ChatGPTは質問から実行へ｜日本の仕事は32%

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伊東雄歩
監修者 伊東 雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

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  • OpenAIが2026年8月に公開した利用実態レポート「From asking to doing」の中身がわかります
  • 世界のメッセージは「質問49%・作業40%・表現11%」に分かれていることがわかります
  • 日本では仕事中に「成果物をつくらせる」使い方が13.6%から32%へ跳ね上がることがわかります
  • 35歳以上と新興国の伸びが、AIの主役を入れ替えつつある事実がわかります
  • 総務省の調査と重ね合わせて、日本のAI活用の弱点と次の一手がわかります

あなたはChatGPTを「調べもの」に使っていますか、それとも「作業そのもの」を任せていますか。OpenAIが2026年8月に公開した最新レポートは、世界126カ国の実データでこの問いに答えを出しました。日本の数字もはっきり出ています。

OpenAIが公開した「From asking to doing」とは

2026年8月上旬、OpenAIが利用実態レポートを公開しました。

タイトルは「From asking to doing（質問から実行へ）」。副題は「世界はChatGPTをどう仕事に使っているか」です。

集計対象は2026年6月までのデータで、126カ国をカバーしています。個々のメッセージ（ChatGPTに送る1回の指示や質問）を分類して集計した、かなり大がかりな調査です。

ポイントは「誰が使っているか」だけでなく「何をさせているか」まで踏み込んだところ。つまり、AIブームの実態を語る一次データが出てきたということです。

ChatGPTの利用者は週あたり約9億人規模に達したと言われています。その巨大な母集団の中身が、初めて国ごとに見える形になりました。

「聞く」から「やらせる」へ：3分類の内訳

レポートはメッセージを3つに分類しています。

  • Asking（質問）…調べる、教えてもらう。全体の49%
  • Doing（実行）…文章を書く、計画を立てる、プログラムを組む。全体の40%
  • Expressing（表現）…気持ちを書き出す、雑談する。全体の11%

注目すべきは真ん中のDoingです。ここには「成果物をつくらせる」使い方が集まっています。

そして世界全体で見ると、仕事中は仕事以外に比べてDoingの割合が2倍以上に跳ね上がります。職場に入った瞬間、人はAIを相談相手から実務担当者に切り替えているわけです。

Doingのうち、およそ3分の1が仕事関連の利用だと報告されています。AIエージェント（人の代わりに作業を進めるAI）という言葉が流行語で終わっていないことを、この数字が裏づけています。

日本の数字：仕事だと成果物づくりが2倍以上に

日本のデータはとくにわかりやすい形で出ました。

仕事以外の場面でのDoingは13.6%。プライベートでは、7割以上が「聞く」か「表現する」ために使っている計算になります。

ところが仕事中になると、Doingは32%まで上がります。実に2.4倍近い差です。

ある営業担当者の1日を想像してみてください。通勤中は「明日の天気は」「この駅からの行き方は」と聞くだけ。ところがオフィスに着いた途端、議事録の要約、提案書のたたき台、英文メールの下書きを次々と投げ始めます。この切り替わりが、そのまま13.6%と32%の差になっています。

もうひとつ、地味ですが重要な数字があります。日本は1人あたりのメッセージ数の国別順位で、2025年第4四半期から2026年第1四半期にかけて8つ順位を上げました。静かに、しかし確実に使用量が増えているということです。

使う人の顔ぶれが変わった

35歳以上が主役になりつつある

かつてChatGPTは若い人のツールでした。その構図が崩れています。

レポートによれば、35歳以上が送るメッセージの割合は1年前より約5ポイント上昇しました。

しかも、この傾向は一部の国に限りません。90%以上の国で35歳以上の利用が増えています。世界中で同じことが起きているのです。

管理職や経営層が自分の手でAIを触り始めた、と読み替えると腹落ちしやすいでしょう。

新興国の伸びが先行国に追いついてきた

地域別では、アフリカ・南アメリカ・オセアニアの伸びが目立ちます。

2026年第2四半期では、ペルー、ウルグアイ、コスタリカが国別ランキングで大きく順位を上げました。

先行していた欧米との差が、じわじわ縮まっています。スマホ1台とネット回線があれば同じAIが使える以上、これは自然な流れとも言えます。

画像のやりとりが一気に増えた

2026年4月にChatGPT Images 2.0が公開されて以降、画像を含む会話の割合が伸びました。

2026年6月時点で、世界全体のマルチメディア会話（画像などを含むやりとり）は7.8%です。

国別ではブラジルが11.1%、コロンビアが10.1%、メキシコが10%と高い水準。一方の日本は4.6%にとどまります。

文字中心で使う日本、画像も気軽に投げる中南米。同じサービスでも、使われ方の文化差がここに表れています。

他社の調査と比べてわかること

似た調査は他社も出しています。並べると立ち位置の違いが見えてきます。

  • OpenAI「From asking to doing」…一般消費者を含む幅広い利用者が対象。質問49%・実行40%・表現11%と、用途が分散している
  • Anthropic Economic Index…Claudeの利用分析。コーディングが約36%を占め、開発者寄りに偏っている
  • 同レポートでは、人が主導して手伝わせる「拡張」が52%、丸ごと任せる「自動化」が45%と報告されています

つまり、ChatGPTは「みんなの実務ツール」、Claudeは「つくる人の道具」という色分けです。

ここが重要なのですが、両社のデータはそろって「AIに丸投げする使い方が伸びている」方向を指しています。会社を問わず、AIの役割が助言者から実行者へ移っているのです。

なお、月間の訪問数ではChatGPTが他を大きく引き離しており、Geminiが続き、Claudeは開発・企業用途で存在感を持つ、という構図が続いていると言われています。

日本の企業と個人にどう効くか

総務省の調査と重ねると、日本の課題がくっきり見えます。

情報通信白書によれば、日本の生成AI個人利用率は58.8%まで伸びました。前回調査から倍増です。

ただし米国とドイツは75.6%、中国は93.6%。まだ差は開いたままです。

差はさらに「使い込み」で広がります。ほぼ毎日使う人の割合は、米国47.9%に対して日本は29.9%。触ったことはあるが習慣にはなっていない人が多い、ということです。

ここでOpenAIのデータが効いてきます。仕事中のDoingが32%まで上がるなら、使用頻度を上げるいちばんの近道は「業務の中に置くこと」だと言えるからです。

たとえば、月末に数百件の請求書を目視で突き合わせている経理担当者。読み取りと差分チェックをAIに回すだけで、毎日触る理由が生まれます。

あるいは、週次の営業報告を毎回ゼロから書いている部門。テンプレートと過去データを渡して下書きを生成させれば、それは立派なDoingです。

逆に「便利そうだから各自使ってみて」で終わらせると、日本のプライベート利用と同じ13.6%の世界から抜け出せません。業務プロセスに組み込むかどうかが分かれ道になります。

よくある質問（FAQ）

Q1. このレポートは誰でも読めますか？

はい。OpenAIの公式サイトで「From asking to doing」として公開されています。国別のデータも合わせて確認できます。

Q2. 個人のチャット内容が読まれているのではないですか？

レポートは個々の会話を人が読む形ではなく、メッセージを自動で分類して統計化する方法がとられています。公表されているのは国・年齢層といった集計値です。

Q3. 日本の4.6%という画像利用率は低すぎませんか？

ブラジルの11.1%と比べれば低い水準です。ただし日本はテキスト中心の業務利用が多く、これは遅れというより使い方の違いと見るのが自然です。

Q4. 中小企業がまず何から始めればいいですか？

毎週かならず発生する定型作業を1つ選び、そこだけAIに任せる形が現実的です。議事録要約や見積書の下書きなど、失敗しても取り返せる作業から始めるのが安全です。

Q5. 「質問から実行へ」の流れは今後も続きますか？

AIエージェント関連の機能追加が続いているため、Doingの比率はさらに上がると見られています。ただし業務データとの接続や社内ルールの整備が前提になります。

まとめ

  • OpenAIが2026年8月、126カ国・2026年6月までのChatGPT利用実態レポートを公開した
  • メッセージの内訳は質問49%・実行40%・表現11%で、仕事中は実行が2倍以上に増える
  • 日本は仕事以外13.6%に対し、仕事中は32%と大きく跳ね上がる
  • 35歳以上のシェアが約5ポイント上昇し、90%以上の国で高年齢層が伸びている
  • 画像を含む会話は世界7.8%に対し日本4.6%で、テキスト中心の使い方が続く
  • 日本の個人利用率は58.8%だが、毎日使う人は29.9%と定着はこれから

まずは自分の職場で毎週必ず発生する作業を1つ選び、今週中にAIへ任せてみてください。

参考文献

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