有価証券報告書のAI用途調査2026｜上場100社はAIを「何に」使うと書いたか。業務効率化57社・営業マーケ23社・顧客対応4社

時価総額上位100社の有価証券報告書に書かれたAIの言及1,464回の文脈を12の用途に分類すると、最も多いのは「業務効率化・生産性」で57社、次いで「製造・品質・設備保全」50社、「AI人材の育成・教育」36社でした。「営業・マーケティング」は10社から23社へ倍増した一方、現場で定番の「顧客対応・コンタクトセンター」は4社、「文書・議事録・翻訳」は4社にとどまります。

本調査は、Digital Sales編集部による一次調査です。前回の「有価証券報告書のAI言及調査2026」で数えたAIの言及(前期736回→最新期1,464回)について、1回ごとに前後60字の文脈を取り出し、そこに現れる言葉で用途を12種類に分類しました。「AIをどれだけ語ったか」ではなく「AIを何のためと書いたか」を数えています。

AIの用途ランキング(言及企業数)

用途は「AI」の言及の前後60字にある言葉で判定しています。1つの言及が複数の用途に数えられることがあります(「AIで業務効率化と新サービス開発を進める」は2用途)。表の下2行はAIを「使う」用途ではなく、AIを「支える側」(データセンター・半導体・電力)と「守る側」(リスク・ガバナンス)の文脈で、用途とは別枠で数えました。

AIに言及した87社のうち、12用途のいずれかに当てはまる文脈を持つ企業は77社でした。残りの10社(村田製作所、HOYA、豊田通商、ディスコ、テルモ、日本製鉄、クボタ、住友金属鉱山、住友不動産、レーザーテック)は、AIを需要や市場環境(AI向け半導体の需要、AIサーバー向け部材など)の文脈だけで書いており、自社の用途としては書いていません。用途の数が多かったのはソフトバンク(10用途)、ソフトバンクグループ(9用途)、日立製作所(9用途)、富士通(9用途)、住友商事(8用途)、SOMPOホールディングス(8用途)です。

なぜ「業務効率化」が最多なのか

業務効率化・生産性の文脈でAIを書いた企業は38社から57社に増えました。業種別では電気機器は20社中11社→14社、情報・通信業は7社中4社→6社、銀行業は6社中2社→5社、医薬品は6社中3社→4社、機械は7社中1社→2社です。

書かれ方は「あらゆる業務にAIを入れて効率化する」型が中心です。ソフトバンクは「コールセンター業務やネットワーク運用・監視業務の自動化などを始め、あらゆる領域でAIの活用を検討し、さらなる業務の効率化を図ります。」と、コールセンターとネットワーク運用の自動化を起点に全領域へ広げると書いています。日立製作所は「幅広い事業領域を持つ当グループにおいて、AIによる社内業務改革を通じてナレッジやノウハウを体系化することは、カスタマーゼロとして大きな強みになります。」と、社内で使った実績を顧客向けサービスに転用する「カスタマーゼロ」の考え方を示しました。中外製薬は「技術動向把握のアンテナ機能を拡充するとともに、専門部署強化と外部専門人財の積極活用によるケイパビリティの強化、生成AIの全社的活用推進とコンプライアンスリスク評価体制の強化に取り組みます。」と、全社展開とリスク評価を同じ文に並べています。

全社員・全従業員を対象にしたAI展開に触れた企業(AIの言及の前後60字に「全社員」「全従業員」などがある企業)は8社から14社(日立製作所、伊藤忠商事、中外製薬、ソフトバンク、パナソニックホールディングス、武田薬品工業、豊田通商、コマツ、キヤノン、第一三共、LINEヤフー、ENEOSホールディングス、レゾナック・ホールディングス、大和証券グループ本社)に増えました。伊藤忠商事は「特に、DXの知識獲得においては、習得度合いによる階層別のプログラムや、全従業員を対象とした生成AIのeラーニングを構築する等、DXを目的化せず、当社の業容変革を実現・推進できる人材を体系的に育成しております。」と、教育から入ることを明記しています。

具体的な製品名・ベンダー名を書いた企業は6社(ソフトバンクグループ、キオクシアホールディングス、三井物産、富士通、富士フイルムホールディングス、JX金属)だけです。三井物産は「また、昨今の生成AIの急速な進化を受け、当社における生産性及び事業価値の向上を目指し生成AIの活用を進めており、2025年3月期に、全社共通AIとしてMicrosoft 365 Copilotの利用を開始しました。」と、製品名まで書いた数少ない例です。有価証券報告書は製品名を避ける文書であり、「何を入れたか」ではなく「何のために入れたか」が書かれる、というのが本調査の読み取りです。

営業・マーケティングへのAIは誰が書いたか

営業・マーケティングの文脈でAIを書いた企業は、10社から23社に倍増しました。新たに書いたのは三井住友フィナンシャルグループ、リクルートホールディングス、ソニーグループ、三菱商事、ゆうちょ銀行、ソフトバンク、日本郵政、SOMPOホールディングス、三井住友トラストグループ、野村総合研究所、大和証券グループ本社、日本郵船、アサヒグループホールディングスの13社です。業種別では情報・通信業は7社中3社→5社、銀行業は6社中0社→3社、卸売業は6社中2社→3社、電気機器は20社中3社→4社、機械は7社中0社→0社、医薬品は6社中0社→0社でした。

金融の記述は「顧客接点の高度化」が軸です。三井住友フィナンシャルグループは、異業種企業がAIを活用した金融サービスの提供や顧客接点の高度化を進めていると、競争環境として書いています。商社は顧客体験に踏み込み、三菱商事は「その中で、アセアンをはじめとする既存の自動車バリューチェーン事業ではAI・DX活用による顧客体験の質向上・ブランドロイヤリティ強化等を推進し、インド・日本・豪州ではモビリティサービス事業の構築を推進しました。」と、AIとDXを並べて書きました。リクルートホールディングスは「また、当社はマッチングプラットフォームと業務支援SaaSを通じて蓄積される、予約・決済に関するデータだけではなく、対面接客履歴といったオンライン上にない独自のデータを活用し、AIを用いたサービス内容や価格の改善提案を行います。」と、オンラインにない接客履歴をAIの提案に使うことを経営方針に置いています。

一方、機械7社と医薬品6社は最新期も0社、電気機器は20社中4社です。BtoBの製造業では、AIは製造・品質・研究開発の言葉であって、まだ営業の言葉ではないことが分かります。製造・品質・設備保全の文脈は電気機器は20社中10社→15社、医薬品は6社中2社→5社、非鉄金属は5社中5社→4社、機械は7社中1社→1社と、こちらは製造業に厚く出ています。営業活動へのAIの入れ方は「営業のAI活用」の記事にまとめています。

AIエージェント・AIアシスタントは何社が書いたか

AIエージェント・AIアシスタント・Copilot(コパイロット)に言及した企業は7社から15社に増えました(この語と製品名・自社開発AIは、前後60字の文脈ではなく文書全体から数えています)。最新期に書いたのはトヨタ自動車、ソフトバンクグループ、リクルートホールディングス、日立製作所、三井物産、三菱重工業、ソフトバンク、武田薬品工業、富士通、SOMPOホールディングス、富士フイルムホールディングス、LINEヤフー、ENEOSホールディングス、JX金属、古河電気工業です。

書かれ方は3種類に分かれます。1つ目は「自社の業務に組み込む」型で、武田薬品工業は「2025年度は、汎用的な生成AIエージェントから、業務領域に特化し、業務プロセスに組み込まれたAIエージェントへの投資を拡大する方向へと重点を移しました。」と、汎用のチャット型から業務組み込み型へ投資を移したことを書いています。2つ目は「製品・サービスにする」型で、トヨタ自動車は「当社は「安全・安心を一丁目一番地」としながら、お客様とともに育つAIエージェント、プロフェッショナルや若かりし頃の運転を再現するクルマなど、データとAIが生み出すSDVの多様な価値を保有1.5億台の強みを活かし、具体化させていきます。」と、クルマの価値として書きました。3つ目は「使いこなせないリスク」型で、三菱重工業はAIエージェントの有効活用が進まないことによる業務効率化の遅れを、経営成績に影響するリスクとして挙げています。

前回のAI調査では「AIエージェント」の語だけを数えて6社→11社でした。本調査はAIアシスタントとCopilotを加えて数えているため社数が異なりますが、どちらの数え方でも言及企業は2倍前後に増えており、AIエージェントが「導入する対象」から「使いこなせないと競争力を失うもの」へ書き方が変わった点は共通しています。

顧客対応・議事録・ソフトウェア開発はなぜ少ないのか

現場で生成AIの定番用途とされる3つの用途は、経営文書ではほとんど書かれていません。

顧客対応を書いた4社の記述も、NTTの「また、申込み・契約・問い合わせまでの体感調査を行うことでより顧客接点の改善に取り組んでいくとともに、AIを活用することで、お客さまサポート・通信品質の改善を加速させ、CXの更なる向上にも努めてまいります。」、アドバンテストの「当社グループにおいて顧客に対し最も密な対応が求められるシステムエンジニア(SAE)に対しファシリテーション能力強化研修を実施しているほか、AIを活用した顧客対応能力や製品開発能力の拡充も推進しています。」のように、顧客体験や人材育成の文脈の一部として出てきます。

自社の業務に当てはめる手順

大企業の用途ランキングは「何が経営の言葉になっているか」の地図です。自社でAIを入れる業務を決めるときは、次の4ステップで使えます。

1. 業務を工程単位に分ける: 「営業」ではなく「営業メールの下書き」「議事録の要約」「見積書の作成」まで分ける。分け方は「業務の棚卸し」の記事の手順で、1業務あたり週の所要時間まで書く
2. 上の12用途に当てる: 工程がどの用途に近いかを見る。「業務効率化」「文書・議事録」「顧客対応」に当たる工程は、生成AIのツールをそのまま使える「ツール型」。「製造・品質」「需要予測」「審査」に当たる工程は、データ整備(RAGで参照させる社内データの整備を含む)と検証が必要な「事業型」
3. ツール型は今週から、事業型は検証計画から: ツール型はプロンプトの型を決めれば始められるので、AI業務仕分け診断ツールで「任せてOK」と出た工程から着手する。事業型は「PoC(概念実証)の進め方」に沿って、期間・判断基準・データの出所を先に決める
4. 効果を工程の時間で測る: 「AIを入れた」ではなく「工程の所要時間が週何時間減ったか」で測る。上場企業の記述も生産性(時間・工数)の言葉で書かれている。費用の見積もりは「AI活用のコスト管理」を参照

よくある失敗

• 大企業の用途をそのまま真似る: 製造・品質・研究開発の用途はデータ基盤が前提。データが揃っていない会社が最初に手を出すと、検証で止まる
• 「AI導入」を目的にする: 有価証券報告書でも、AIは業務効率化・生産性・新サービスの手段として書かれている。工程と時間で目標を書かない導入は評価できない
• ツール型を軽く見る: 議事録・メール・問い合わせは経営文書には出ないが、最初に時間が戻る用途。経営への報告では「業務効率化(週○時間)」の言葉に翻訳する
• ルールを後回しにする: AIを守る側(リスク・ガバナンス)の文脈は43社→63社と、用途と同じ速さで増えている。詳しくは「有価証券報告書のAIガバナンス調査2026」
• 人の育成を飛ばす: AI人材の育成・教育は36社が書く3番目に多い用途。ツールを配るだけでは工程は変わらない

数字を誤読しないための5つの注意

1. 用途は「文脈」で判定している。AIの言及の前後60字にある言葉で用途を決めているため、同じ文に複数の用途が並ぶ場合は重複して数え、AIと無関係な文脈の言葉が混ざる場合もあります。用途ごとの社数は「その用途の言葉とAIが同じ文脈に現れた企業数」として読んでください。
2. 言及回数は「取り組みの深さ」ではない。有価証券報告書の記述量は会社ごとに違います。本記事は言及社数と前期からの変化で語っています。
3. 業種をまたいだ回数の比較はしない。業種別の記述は回数ではなく「言及した社数」だけを扱っています。
4. 言及ゼロ=使っていない、ではない。有価証券報告書は投資家向けの法定開示書類で、記載するかどうかは各社の開示判断です。
5. 決算期が3月以外の企業が混ざっている。ファーストリテイリング(8月期)、レーザーテック(6月期)、ニデック(提出延期)は、調査時点で提出済みの直近2期分を使用しています。

調査概要

• 調査主体: Digital Sales編集部による自社調査
• 調査対象: 国内上場企業の時価総額上位100社(2026年9月1日終値時点、Yahoo!ファイナンス時価総額ランキングに基づく)
• 対象文書: 各社が金融庁の開示システムEDINETに提出した直近2期分の有価証券報告書のうち「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」「事業等のリスク」「サステナビリティに関する考え方及び取組」の記述(計200文書)
• 調査時期: 2026年9月
• 前回調査との関係: 対象企業・対象文書・章は「有価証券報告書のAI言及調査2026」「顧客・営業語彙調査2026」と同一です。引用文は開示文書の記述を全角半角の正規化のみ行って転記しています
• 調査方法: 開示データから対象の章を抽出し、「AI」(前後に英字がないもの)の出現位置ごとに前後60字の文脈を取り出して、12の用途と2つの別枠(支える側・守る側)に分類。用途ごとに言及回数と言及企業数を集計。AIエージェント・製品名・自社開発AIは文書全体から、全社展開はAIの言及の前後60字から数えました。全角半角・大文字小文字の表記ゆれは正規化しています

100社別の全データ(時価総額順)

100社すべてのAI言及回数(前期→最新)と、主要4用途およびAIエージェントの最新期の言及回数です。順位は時価総額順(2026年9月1日終値時点)。「-」は言及なしを表します。

引用・転載について

本調査の数値・グラフは、出典として「Digital Sales編集部調べ」と明記し、本記事へのリンクを設置いただければ自由にご利用いただけます。メディア・社内資料・提案資料のいずれも事前連絡は不要です。