【労働経済白書2026を読む①】製造業でAIを使う人のうち、会社の訓練を受けたのは33.3%。8か国で最低

厚生労働省『令和8年版 労働経済の分析』をテーマ別に読み解く連載の第1回。製造業でAIを使う人のうち、会社からAIに関する訓練を受けた人は33.3%で、米国（62.7%）の約半分にとどまる。足りないのは訓練の量だけではない。AIを今の仕事を効率化する道具としてだけ見ている限り、何を訓練すべきかは決まらない。欠けているのは、能力開発を将来から逆算する設計だと当研究所は考える。

スキルマネジメント研究所
11月 10, 2026

【労働経済白書2026を読む①】製造業でAIを使う人のうち、会社の訓練を受けたのは33.3%。8か国で最低

 株式会社Skillnote スキルマネジメント研究所　鎌倉 翔 

 厚生労働省『令和8年版 労働経済の分析』をテーマ別に読み解く連載の第1回。製造業でAIを使う人のうち、会社からAIに関する訓練を受けた人は33.3%で、米国（62.7%）の約半分にとどまる。足りないのは訓練の量だけではない。AIを今の仕事を効率化する道具としてだけ見ている限り、何を訓練すべきかは決まらない。欠けているのは、能力開発を将来から逆算する設計だと当研究所は考える。 

【目次】

  1. 製造業でAIを使う人のうち、会社の訓練があったのは33.3%
  2. 訓練があった人ほど、AIで仕事の成果が上がったと実感している
  3. 能力開発を数年先から逆算する企業は、300人以上でも14.2%（15業種計）
  4. 研究所の見立て：AIを「効率化の道具」と見ている限り、何を訓練するかは決まらない


 『労働経済の分析』は、厚生労働省が毎年公表する白書で、通称「労働経済白書」と呼ばれる。前年の雇用・賃金などの動向を振り返る第Ⅰ部と、年ごとのテーマを掘り下げる第Ⅱ部で構成される。2026年9月29日に公表された令和8年版のテーマは「AI等技術革新が進む中での労働市場の現状と課題」。本連載では、この第Ⅱ部を全4回で読み解く。 

テキストのコピー (1)

1. 製造業でAIを使う人のうち、会社の訓練があったのは33.3% 

白書は、OECDの報告書「Artificial Intelligence and the Labour Market in Japan」（2025年）をもとに、AI※1を使う働き手が会社からどれだけ支援を受けているかを国際比較している（図表1）。

対象は、金融・保険業と製造業で働くAI利用者である。このうち「AIと協働するための訓練や財政支援が企業から提供されている」と答えた人の割合は、製造業で日本33.3%、米国62.7%、ドイツ54.2%、英国51.7%だった。日本の製造業では、会社の訓練があったと答えたAI利用者は3人に1人にとどまる。金融・保険業では日本26.9%、米国60.5%、英国57.2%、ドイツ54.8%である。OECDの報告書によれば、両業種ともアイルランドが69%と最も高く、日本は3割前後で調査対象8か国の中で最も低い。他7か国の平均でみても、製造業で53.3%、金融・保険業で57.5%と、日本を20〜30ポイント上回る。

ただし、この比較には注意が要る。日本の数字は労働政策研究・研修機構（JILPT）が2024年5〜6月に行った調査（製造業のAI利用者418人）、他国の数字はOECDが2022年1〜2月に7か国で行った調査（同912人）に基づく。調査主体も時期も異なり、生成AIが普及する前の他国の数字と比べている点で、差の大きさは幅をもって読む必要がある。それでも、両業種で日本だけが3割前後にとどまるという差は、調査時期の違いだけで埋まるとは考えにくい。

この数字は、すでにAIを使っている人だけを対象にしている点にも注意したい。日本では企業のAI利用率そのものが9.2%（2023年、従業員10人以上）と、OECD平均の20.2%の半分以下にとどまる（第2-(1)-8図）。個人の生成AI利用率（直近3か月に利用した人の割合、日本は2024年）も26.7%と、OECD平均の36.8%を下回る。しかし33.3%という数字は、「まだAIが普及していないから訓練も少ない」という理由だけでは説明できない。AIが職場に入った後でも、訓練が追いついていないのである。

 

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図表1　AIと協働するための企業の訓練等があったと回答したAI利用者の割合（金融・保険業、製造業）
出所：OECD「Artificial Intelligence and the Labour Market in Japan」（2025）を基に株式会社Skillnote スキルマネジメント研究所作成 

 

2. 訓練があった人ほど、AIで仕事の成果が上がったと実感している

訓練の有無は、AIの効果の実感と強く関係している（図表2）。JILPTが2024年に日本のAI利用者（業種を問わない）を対象に行った調査で、AIを使う前と後を比べて「仕事のパフォーマンス」が「改善した」「少し改善した」と答えた人の割合を見る。企業の訓練と本人の学び直しの両方があった人（403人）では83.6%、どちらもなかった人（1,016人）では46.6%で、差は37.0ポイントある。「学び直しのみ」「企業の訓練のみ」の人はその中間にあり、労使の両方がそろったときに実感が最も高くなる。製造業の国際比較でも傾向は同じで、OECDの報告書によれば、訓練の有無による実感の差は5項目の平均で日本が37.3ポイントと、他国の23.2ポイントを上回る。効果は仕事の成果だけにとどまらない。AIの利用後に賃金が変わった人のうち、「上がった」から「下がった」を引いた値は、両方があった人で25.3ポイントのプラス、どちらもなかった人では1.8ポイントのマイナスだった。

AI利用者全体（業種を問わない）で項目別に見ると、訓練の有無による差が最も大きかったのは「身体の健康と職場における安全性」※2の46.2ポイントである（両方あり69.7%、どちらもなし23.5%）。製造業にとって、安全は身近な課題でもある。厚生労働省の業種別統計によれば、2025年の休業4日以上の死傷者数（新型コロナウイルス感染症へのり患によるものを除く）は、製造業が26,371人と業種別で最も多く、全産業（135,333人）の約2割を占める。死亡者数でも、建設業（214人）に次いで2番目に多い115人である。

ただし、これは相関であり、訓練がAIの効果を生んだという因果を示すものではない。訓練に取り組む企業は、もともとAIの活用や安全管理が進んでいる可能性がある。OECDの報告書も、AI利用者の属性の違いが結果に影響している可能性に触れている。もっとも、年齢などの個人の属性を統計的にそろえた分析でも、両方を行った人は、どちらも行っていない人に比べ、仕事のパフォーマンスが「大いに改善した」と答える確率が19.7ポイント高かった。

 

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図表2　企業の訓練・労働者の学び直しの有無別にみた、AI利用後に各項目が「改善した」と回答したAI利用者の割合
出所：厚生労働省「令和8年版 労働経済の分析」を基に株式会社Skillnote スキルマネジメント研究所作成（第2-(1)-15図。原資料はOECD「Artificial Intelligence and the Labour Market in Japan」（2025））

3. 能力開発を数年先から逆算する企業は、300人以上でも14.2%（15業種計） 

では、なぜ訓練が追いつかないのか。手がかりは、企業の能力開発の方針にある（図表3）。JILPTが2024年10〜11月に従業員5人以上の企業を対象に行い、6,116社が回答した調査で、従業員の能力開発の方針を尋ねている。「数年先の事業展開を考慮して、その時必要となる人材を想定しながら能力開発を行っている」と答えた企業は、9人以下で8.0%、300人以上でも14.2%にとどまった。最も多いのは「今いる人材を前提に、その能力を一段階アップできるよう能力開発を行っている」で、規模が大きい企業ほどこの回答が多く、300人以上では48.7%と半数近くにのぼる。ただし、300人以上の回答企業は113社と少なく、この数字は幅をもって読む必要がある。大企業ほど育成の方針は持っている。しかし、その中身は将来からの逆算ではなく、今の人材の延長線上にある。 

 一人前まで3年以上かかる企業が6割超。それでも教える人が足りない 

延長線上の育成で足りるかどうかは、人が育つまでにかかる時間による。同じ調査で、中心的な業務で一通りの仕事をこなせるようになるまでの期間を尋ねると、製造業では「3〜4年程度」が43.7%で最も多く、3年以上とする企業は合わせて6割を超える。数年先に必要な人材は、数年前から育て始めなければ間に合わない。

それでも逆算が進まない背景の一つは、教える側の不足である。同じ調査で人材育成の課題を尋ねると、「指導する人材が不足している」が33.5%で最も多く、300人以上では55.8%に達する。300人以上では「人材育成を行う時間がない」も43.4%にのぼる。

企業自身も、その必要性は感じている。デジタル技術の活用が進む中で必要な社内の環境整備を尋ねると、「従業員個々人の業務遂行能力の見直し・明確化（スキルマップなど）」が37.3%で最も多く、300人以上では50.4%にのぼる。

この傾向は、当研究所が製造業の現場で見てきた実感とも重なる。多くの企業でスキルマップの整備が進んでいるが、記録されているのは主に「今、誰が何をできるか」である。将来必要になるスキルまで項目に落とし込んでいる企業は、ごく一部にとどまる。一方で、企業との対話では「将来求められる力量を示してほしい」という声が確実に増えている。ニーズはあるのに、まだ実現できていない状態である。

省力化で生まれた余力を、付加価値の高い業務に回せた人は23.5%

延長線上の発想は、AIの効果の受け止め方にも表れている（図表4）。厚生労働省の労働者調査で、AIやロボットなどによる省力化の取組※3が行われている労働者のうち、67.3%が業務の効率化や負担軽減が「改善した」と答えた。項目別に多いのは「処理時間」（67.0%）、「記録・事務作業の負担」（54.9%）で、いずれも効率化そのものに関わる項目である。ところが、省力化で生まれた余力の主な活用先（単一回答）を見ると、「より付加価値の高い業務（判断、改善、企画など）」は23.5%だった。最も多い回答ではあるが、4人に1人にとどまる。次いで多いのは「人手不足の穴埋め」の19.1%である。

一方で、同じ調査では「業務の成果やサービスの質」が「高まった」と答えた人が54.8%にのぼり、白書は省力化が付加価値の向上にもつながっていると評価している。また、この調査はAIに限らない省力化全般を対象としており、製造業に限った数字でもない。読み方には幅があることを付け加えておく。

 

figure3_development_policy_by_size図表3　企業規模別にみた、従業員に対する人材育成・能力開発の方針
出所：労働政策研究・研修機構「人材育成と能力開発の現状と課題に関する調査（企業調査）」（2025年）を基に株式会社Skillnote スキルマネジメント研究所作成

 

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図表4　省力化の取組が業務遂行などに与える影響
出所：厚生労働省「令和8年版 労働経済の分析」を基に株式会社Skillnote スキルマネジメント研究所作成

 

4. 研究所の見立て：AIを「効率化の道具」と見ている限り、何を訓練するかは決まらない

訓練を受けた人が33.3%、数年先から逆算して育成する企業が14.2%、余力を付加価値の高い業務に回した人が23.5%。対象はそれぞれ製造業のAI利用者、15業種の企業、業種を限らない労働者と異なるが、当研究所は、これらが同じ根から出ていると見ている。AIを「今の仕事を速くする道具」として見る発想である。大企業ほど育成の方針は持っているが、その中身は将来からの逆算ではなく、今の人材の延長線上にある。効率化だけが目的であれば、訓練は操作を覚えれば足り、将来のスキルを描く必要はない。しかし、一人前になるまで3年以上かかる製造現場では、数年先に必要な人材は数年前から育て始めなければ間に合わない。

ただし、この統計が測っているのは、訓練が「あったか」までである。その訓練が「どのスキル」を対象にしたのかは測られていない。AIによって要らなくなるスキルと、新たに必要になるスキルを区別できなければ、訓練率が上がっても、その中身が改革につながるかは分からない。

自社はAIの効果を何で測っているだろうか。コスト削減の先に、どの工程の、どのスキルで付加価値を生むのかを、AIを導入する前に言えるだろうか。

 


連載一覧【労働経済白書2026を読む】

  • 第1回　製造業でAIを使う人のうち、会社の訓練を受けたのは33.3%。8か国で最低（本記事）
  • 第2回　スキルを整理できない企業、何を学べばよいか分からない若手（11月下旬公開予定）
  • 第3回　メタスキルは個人の能力か、職場の仕組みか（12月上旬公開予定）
  • 第4回　生産工程職は減り、求人は増える（12月中旬公開予定）

用語注

※1 AI：白書では、OECDの定義を参考に、入力された情報に基づき、予測、分類、推奨、コンテンツ生成、意思決定支援、機械・ロボット等の制御などを行う情報処理技術またはシステムとしている。

※2 身体の健康と職場における安全性：労働安全（身体の健康と職場の安全）を指す。AI利用上の情報セキュリティや情報管理は含まない。

※3 省力化の取組：白書では、AIによる定型業務の自動化や、セルフレジ・配膳ロボットなどによる接客サービスの省力化を例に挙げている。図表4の労働者調査で用いられた定義は、白書には記載されていない。

出所一覧

本記事の資料抽出・集計・下書きにはAIを利用し、研究員が内容を検証した。

二次利用について

本記事の図表は、出所（株式会社Skillnote スキルマネジメント研究所「製造業でAIを使う人のうち、会社の訓練を受けたのは33.3%。8か国で最低」）を明記のうえ、自由に引用・転載できます。

著者プロフィール

鎌倉 翔（かまくら しょう）
株式会社Skillnote スキルマネジメント研究所 研究員

大手人材会社の社内ベンチャーや医療系スタートアップを経て、Skillnoteに参画。PR・マーケティングを推進するほか、東京大学大学院経済学研究科 経営教育研究センター（MERC）の「ものづくり経営研究コンソーシアム」組織づくり研究会において、「工場長の人材育成」をテーマとした共同研究に携わる。

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