2つの調査を合算した数値はありますか？

ありません。対象者・設問・調査方法が異なるため、合算せず別々に集計しています。

調査①の「有効回答114」はどのように決めましたか？

回収117件のうち、指示どおりの選択肢を選べているかを確認する設問と、簡単な計算問題の2問で不適切な回答があった3件を除外しました。

調査①の回答者はどのような人ですか？

全国の中小企業（従業員300名以下）で働く会社員・経営者と、個人開発者・フリーランスのエンジニアです。生成AIを週1回以上使っている人が約8割を占めるため、「生成AIをすでに使っている層」の実態を表す調査とお考えください。

調査②の「中国地方の中小企業」には個人事業主も含まれますか？

含まれます。回答者の30.0%が自営業です。

数値やグラフを自社の資料に使ってもよいですか？

出典「ヤマネックス株式会社調べ」の明記と本記事へのリンク設置を条件に、ご利用いただけます。

【調査結果】中小企業の生成AI利用実態調査2026：87.7%が機密情報の入力に不安、技術的な対策は1割

2026年8月31日 2026年8月31日山根伸平

生成AIを業務で使う中小企業の87.7%が「機密情報の入力に強い不安」を感じている一方、機密情報を自動で検知・マスキングする仕組みを持つのは11.4%でした。さらに中国地方の中小企業では、43.3%が「AI・DXを推進できる人材・体制が社内外ともにない」と回答しています。

ヤマネックス株式会社は2026年7月、全国の中小企業社員・エンジニア・個人開発者114名と、中国地方5県の中小企業でIT導入に関わる150名を対象に、2つのインターネット調査を実施しました。

調査結果サマリー

中小企業で働く人が、生成AIをどれくらい・何に使っているか
機密情報の入力リスクと、実際に行われている対策の実態
利用ルールの有無と、入力リスクの関係
中国地方の中小企業におけるAI・DX推進体制の現状と障壁
「あれば使いたい」と回答された仕組み・支援の順位

本調査は、以下サービスのローンチにあたり実施しました。以下サービスもご覧ください。

1. 調査の概要

2つの調査は対象も設問も異なるため、本記事では別々に集計・掲載しています。

項目	調査①（全国）	調査②（中国地方）
調査名	中小企業の生成AI利用実態調査	中国地方の中小企業におけるIT・業務効率化に関する調査
調査主体	ヤマネックス株式会社（自社調査）	ヤマネックス株式会社（自社調査）
調査方法	インターネット調査（クラウドソーシングサービス「クラウドワークス」のアンケート形式タスク）	インターネット調査（アイブリッジ株式会社のセルフ型アンケートツール「Freeasy」）
調査期間	2026年7月10日	2026年7月13日〜15日
調査対象	従業員300名以下の中小企業に勤務する会社員・経営者、個人開発者・フリーランスのエンジニア	鳥取・島根・岡山・広島・山口在住で、勤務先（中小企業・自営業）のIT導入に関わる方
有効回答数	114 _{回収117件から設問で不適切だった3件を除外}	150

※ 構成比は小数点第2位を四捨五入しています。
※ 単一回答の合計が100%にならない場合があります。複数回答の設問は合計が100%を超えます。
※ 調査①の一部設問（利用目的・月額コスト）は設問設計上の不備があったため、本記事では掲載していません。

2. 調査全体から判明した事実

生成AIを使う中小企業の87.7%が機密情報の入力に強い不安を感じる一方、自動検知・マスキングの仕組みがあるのは11.4%にとどまる — 図1：不安87.7% vs 技術的対策11.4%（調査①）

生成AIを業務で使う人の**87.7%**が、機密情報の入力に「強い不安」を感じている（調査①）
一方、機密情報を自動で検知・マスキングする仕組みがあるのは11.4%。33.3%は対策なし（調査①）
**74.6%（4人に3人）**は利用ルールが「ない」または「形骸化」。ルールなし層の入力リスクは、ルールあり層の約2倍（調査①）
あれば使いたい仕組みの1位は「機密情報の自動検知・マスキング」68.4%（調査①）
中国地方の中小企業の**43.3%**が「推進できる人材・体制が社内外ともにない」（調査②）
生成AIを利用している企業の**65.1%**に、ルールのない利用（シャドーAI）の実態がある（調査②）

3. 調査①：全国の中小企業社員・エンジニア・個人開発者

3-1. 回答者の属性と利用状況：約8割が週1回以上利用

生成AIの利用頻度と利用したことのあるサービスの分布。週1回以上が79.8%、ChatGPTが90.4%、Geminiが70.2% — 図7：利用頻度と利用サービス（調査①）

回答者は、中小企業（従業員300名以下）の従業員が69.3%、個人開発者・フリーランスのエンジニアが25.4%、中小企業の経営者・役員が5.3%です。業務内容は「IT/開発が主業務ではないが、業務で生成AIを使っている／使う予定」が63.2%と最多で、ソフトウェア開発が18.4%、IT・システムの導入・運用が10.5%でした。

利用頻度は「ほぼ毎日」46.5%、「週に数回」33.3%で、週1回以上の利用者が79.8%を占めます。利用したことのあるサービスはChatGPT／OpenAI APIが90.4%、Google Gemini／Antigravityが70.2%で2強。Claude／Anthropic APIが28.1%、Microsoft Copilotが25.4%と続きました。

3-2. 87.7%が機密情報の入力に「強い不安」。技術的対策は11.4%

「生成AIに会社や顧客の機密情報を入力することには、強い不安を感じる」に対し、「非常にあてはまる」52.6%、「ややあてはまる」35.1%と、合わせて87.7%があてはまると回答しました。

一方で、現在行っているセキュリティ・情報漏えい対策（複数回答）は次のとおりです。

対策	割合
入力してよい情報の範囲を定めている	50.9%
特に対策はしていない	33.3%
社員向けの教育・研修を行っている	24.6%
機密情報を自動でマスキング／検知する仕組みがある	11.4%
利用ログを記録・監視している	11.4%

「範囲を定める」「研修する」といった人の運用に頼る対策が中心で、機械的に止める仕組みを持つのは約1割です（図1参照）。不安を感じている人（100名）に限っても、自動マスキングの仕組みがあるのは11.0%にとどまりました。

3-3. 4人に3人が利用ルール「なし」または「形骸化」

生成AIの利用ルールの有無。ルールなし45.6%、形骸化28.9%、明確なルールあり22.8% — 図2：利用頻度と利用サービス（調査①）

生成AIの業務利用に関するルール・ガイドラインについては、「特にルールはない」45.6%、「一応あるが、形骸化している／守られていない」28.9%と、合わせて74.6%が実効性のあるルールを持っていませんでした。「明確なルールがあり、周知されている」は22.8%です。

3-4. 約半数に機密情報の入力リスク。ルールなし層では2倍

「あなた自身、または周囲で、生成AIに社外秘の情報を入力している状況はありますか」には、次のような回答でした。

機密情報の入力状況とルール別の入力リスク。全体で47.4%にリスク、ルールなし層55.3%、ルールあり層26.9% — 図3：機密情報の入力状況（調査①）

回答	割合
ルールで禁止しており、その心配はない	35.1%
入力しかねない状況がある	28.1%
わからない	17.5%
周囲で入力している人がいる／見聞きしたことがある	11.4%
自分自身が入力したことがある	7.9%

「自分が入力」「周囲が入力」「入力しかねない」を合わせた47.4%に、何らかの入力リスクがあります。ルール別に見ると、入力リスクがある割合はルールなし・形骸化層（n=85）で55.3%、明確なルールあり層（n=26）で26.9%と約2倍の差がありました。

ルールの整備には効果がある一方、明確なルールがある層でも4人に1人にリスクが残っています。ルールだけでは防ぎきれない、というのがこの設問の示すところです。

3-5. AI特有のリスクを「内容まで理解」は16.7%。「仕方ない」派は18.4%

プロンプトインジェクションや「AIからの情報漏えい攻撃」といったAI特有のリスクについて、「内容を理解しており、対策も意識している」は16.7%でした。「言葉は知っているが、詳しくは知らない」64.9%、「聞いたことがない」18.4%と、83.3%は詳しく知らない状態です。

AI特有リスクの認知度と、リスク許容度の分布。内容まで理解16.7%、許容派18.4% — 図8：リスクの認知度と許容度（調査①）

一方、「多少のリスクがあっても、生成AIに機密情報を入力して使うのは仕方がない」に対しては、「非常に」5.3%＋「やや」13.2%＝18.4%が許容派、「あまり」32.5%＋「全く」28.9%＝61.4%が非許容派でした。大半は許容していないものの、5人に1人はリスクを承知で入力している可能性があります。

3-6. 複数モデルの使い分けは64.9%。コスト課題は「重複課金」「把握できず」

複数の生成AI・LLMを用途によって使い分けている人は、「2つ程度」41.2%、「複数を日常的に」23.7%で、合わせて64.9%にのぼります。

生成AIの利用コストの課題と、複数モデルの使い分け状況。2つ以上を使い分けが64.9% — 図9：コスト課題と複数モデルの使い分け（調査①）

利用コストの課題（複数回答）は「特に課題は感じていない」42.1%が最多でしたが、「利用料金が高い」30.7%、「複数のAIサービスにそれぞれ課金しており、重複・無駄がある」21.9%、「コストを抑える方法がわからない」18.4%、「誰がどれだけ使っているか把握できていない」14.0%と、複数モデルの利用に伴う管理の課題が続きました。

3-7. エンジニア・IT担当者のAPIキー管理、「適切に管理」は26.8%

ソフトウェア開発やIT導入・運用を担う回答者と個人開発者（n=41）に、AIのAPIキーや認証情報の管理について尋ねました。

エンジニア・IT担当者41名のAPIキー管理状況。適切に管理26.8%、不安あり31.7%、意識していない29.3% — 図10：APIキー・認証情報の管理（調査①、n=41）

「環境変数やシークレット管理ツールで適切に管理している」は26.8%にとどまり、「管理方法に不安がある」31.7%、「特に意識していない」29.3%、「ソースコードに直接書いてしまうことがある」4.9%と、65.9%に管理上の懸念があります。

3-8. 欲しい仕組みの1位は「機密情報の自動検知・マスキング」68.4%

あれば利用したい仕組みの順位。自動検知・マスキング68.4%、コスト可視化42.1%、ログ監査31.6% — 図4：あれば利用したい仕組み（調査①）

AI・生成AIをより安全・効率的に使うために、あれば利用したい仕組み（複数回答）は次の順でした。

仕組み	割合
機密情報を自動で検知・マスキングしてくれる仕組み（情報漏えい対策）	68.4%
AIの利用コストを可視化・削減してくれる仕組み	42.1%
利用ログの記録・監査ができる仕組み	31.6%
社員のAI利用を管理・統制できる仕組み	28.1%
複数のAIモデルを1つの窓口で使い分けられる仕組み	27.2%
手持ちのAPIキーをそのまま安全に使える仕組み（BYOK）	12.3%
特に必要ない	5.3%

1位の「自動検知・マスキング」は、現在それを持っている人の割合（11.4%）との差が57ポイントあり、ニーズと実態のギャップが最も大きい項目です。エンジニア・IT系（n=41）では「複数モデルを1つの窓口で」が34.1%と、全体（27.2%）より高くなりました。

4. 調査②：中国地方5県の中小企業でIT導入に関わる方（n=150）

4-1. 回答者の属性

回答者は広島県44.0%、岡山県27.3%、山口県12.7%、鳥取県10.0%、島根県6.0%の在住者です。職業は会社員44.0%、自営業30.0%、経営者・役員26.0%で、年代は50代30.0%、60代以上37.3%と経営層・管理層が中心です。業種は製造業16.0%、サービス業15.3%、商社・卸売・小売業12.0%、建設業10.7%など、非IT業種が大半を占めます。

直近1年間のIT関連投資額は「10万円未満」が32.0%で最多、「わからない」が24.7%でした。

4-2. 生成AIの利用は55.3%、全社導入は9.3%。不安の上位は「誤情報」「漏えい」「コスト」

勤務先での生成AI利用は「全社的に導入」9.3%、「一部の部署・業務で活用」22.0%、「個人の判断で使っている人がいる」24.0%で、何らかの形で利用している企業は55.3%です。「利用していない」は36.0%、「禁止している」は1.3%でした。

中国地方の中小企業における生成AI利用状況と不安・課題。全社導入9.3%、何らかの形で利用55.3% — 図11：生成AIの利用状況と不安・課題（調査②）

生成AI活用の不安・課題（複数回答）は「誤った情報（ハルシネーション）が出る」31.3%、「社内情報・個人情報の漏えいリスク」26.0%、「利用料金・コストがかさむ」22.7%の順です。「特に不安・課題はない」も30.0%ありましたが、生成AIを利用している企業（n=83）に限ると12.0%に下がり、漏えいリスクへの不安は41.0%に上がります。

4-3. 43.3%が「AI・DXを推進できる人材・体制が社内外ともにない」

AI・DXを推進する体制は「社内外ともに推進できる人材・体制がない」が43.3%で最多でした。

中国地方の中小企業のAI・DX推進体制。人材・体制がない43.3%、専任あり7.3% — 図5：AI・DXの推進体制（調査②）

「専任の担当者・部署がある」7.3%、「他の業務と兼任している担当者がいる」19.3%、「外部の業者・専門家を中心に進めている」8.7%と、体制がある企業は合わせても35.3%です。経営者・自営業（n=84）に限ると、「人材・体制がない」は56.0%に上がりました。

4-4. 障壁は5項目が拮抗。セキュリティ対策費は年10万円未満が約半数

AI・デジタル化を進めるうえでの障壁（複数回答）は、「セキュリティ・情報漏えいが不安」26.7%、「導入・運用のコストが高い」25.3%、「導入しても効果が出るかわからない」23.3%、「何から手をつければよいかわからない」22.7%、「推進できる人材がいない」22.0%と、5項目が拮抗しています。「特に障壁はない」は20.0%でした。

AI・デジタル化の障壁と、セキュリティ対策の年間費用。障壁5項目が22〜27%で拮抗、年10万円未満が47.3% — 図12：AI・デジタル化の障壁とセキュリティ対策費（調査②）

セキュリティ対策にかけている年間費用は「0円」16.7%、「1円以上〜10万円未満」30.7%で、47.3%が年10万円未満です。「10万円以上〜30万円未満」は20.7%、「30万円以上」は8.7%にとどまります。

4-5. 利用企業の65.1%に"ルールなき利用"。求められるのは「任せられる環境」

生成AIを利用している企業（n=83）に、会社が公式に認めていない・明確なルールがないまま従業員が使っている実態があるかを尋ねると、「実際にある（見聞きしたことがある）」24.1%、「おそらくあると思う」41.0%で、合わせて65.1%でした。同じ利用企業の54.2%は、機密情報を「実際に入力しているのを知っている」（12.0%）または「入力しかねない状況がある」（42.2%）と回答しています。

生成AI利用企業のルールなき利用の実態65.1%と、利用したい外部支援の順位 — 図6：ルールなき利用の実態と外部支援ニーズ（調査②）

AI・デジタル化にあたり利用したい外部支援（複数回答）は次の順でした。

外部支援	割合
セキュリティ対策まで含めて任せられるAI利用環境	24.7%
従業員向けのAI・IT研修	24.0%
AIの利用コストを管理・削減してくれる仕組み	23.3%
導入から社内定着までを伴走してくれる支援	18.0%
補助金・助成金の申請サポート	15.3%
特に必要ない	36.7%

「特に必要ない」が36.7%ある一方、63.3%は何らかの外部支援を求めています。上位3つは「セキュリティ」「研修」「コスト管理」で、いずれも社内に専任者がいない企業が自力で用意しにくい領域です。

5. 2つの調査から見えること

2つの調査に共通するのは、不安やルールはあっても、機密情報が入力される"その瞬間"を止める仕組みがないという点です。

調査①では、ルールの整備で入力リスクは約半分に下がるものの、ルールがある層でも4人に1人にリスクが残りました。調査②では、生成AIを利用している企業の6割超にルールのない利用があり、半数超が機密情報の入力を懸念しています。

もう1つの共通点は、特に地方の中小企業ではそもそも推進する人材・体制がないという点です。中国地方の回答者の43.3%が人材・体制の不在を挙げ、外部支援として求めているのは「セキュリティ込みで任せられる環境」「研修」「コスト管理」でした。

ルール整備と教育は必要ですが、それだけでは限界があります。人の注意力に頼らず機械的に機密情報を止める仕組みと、その仕組みを含めて丸ごと任せられる環境の両方が、中小企業には必要だと私たちは考えています。

6. ヤマネックスの取り組み：「ぶちAI」シリーズ

今回の調査結果で判明した課題に対し、当社は「ぶちAI」シリーズを2026年9月より提供開始します。「ぶち」は山口弁で「とても」を意味する言葉です。

6-1. ぶちAIゲートウェイ（2026年9月2日提供開始）

生成AIツールと各社のLLM（大規模言語モデル）の間に置く、"関所"型のゲートウェイサービスです。

送信内容に含まれる個人情報、およびAPIキーなどのシークレットを送信前に自動で検知してマスキングし、入力内容を保持しない設計（ゼロリテンション）で情報漏えいリスクを低減します。また、繰り返し使われるプロンプトやデータを再利用してトークンを節約します。いま利用しているCodexやClaude Code、APIなどを置き換えることなく導入できる簡単が魅力です。

2026年9月2日から正式提供開始となり、現在パイロットユーザー募集中です。詳しくは以下からご確認ください。

ぶちAIゲートウェイの詳細を見る

6-2. ぶちAIワーク（2026年9月2日申込受付開始）

専任のIT担当者がいない中小企業でも、従量課金による「AI利用費の節約」と、うっかり情報漏えいを防ぐ「セキュリティ対策」を備え、安心して使える社内AIチャット/AIエージェント環境です。

わかりやすいAIモデル「ぶちAI」「ぶちAI＋」「ぶちAI Speed」に加え、ご利用業務に合わせた「専門AI」を提供できます。加えて、ぶちAIゲートウェイと連携してセキュリティ対策とトークン節減を実現できます。日常業務のAIチャットから、請求書などの経理処理、業務データの分析・改善など、広い範囲で活用できるサービスです。

2026年9月2日から申し込み開始となり、9月14日から正式提供を開始します。詳しくは以下からご確認ください。

ぶちAIワークの詳細を見る

AI導入前の「無料AI業務改善診断」から、利用ルールの整備、社内定着までを当社が伴走します。以下をお試しください。

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7. 調査結果の引用・転載について

本調査結果は、出典を明記いただければ、報道・ブログ・社内資料などで自由に引用・転載いただけます。 引用の際は「ヤマネックス株式会社調べ」と記載のうえ、本記事へのリンク設置をお願いいたします。グラフ画像もそのままご利用いただけます（改変はご遠慮ください）。

その他ご希望は、お問い合わせフォームからご連絡ください。

8. よくある質問

2つの調査を合算した数値はありますか？: ありません。対象者・設問・調査方法が異なるため、合算せず別々に集計しています。

調査①の「有効回答114」はどのように決めましたか？: 回収117件のうち、指示どおりの選択肢を選べているかを確認する設問と、簡単な計算問題の2問で不適切な回答があった3件を除外しました。

調査①の回答者はどのような人ですか？: 全国の中小企業（従業員300名以下）で働く会社員・経営者と、個人開発者・フリーランスのエンジニアです。生成AIを週1回以上使っている人が約8割を占めるため、「生成AIをすでに使っている層」の実態を表す調査とお考えください。

調査②の「中国地方の中小企業」には個人事業主も含まれますか？: 含まれます。回答者の30.0%が自営業です。

数値やグラフを自社の資料に使ってもよいですか？: 出典「ヤマネックス株式会社調べ」の明記と本記事へのリンク設置を条件に、ご利用いただけます。

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会社概要

社名：ヤマネックス株式会社
所在地：山口県山口市金古曽町6-16
代表者：代表取締役山根伸平
設立：2025年8月
事業内容：ITメディアの運営（スマートフォン・ガジェットレビュー）、AI・システム開発およびセキュリティコンサルティング、3Dプリント製品の企画・製造
URL：https://yamanex.co.jp

カテゴリー: 調査結果