護業種の回答者は、人的スキルの消滅について他業種より強い課題認識を示す傾向が見られた。
AIの信頼性や安全性に関する懸念や不安については、「情報漏えいが起こる」とした回答が「非常に大きい」14.9%、「やや大きい」38.7%だった。「AIの悪用による詐欺・サイバー攻撃の対象となる」ことへの不安は、前回調査と比較して7%増加した。
現場での説明実践と求められる基本知識
職場において、AIに関する説明を求めたり求められたりすることが「ある」とした回答は、設問項目によって55~58%の範囲にわたった。一方で、組織内で説明する際に課題があるとする回答は、32~52%の範囲となった。主な課題として、説明する側の知識不足や、内容の専門性、説明のルールや仕組みが整っていないことなどが挙げられている。
組織における説明の課題(提供:IPA)
AI利用のために参照したい情報としては、「AIの基本知識」が突出している。説明情報の提供元については、全項目で「書籍・Web」が最も支持され、「AIモデルベンダー・AIサービスベンダー」が最多得票を得た前回調査からの変化が見られた。また説明の提供形態については、重要事項を概説するPPTスライド、事例や証跡を含むPDF文書、事例を含む動画による説明の選好がほぼ均等となった。
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市場分析ainew評価標準
AI の実装事例や新技術発表ではなく、業界全体の意識調査結果(市場動向)を報じており、新規性としては前回の調査との比較データが含まれているが、世界初の新事実ではないため中程度のスコアとなった。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 75
- 新規性
- 50
- 調べる価値
- 25
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 75
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