社員向け生成AI、各社は何で動かしているか（2026年版）— コンサル・ITベンダー・メガベンチャー30社の公開情報から

公開情報で見る、コンサル・ITベンダー・メガベンチャーの社員向け生成AI（2026年10月時点）

発行: 株式会社Klammer（調査基準日 2026年10月14日）

はじめに

生成AIを社員に配るとき、決めることは2つある。何を配るか、そしてそれをどこで動かすか。今回確認した2025年から2026年の公表には、社員向けの基盤の構築に加えて、開発者以外への展開や、配った後の運用を扱う例があった。

当社は、コンサルティング会社10社、国内のITベンダー10社、メガベンチャー10社の計30社について、社員向けの生成AIの使い方を公開情報で調べた。本稿はその結果を、「何を配っているか」「誰が使っているか」「どこで動かしているか」「配った後どう運用しているか」の順に整理したものである。

調べたのは2026年10月14日時点の公開情報（会社の発表・公式ブログ・登壇・報道・ベンダーの事例）だけで、各社の全容ではない。グローバル企業の数字の多くは全世界の数字で、日本法人の数字ではない。

結論

1. 全社に配る AI が、チャットから AI エージェントとコーディング AI に広がっている。 2025年から2026年にかけて、Anthropic の Claude を社員に配る発表が相次いだ。すでに使っている例（NRI、PwC、freee、Sansan、DeNA、メルカリ）と、配ると発表した段階の例（富士通、日立、KPMG、デロイト、アクセンチュア）がある。
2. 使う人が、開発者から全職種に広がっている。 メルカリは非エンジニアの約1,000名を対象にした全社の取り組みを始め、NTTデータはコーディング AI の Codex を技術職以外にも使わせている。
3. どこで動かしているかは、今もクラウドが中心である。 今回確認した30社の公開資料では、社員向けの生成AIを自社の設備だけで動かしている例は見当たらなかった。自社の LLM を社員に使わせている会社（NEC、NTTドコモ、富士通）も、どこで動かしているかは公表していない。別に確認した、オンプレミス（自社の設備）で動かしている国内の4例は、いずれも病院・自治体・品質保証会社などの、外に出しにくい情報を扱う業務だった。
4. 大きな数字には予告がある。 富士通（約10万人）・日立（約29万人）・KPMG（276,000人超）・デロイト（470,000人）の数字は、提供すると発表した段階、または展開中の対象人数である。

30社を一枚で見る

会社ごとに見るときは、次の一覧を使ってほしい。

● 使っている（公表あり）　◐ 一部の職種・用途で使っている　○ 配ると発表した・展開中　空欄は公表を確認できなかったもの（使っていないという意味ではない）

表で見る（画像と同じ内容）

区分	会社	ChatGPT Enterprise	Claude（Claude Code・Cowork を含む）	Microsoft Copilot	自社の基盤	その他
コンサル	アクセンチュア	●	○
コンサル	デロイト		○		●（日本）
コンサル	PwC		●（ChatPwC の中で）		●（ChatPwC）
コンサル	KPMG		○		◐（顧客へのサービスに使う Workbench）
コンサル	EY			●	●（EYQ）
コンサル	NRI		●		●（クラウドと自社データセンターの併用）
コンサル	アビーム					◐（経理の AI ヘルプデスク、SAP Joule）
コンサル	BCG	●
コンサル	マッキンゼー				●（Lilli）
コンサル	ベイカレント
ITベンダー	NTTデータ	●				●（Codex）
ITベンダー	富士通	○	○			○（Codex）・◐（自社の LLM Takane を開発に）
ITベンダー	NEC		●（NGS の中で）		●（NGS。自社の LLM cotomi も）
ITベンダー	日立製作所		○
ITベンダー	IBM				●（AskIBM。自社の LLM Granite）
ITベンダー	TIS
ITベンダー	SCSK			●
ITベンダー	KDDI			●	●（KDDI AI-Chat）
ITベンダー	ソフトバンク					●（社員が作る AI エージェント）
ITベンダー	NTT（NTTドコモ）		●（社内の基盤の中で）		●（ドコモ。NTT の tsuzumi も）
メガベンチャー	メルカリ		●			●（Notion AI）
メガベンチャー	LINEヤフー	●
メガベンチャー	サイバーエージェント	●			●（Dify）
メガベンチャー	DeNA		●（Claude Code）
メガベンチャー	freee		●
メガベンチャー	マネーフォワード					●（Notion AI）
メガベンチャー	SmartHR
メガベンチャー	LayerX		◐（エンジニアなどに限る）		●（Shepherd）
メガベンチャー	Sansan		●
メガベンチャー	ラクスル

どこで動かしているかは、公表の範囲ではクラウドが中心だった。NRI はクラウドと自社データセンターの併用で、自社の設備だけで動かす全社の基盤は、30社の公開資料では見当たらなかった。

調べ方

• 対象は次の30社。
  • コンサルティング会社10社: アクセンチュア、デロイト トーマツ、PwC、KPMG、EY、野村総合研究所（NRI）、アビームコンサルティング、ボストン コンサルティング グループ（BCG）、マッキンゼー、ベイカレント
  • ITベンダー10社: NTTデータ、富士通、NEC、日立製作所、IBM、TIS、SCSK、KDDI、ソフトバンク、NTT（NTTドコモを含む）
  • メガベンチャー10社: メルカリ、LINEヤフー、サイバーエージェント、DeNA、freee、マネーフォワード、SmartHR、LayerX、Sansan、ラクスル
• 2025年1月以降の情報を優先した。それより前の情報を使うときは、年月を書いた。
• 会社自身の発表・公式ブログ・登壇を優先した。報道にしかない事実は「報道によると」、AI の提供元（OpenAI・Anthropic・Microsoft など）が書いた事例は「○○の発表では」と書いた。
• 「提供すると発表した（予告）」と「使っている（実績）」を分けた。
• 「顧客向けの製品」と「自社の社員向けの利用」を分けた。 ITベンダーやコンサルティング会社の発表は、顧客向けの話が多い。たとえば NEC が2026年4月に発表した「約3万人に Claude を導入」は、顧客向けのソリューションの開発を目的としている（NEC 2026-04-23）。この記事では、社員が業務で使うと書かれているものだけを社員向けとした。

1. 全社員に何を配っているか

コンサルティング会社

会社	何を配っているか	規模・時点
アクセンチュア	ChatGPT Enterprise。Claude Code は開発者向けに配ると発表	ChatGPT Enterprise は数万人規模の社員に展開（全世界・2025年12月1日発表・日本語版 2025-12-05）。Claude Code は数万人の開発者が使えるようにすると発表した（全世界・2025-12-09・予告）
デロイト	日本: 自社開発のツール4種類と AI エージェント。グローバル: Claude	日本ではグループ全体で約12,000人が使い、月に約10万時間の稼働を削減したとしている（2025年7月時点・2025-09-03・算定方法は書かれていない）。グローバルでは、Anthropic の発表によると、Claude を470,000人に提供すると2025年10月に発表し、2026年6月時点で提供を進めている（Anthropic 2025-10-06・Anthropic 2026-06・展開中）
PwC	社内の AI「ChatPwC」。その中で Claude も使える	ChatPwC はグローバルのメンバーファームの20万人超に展開（2024年6月締めの年度・2024年10月発表）。ChatPwC で Claude が使えるようになっており、Claude Code と Claude Cowork は米国のチームから全世界に広げる計画（PwC・Anthropic 2026-05-14・後者は予告）。日本の監査法人では、2024年7月から全職員が ChatPwC を使え、利用率は80%（2025年6月の調査・アシュアランス所属から無作為に選んだ350人・PwC Japan 有限責任監査法人の報告書）
KPMG	専門家が顧客へのサービスに使う基盤「KPMG Workbench」（Azure OpenAI Service 上に構築・2025-06-27）。これとは別に、Claude を全社員に提供すると発表	全世界の276,000人超の社員に Claude を提供すると発表した（2026-05-19・予告・完了時期は書かれていない）。米国では過去2年、Advisory などの部門で Claude を使ってきたとしている
EY	社内の生成AI「EYQ」（Azure OpenAI）と Microsoft Copilot	EYQ は150か国の40万人に展開し、毎月11.5万人が利用（全世界・2024-07-15）。Microsoft Copilot のライセンスは2026年6月末に203,000人、発表時点（2026年10月8日）で381,000人（全世界。社員は2026年6月末で415,182人・2026-10-08）
NRI	自社の基盤（クラウドの LLM と自社データセンターのモデルを併用）。2026年1月から Claude for Enterprise	自社の基盤は1万人以上の社員が使い、累計1,000万回超（2025-09-30）。Claude for Enterprise は2026年1月から AWS の環境を通して社内に導入し、全社への展開を進めるとしている（2026-02-24・利用者数は書かれていない）。詳しくは3節
アビームコンサルティング	汎用の基盤は今回の調査の範囲では見当たらなかった。業務別の AI	導入した PKSHA の事例では、経理部門への問い合わせに同社の AI ヘルプデスクを使っている（コンサルタント約7,500名が対象・2025年6月27日時点）。SAP の発表では、東南アジアの拠点の SAP 担当のコンサルタントが SAP Joule for Consultants を使っている（SAP 2026-08-12）
BCG	ChatGPT Enterprise	2023年10月から全社員に展開したと、同社の幹部が取材で語っている（Computerworld 2024-08-27）。報道によると、社員33,000人が18,000超のカスタム GPT を作った（Business Insider 2025-04-27）
マッキンゼー	自社開発の「Lilli」	全社の72%が使っている（同社のページ・日付の記載なし）。報道によると、同社の CEO は2026年1月に、約2万の AI エージェントが業務を支えていると話した（従業員は約4万人・Fortune 2026-01-14・エージェントの数え方は書かれていない）
ベイカレント	—	社員向けの公表は確認できなかった

ITベンダー

会社	何を配っているか	規模・時点
NTTデータ	ChatGPT Enterprise と Codex	ChatGPT Enterprise を20か国以上のグループ会社に展開（2025年上期に導入・2026-08-13）。Codex は約9,000人に展開し、技術職と非技術職の両方が使っている（2026年7月時点・同社のページ）
富士通	Claude、ChatGPT Enterprise、Codex。開発には自社の LLM「Takane」	グループの全社員約10万人が Claude を使うと発表した（2026-05-27・予告）。同じ日に、ChatGPT Enterprise と Codex もグループの社員が使うと発表した（2026-05-27・予告・人数は書かれていない）
NEC	社内の基盤「NGS」。GPT 系・自社の LLM「cotomi」・Claude・Gemini を選べる	登録者は約7万人、月間アクティブは約3万5,000人（2025年8月時点・国内外の内訳は書かれていない・2025-10-10）。社内規程への同意が利用の条件
日立製作所	Claude など	世界の日立グループ約29万人の全業務に Claude などを入れると発表した（2026-05-19・予告）。ソフトウェア開発・コーポレート業務・保守から始め、営業・企画などにも広げるとしている
IBM（全世界）	自社の watsonx.ai と LLM「Granite」で作った「AskIBM」、人事の「AskHR」	AskIBM は2024年1月に世界の28万人超がアルファ版を使えるようになった（同社の事例・2024年の情報）。AskHR は2025年に1,600万件超のメッセージを処理した（同社の事例）
SCSK	Microsoft 365 Copilot	全社で導入済み（2025年10月31日の発表の時点・同社の発表・人数と開始月は書かれていない）
KDDI	社内版 ChatGPT「KDDI AI-Chat」と Microsoft 365 Copilot	KDDI AI-Chat は2023年5月に全社員1万人向けに始め、内製で更新している。Microsoft 365 Copilot も全社で使い、社内のコミュニティは約7,000人（2025-11-11）
ソフトバンク	生成AIのツール一式と、社員が作る AI エージェント	2025年6月に全社員が生成AIを使えるようにし、1人100件のエージェント作成を呼びかけ、8月末までに250万件超が作られた（2025-12-17・作成された数で、使われている数ではない）
NTTドコモ	全社で使う社内の基盤。Azure OpenAI Service・Vertex AI（Gemini・Claude）・NTT の tsuzumi を統合	特定の AI に縛られないことと、機微な情報を外に送らないための仕組みを挙げている（同社のページ・掲載日の記載なし）
TIS・NTT（本体）	—	社員向けの全社の基盤について、確かめられる公表は見つからなかった

メガベンチャー

会社	何を配っているか	規模・時点
メルカリ	Notion AI、Claude（Claude Cowork を含む）	Notion AI や Claude などを全社に展開し「普及率100%」と説明している（2026年7月のイベントでの説明・普及率の時点・定義・対象範囲は書かれていない・2026-10-06）
LINEヤフー	ChatGPT Enterprise	2025年6月から全従業員（約11,000人）にアカウントを付与（2025-07-14）
サイバーエージェント	ChatGPT Enterprise、社内の AI アプリ基盤（Dify・社内の AWS 環境に置く・2025-05-26）	ChatGPT Enterprise は2025年5月に導入し、200ライセンスから1か月で1,000ユーザーに増えた（同社マネジャーへの取材・＠IT 2025-12-25）。OpenAI の事例記事では、月間アクティブユーザー率93%（2026-04-09・分母は書かれていない）
DeNA	Claude Code ほか	「AI オールイン」の方針のもと、Claude Code がバックオフィスやビジネス職を含めて全社で使われていると書いている（2026-06-23・利用者数は書かれていない）
freee	Claude Enterprise、Claude Code	Claude Code は2026年2月時点で「全社の標準ツール」（2026-02-13・「全社」の対象範囲は書かれていない）。Claude Enterprise は2026年5月時点で全社への展開を進めている（2026-05-21）
マネーフォワード	Notion と Notion AI	グループ約2,800名の情報と業務の基盤として導入し、2025年12月末に全社員が使える状態になった（Notion Labs Japan の発表・2026-09-29）
LayerX	社内で作ったデスクトップアプリ「Shepherd」	AI エージェントが Google・Notion・Snowflake などに安全につながる仕組みとして、全社で使われている（2026-06-10・利用者数は書かれていない）
Sansan	Claude	全社に Claude のアカウントを配っている（同社の情報セキュリティ部長へのインタビュー・2026-08-13）
SmartHR・ラクスル	—	全社員に配るツールについて、2025年以降に確かめられる公表は見つからなかった（開発チームや全社方針の記事はある）

表のとおり、複数のツール（チャットの基盤、Claude、Microsoft Copilot、Notion AI、コーディング AI など）について社員向けの利用を公表している会社がある。ただし、時点の違う公表を並べたもので、各社が今それらを併用しているかまでは分からない。

2. 開発者から全職種へ

今回確認した2026年の公表には、コーディング AI や AI エージェントを、開発者以外にも使わせている例がある。

• メルカリ: 非エンジニアのメンバー約1,000名全員（執行役・執行役員を含む）を対象に、Notion AI と Claude Cowork で業務用のスキルを作る全社の取り組み「AI Agent Day」を2026年5月に始めた（2026-05-22）。2026年7月からは、採用・評価・労務の人事の業務にも AI エージェントを入れ始めた（2026-10-06）。
• NTTデータ: Codex を、技術職と非技術職の両方が使っている（2026年7月時点・約9,000人）。
• LayerX: Shepherd は、Claude Code や Cursor を使うエンジニアから使われ始め、2026年1月ごろに定時に処理を動かす機能が入ってから、ビジネス職にも広がった。Shepherd の開発者は、外部の連携ツールの安全性に不安があったので、まず自分用に作ったと説明している（2026-06-10）。
• DeNA: Claude Code がバックオフィスやビジネス職でも使われているとしている（2026-06-23）。
• 日立製作所: 営業・企画などの、エンジニアではない職種にも広げると発表している（予告）。

開発の現場の数字も出始めている。ただし、どれも1件の事例の数字である。

• NTTデータは、障害の解析が3日から30分になったとしている（同社のページ）。OpenAI の事例記事では、熟練のエンジニア5人で3日かかった解析1件の数字とされている（OpenAI の事例）。
• SmartHR では、エンジニア1名が、見積もりで約2.5か月の機能の開発を、Claude Code 向けの準備を先に整えてから約1か月で実装した（顧客向けの製品の開発・2026-09-16）。

3. どこで動かしているか

ほとんどはクラウド

調べた30社で、配置先が分かるものは、NRI（後述）を除いてクラウドだった。分かるのは「どのクラウドのサービスを通しているか」までで、細かい設置場所はどの会社も書いていない。

• 製品をそのまま配る: ChatGPT Enterprise（アクセンチュア、BCG、LINEヤフー、サイバーエージェント、NTTデータ）、Claude（Sansan、freee など）、Microsoft Copilot（EY）・Microsoft 365 Copilot（SCSK、KDDI）、Notion AI（メルカリ、マネーフォワード）
• 自社の基盤を通してクラウドの AI を呼ぶ: EY の EYQ（Azure OpenAI）、KPMG Workbench（Azure OpenAI Service・顧客へのサービスに使う基盤）、NTTドコモの社内の基盤（Azure OpenAI Service・Vertex AI）、DeNA の QA 向けシステム DAAQ（Google Cloud 上で動き、Vertex AI 経由で Gemini と Claude、Azure OpenAI 経由で OpenAI のモデルを使う・2026-10-08）
• AWS の環境を通して導入: NRI の Claude for Enterprise（後述の自社の基盤との関係は書かれていない）
• 配置先は書かれていないもの: PwC の ChatPwC（複数社のモデルを PwC 独自の安全な環境で使うと説明している）

クラウドの AI に社内の情報を渡すことについて、各社は契約の条件を挙げている。PwC Japan の監査法人は、ChatPwC について、プロンプトとデータを外部と共有せず、再学習にも使わないとしている。NEC は、社内の基盤で GPT 系のモデルを Azure OpenAI Service 経由で使う理由を、入力が学習に使われないことだとしている（NEC 技報 2024年3月・2024年の情報）。freee は Bedrock を選んだ理由として、「入力・出力データがモデルの学習に利用されず、モデルプロバイダーとも共有されない」ことを挙げている（2025-05-07）。

自社の LLM を社員に使わせる例 — ただし配置先は非公表

ITベンダーの中には、自社の LLM を社員にも使わせている会社がある。

• NEC: 社内の基盤 NGS で、自社の LLM「cotomi」を選べる。
• NTTドコモ: 社内の基盤に、NTT の tsuzumi を選択肢の1つとして統合している。
• 富士通: 自社の LLM「Takane」を使う開発の基盤を、2026年1月から自社の製品の改修に使い始めた（2026-02-17）。社員が日常的に使う対話の AI ではなく、開発の自動化である。
• IBM: AskIBM は自社の watsonx.ai と Granite で作られている（2024年の情報）。

ただし、どの会社も、これらのモデルをどこで動かしているかは書いていない。 自社の設備で動かしていると明記した一次資料は、10社とも見つからなかった。

クラウドと自社データセンターの併用 — NRI

配置先まで公表している数少ない例が NRI である。NRI は、GPT-4 の公開直後の2023年4月ごろから社員向けの基盤を作ってきた（登壇動画 4分54秒）。2025年10月の登壇時点で1万ユーザーが使っている（9分46秒）。

この基盤は、大手3社のクラウドの LLM と、自社のデータセンターに立てたオープンソースのモデルを併用している（50分46秒・52分59秒）。

自社で画面を持つ理由について、登壇者は次のように話している。市販のサービス（ChatGPT のエンタープライズプランや Microsoft 365 Copilot など）も多くある中で、最初は利便性と安全性を重視して自社の画面を持った。運用する中で、コストや要件に柔軟に対応できることも重視するようになった（5分42秒）。

自社のデータセンター側では、社員に展開するときに、当時は Llama 3.3 Swallow（700億パラメータ）を使ってもらうことにした（1時間15分30秒）。GPU 4基での性能検証では ELYZA の Qwen 系の320億パラメータのモデルを使い、2025年10月の登壇時点では gpt-oss-120b を採用していると説明している（1時間5分38秒）。

登壇者は、GPU 基盤はかなり高額になると話している（52分36秒）。また、買い切りで運営しているため、日中は多く使われるが、それ以外の時間帯は GPU に空きが出ている。そこで学習などのタスクを実行する形で、無駄のないリソースの配分ができればよいと話している（1時間12分）。

NRI は2026年1月から Claude for Enterprise を AWS の環境を通して導入している。この自社の基盤との関係は書かれていない。

自社で動かすモデルをコストの面から説明する例 — freee

freee のエンジニアは各自 Claude Code を使い、トークンの消費が極端に多い作業は、社内でホストしているオープンウェイトのモデル Qwen が担っていた（2026年夏時点・2026-10-14・同社のインターン生の記事）。記事では、自社でホストする狙いを、GPU 1基あたりの生成量を上げて1トークンあたりのコストを下げることだとしている。どこに置いているかは書かれていない。自社でモデルを動かす狙いとして、コストの効率が説明されている例である。

オンプレミス — 外に出しにくい情報を扱う業務

社員・職員向けにオンプレミスで生成AIを動かしている、または運用開始を発表した国内の例として、次の4つを確認した（2026年9月29日時点の調査）。

組織	用途	仕組み	時点
宮崎県	給与・旅費・会計事務などの自治体業務。書類の多い申請内容のチェックや、職員向けのチャットボット	プライベート版の GBase（RAG と Agent の仕組みで、公式文書や業務マニュアルを参照して答える）。NVIDIA のアクセラレータを積んだ HPE ProLiant DL385 Gen11 による、庁内専用のオンプレミス環境。機器の設置場所は書かれていない	令和7年度に導入（県の発表 2026-03-18）。HPE の発表（2026-04-23）の時点で活用を開始している
ダイフク（クリーンルーム事業部 営業本部EG部）	社内Wikiと連携した AI アプリと、大量の文書から要点を抜き出す AI アプリを開発して運用	リコージャパンのオンプレミス向けパッケージ（リコー製の700億パラメータの LLM、Dify などを含む）。ダイフクが使うモデルは明記されていない	リコージャパンの発表（2026-02-16）の時点で運用中
ベリサーブ	品質保証業務でのテスト設計・仕様書の理解・差分分析。テスト観点の抽出、ユニットテストの例やテストデータの生成の補助	社内ネットワーク上で動くローカル LLM の基盤。モデル名や機種は書かれていない。発表は、顧客の環境で同社が受託した業務に生成AIを使えるようにするもの、としている	2026年7月30日に運用開始を発表（同日）
織田病院	電子カルテのデータから、退院時の看護サマリーを作る	院内に設置した HP Z4 Rack G5 で動く「OPTiM AI ホスピタル」。モデル名は書かれていない	2024年4〜10月に運用して評価し、2025年1月に現在の製品版の水準に達した（HP の媒体に転載された業界誌の記事 2025-11-25・OPTiM 2024-11-07）

4例が理由として挙げていることは、次のとおりである。

• 宮崎県: 自治体の業務は機密性の高い情報を日常的に扱うため、「外部へのデータ流出を伴わない設計と厳格な情報管理」を前提にした（HPE の発表）
• ダイフク: 「機密性の高い顧客情報を扱うためセキュリティやガバナンスに関する課題があり」、オンプレミスで使えるパッケージを選んだ（リコージャパンの発表）
• ベリサーブ: テスト対象の仕様書・設計書・ログ・ソースコード・ユーザー情報などを扱うため、「情報漏えいリスクへの懸念や社内規定への対応などから、クラウド型生成AIを活用できないケースが少なくありません」（同社の発表）
• 織田病院: 入院患者の情報を扱うので、情報セキュリティの観点から「クラウド環境下でのAI活用には、正直、不安を感じていました」（同院の情報管理室の課長の発言・HP の媒体に転載された業界誌の記事）

公表資料では、申請内容のチェック、文書の要約、テスト設計、看護サマリーといった具体的な業務の用途が示されている。宮崎県は、対象の業務や活用の範囲を段階的に広げていく方針だとしている。

試験・検証の段階の例としては、那須赤十字病院（リコー製の LLM と Dify を電子カルテと連携させる。デジタルクロスの報道によると、2025年5月時点で院内の GPU サーバーで一部の医師が試験的に使い始めた・デジタルクロス 2025-05-16）や、IHI（秘匿性の高いデータを扱う部門向けに、小規模なオンプレミスの RAG を検証・IHI 技報 Vol.65 No.1（2025年））がある。

4. 配った後の運用

今回確認した公表には、配った後にどう使わせるかを書いたものがある。

• 使っていない人のライセンスを回収する: メルカリは、Slack に書くとライセンスが自動で付き、使っていない分は自動で回収される仕組みを紹介している（2026-10-06）。
• 個人向けのプランの通信を止める: freee は、GitHub Copilot の個人向けのプランの通信を社内のネットワークで止め、会社で契約したプランだけを通している（社外のネットワークでは効かないと書いている・2026-04-22）。
• 使い方を限る: LayerX は、Anthropic の Fable を「エンジニア、AI Builder に限り」使い続けると決めた（2026年7月時点・2026-08-19）。Sansan は、全社に Claude のアカウントを配ったうえで、社員が間違えようのない仕組みで統制していると説明している（2026-08-13）。
• 研修と利用のルールを整える: PwC Japan の監査法人は、ChatPwC を使う前に研修の受講とルールの理解を求めている。NEC は社内規程への同意を利用の条件にしている。利用の条件とは別に、KDDI は、AI のガバナンス・倫理・セキュリティを含む e ラーニングを全社員が受けたとしている（KDDI の AI ガバナンスのページ）。
• 評価に組み込む: 報道によると、アクセンチュアは、シニア層の昇進の判断に、社内の AI ツールを定期的に使っているかを加えた（欧州12か国と米国の政府案件の部門は対象外・広報が認めた・CNBC 2026-02-19）。
• 全社の方針と推進役を置く: Sansan は2025年に「AIファースト」を全社方針とし、2026年に全社の AI 活用を進める「AI Enablement室」と、AI 変革の担当役員（CAXO）を置いた（2026-06-01）。

5. 数字の読み方

事例の数字は、そのまま比べられないものが多い。

• 予告か実績か: 富士通の約10万人、日立の約29万人、KPMG の276,000人超、デロイトの470,000人は、いずれも提供すると発表した段階の数字である（デロイトは2026年6月時点で展開中）。
• 何を数えているか: ソフトバンクの250万件超は、作られたエージェントの数で、使われている数ではない。EY の381,000人は Copilot のライセンスの数である。DeNA の勉強会の参加者500名超は、Claude Code の利用者数ではない。
• 分母は何か: Sansan が2025年5月に発表した「99%」は、2025年4月の社内アンケートの回答者927名のうち、業務で生成AIを使っている人の割合である（2025-05-14）。サイバーエージェントの「月間アクティブユーザー率93%」は、分母が書かれていない。同社は2週間使わない人のライセンスを停止する運用だと、別の取材で紹介されている（＠IT 2025-12-25）。93% が全社員に対する割合かどうかは確認できない。PwC Japan の監査法人の80%は、無作為に選んだ350人の調査である。
• 全世界か日本か: コンサルティング会社と IBM の数字の多くは全世界の数字で、日本法人の数字ではない。

読み解き（当社の見解）

ここからは当社の見解である。

「何を配るか」より「どう使わせるか」に論点が移った

今回確認した2026年の公表には、AI エージェントやコーディング AI を開発者以外にも配り、ライセンスの回収、通信の制御、研修、評価で使い方を整える話が含まれていた。件数の増減を数えたわけではないが、当社は、社員向けの生成AIの論点が、基盤の選定から運用の設計に移ったと考える。これから導入する会社も、製品の比較と同じくらい、配った後の運用を先に決めておくことを勧めたい。

クラウドが多いのはなぜか

調べた範囲では、社員向けの生成AIはクラウドが中心だった。理由は各社がほとんど述べていないので推測になるが、当社は次の3つが大きいと考える。企業向けの契約で「入力を学習に使わない・保持しない」条件を選べるようになったこと。AI エージェントやコーディング AI のような新しい道具を、出てすぐに使えること。そして、自社で GPU を持つと、使われない時間の費用まで抱えること。NRI の登壇者が、GPU 基盤は高額になり、日中以外は GPU に空きが出ると話していたのは、その一つの例である。

オンプレミスにするかは「扱う情報」で考える

オンプレミスの4例は、いずれも外に出しにくい情報を扱う業務だった。患者の情報、自治体の機密性の高い情報、顧客から預かる仕様書やソースコード、機密性の高い顧客情報である。一方で、今回確認したITベンダーやメガベンチャーの公開資料では、オンプレミスだけで動かす全社の基盤は見当たらなかった。当社は、オンプレミスにするかどうかは会社の規模ではなく、扱う情報の性質で決まると考える。社内の全業務を一度にオンプレミスにするのではなく、外に出せない情報を扱う業務から考えるのが現実的だろう。

手元で動かすなら、先に測る

当社は、Mac Studio（メモリ 96GB）で動く AI に官公庁の報告書を読ませる検証を行った（検証報告・2026年9月24日）。報告書2本・6問を AI の採点者2名が採点した延べの数で、あらかじめ用意した弱点リストに気づけた数は、96GB で動く最良の設定で9、256GB 級の機械で動くモデルで36だった。36 はクラウドで代わりに測った値で、手元で 4bit に圧縮すると下がる見込みが強い（どこまで下がるかは未測定）。

オンプレミスを選ぶと、使えるモデルは手元の機械の大きさで決まる。扱う情報の都合でオンプレミスを選ぶなら、そのモデルで業務に必要な水準に届くかを、先に自社の資料で測ることを勧めたい。

この記事の限界

• 公開情報だけで調べた。各社の全容や最新の状況ではない（2026年10月14日時点）。
• 「公表を確認できなかった」は、その会社が使っていないという意味ではない。
• 日本法人の数字はほとんど公表されておらず、全世界の数字を載せている。
• BCG の全社員への展開は、公式の資料が見つからず、同社の幹部が取材で語った内容だけである。
• AI の提供元（OpenAI・Anthropic・SAP・リコージャパン・HPE・HP など）が書いた事例は、売り手の発表として読んでほしい。
• 登壇動画の内容は、YouTube の自動字幕から要旨を取った。時刻を付けてあるので、動画で確かめられる。

出典

コンサルティング会社

• アクセンチュア「アクセンチュアとOpenAI、先進的なAI活用による企業変革を加速」日本語版 2025-12-05（元の発表 2025-12-01）https://newsroom.accenture.jp/jp/news/2025/release-20251205 ／ Accenture（Anthropic との提携の発表）2025-12-09 https://newsroom.accenture.com/news/2025/accenture-and-anthropic-launch-multi-year-partnership-to-drive-enterprise-ai-innovation-and-value-across-industries
• CNBC（報道）2026-02-19 https://www.cnbc.com/2026/02/19/accenture-ai-orders-senior-staff-lose-out-promotions.html
• デロイト トーマツ「生成AI活用で月間約10万時間…」2025-09-03 https://www.deloitte.com/jp/ja/Industries/technology/blogs/ai-utilization.html
• Anthropic（デロイトとの提携の発表・AI の提供元の発表）2025-10-06 https://www.anthropic.com/news/deloitte-anthropic-partnership ／ Anthropic（同）2026年6月 https://www.anthropic.com/news/services-track-partner-hub
• PwC “PwC global revenues rise to US$55.4 billion” 2024-10-29 https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2024/pwc-global-revenues-rise-to-us-55-4-billion.html
• PwC・Anthropic（共同発表）2026-05-14 https://www.prnewswire.com/news-releases/anthropic-and-pwc-expand-alliance-driving-impact-across-client-work-and-the-firm-302772321.html
• PwC Japan 有限責任監査法人の報告書（2025年10月以降の発行）https://www.pwc.com/jp/en/about/member/assurance/assets/pdf/audit-quality-report2025-05.pdf
• KPMG ジャパン「KPMG Workbench を構築」2025-06-27 https://kpmg.com/jp/ja/media/press-releases/2025/06/kpmgworkbench.html
• KPMG（Anthropic との提携の発表）2026-05-19 https://kpmg.com/az/en/insights/media/2026/06/kpmg-and-anthropic-sign-global-alliance.html
• EY “How to implement generative AI for 400,000 employees” 2024-07-15 https://www.ey.com/en_us/insights/emerging-technologies/learn-how-leaders-deployed-generative-ai-for-employees ／ EY（FY26 の決算の発表）2026-10-08 https://www.ey.com/en_gl/newsroom/2026/10/ey-global-revenue-increases-4-point-7-percent-to-us-dollars-57b-for-fiscal-year-2026
• NRI（お知らせ）2026-02-24 https://www.nri.com/jp/news/info/20260224_1.html ／ NRI 採用サイトのブログ（イベントの告知）2025-09-30 https://career.nri.co.jp/blog/2443 ／ 登壇動画https://www.youtube.com/watch?v=ULsN44RP8Os
• PKSHA「導入事例｜アビームコンサルティング株式会社」（AI の提供元の事例）2025年6月27日時点 https://aisaas.pkshatech.com/success/abeam-consulting/ ／ SAP（同）2026-08-12 https://news.sap.com/sea/2026/08/abeam-consulting-accelerates-project-delivery-with-sap-joule-for-consultants/
• Computerworld “BCG execs: AI across the company…”（報道）2024-08-27 https://www.computerworld.com/article/3491334/bcg-execs-ai-across-the-company-increased-productivity-employee-joy.html ／ Business Insider（報道）2025-04-27 https://www.businessinsider.com/consulting-ai-mckinsey-bcg-deloitte-pwc-kpmg-chatbots-ai-tools-2025-4
• McKinsey “Rewiring the way McKinsey works with Lilli” https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/how-we-help-clients/rewiring-the-way-mckinsey-works-with-lilli ／ Fortune（報道）2026-01-14 https://fortune.com/2026/01/14/how-to-get-hired-at-mckinsey-ai-tools-liberal-arts-creativity

ITベンダー

• NTTデータ DATA INSIGHT 2026-08-13 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2026/0813/ ／ NTT DATA（OpenAI とのパートナーシップのページ） https://www.nttdata.com/global/en/about-us/partners/openai ／ OpenAI（NTT データグループの事例・AI の提供元の事例）https://openai.com/ja-JP/index/ntt-data/
• 富士通「富士通とAnthropic、戦略的パートナーシップ契約を締結」2026-05-27 https://global.fujitsu/ja-jp/pr/news/2026/05/27-01 ／ 富士通（OpenAI との発表）2026-05-27 https://global.fujitsu/ja-jp/pr/news/2026/05/27-02 ／ 富士通（AI ドリブン開発基盤の適用の発表）2026-02-17 https://global.fujitsu/ja-jp/pr/news/2026/02/17-01
• NEC（Anthropic との協業の発表）2026-04-23 https://www.nec.com/en/press/202604/global_20260423_01.html
• NEC キャリアサイト 2025-10-10 https://web.nec-careers.com/digup/article/5310/ ／ NEC 技報（2024年3月）https://jpn.nec.com/techrep/journal/g23/n02/230208.html
• 日立製作所「日立、Anthropicと戦略的パートナーシップを締結し、…」2026-05-19 https://www.hitachi.com/ja-jp/press/articles/2026/05/0519b/
• IBM（AskIBM の事例） https://www.ibm.com/jp-ja/case-studies/askibm ／ IBM（AskHR の事例） https://www.ibm.com/case-studies/ibm-transformation/ask-hr
• SCSK（PR TIMES）2025-10-31 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000152961.html
• KDDI Tech Note「自社業務に生成AI浸透させるために最適な推進活動とは？」2025-11-11 https://tech-note.kddi.com/n/n15c8dc8196a2 ／ KDDI（AI ガバナンスのページ）https://www.kddi.com/corporate/public/ai-governance/
• ソフトバンク（SoftBank News）2025-12-17 https://www.softbank.jp/en/sbnews/entry/20251217_01
• NTTドコモ（社内の生成AI基盤のページ・掲載日の記載なし）https://www.docomo.ne.jp/corporate/technology/rd/ai/004/

メガベンチャー

• メルカリ（mercan）2026-05-22 https://careers.mercari.com/mercan/articles/60180/ ／ 同 2026-10-06 https://careers.mercari.com/mercan/articles/64231/
• LINEヤフー「全従業員約11,000人を対象に…」2025-07-14 https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/018121/
• ＠IT「サイバーエージェントが実践する『生成AI活用の舞台裏』」（報道）2025-12-25 https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2512/25/news010.html ／ OpenAI「サイバーエージェントで ChatGPT と Codex が選ばれている理由」（AI の提供元の事例）2026-04-09 https://openai.com/ja-JP/index/cyberagent/ ／ サイバーエージェント Developers Blog（Dify）2025-05-26 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/56492/
• DeNA Engineering「Claude Code 実践知見 — Anthropic エンジニア勉強会レポート」2026-06-23 https://engineering.dena.com/blog/2026/06/claude-code-study-report/ ／ DeNA Engineering（DAAQ）2026-10-08 https://engineering.dena.com/blog/2026/10/daaq-growth-and-impact/
• freee Developers Hub 2026-02-13 https://developers.freee.co.jp/entry/coding-agent-context-refactor ／ 2026-05-21 https://developers.freee.co.jp/entry/freee-claude-enterprise-scim ／ 2026-04-22 https://developers.freee.co.jp/entry/github-copilot-governance ／ 2026-10-14 https://developers.freee.co.jp/entry/2026/10/14/143700 ／ 2025-05-07 https://developers.freee.co.jp/entry/ai-cline-rolling-out
• Notion Labs Japan（マネーフォワードの導入の発表）2026-09-29 https://www.jiji.com/jc/article?k=000000093.000088144&g=prt
• LayerX 2026-06-10 https://note.layerx.co.jp/n/ne3678df21488 ／ 2026-08-19 https://note.layerx.co.jp/n/nccd31d7b8d59
• SmartHR Tech Blog 2026-09-16 https://tech.smarthr.jp/entry/2026/09/16/110205
• Sansan Builders Box 2026-08-13 https://buildersbox.corp-sansan.com/entry/2026/08/13/140000 ／ Sansan ニュース 2026-06-01 https://jp.corp-sansan.com/news/2026/0601_02.html ／ 2025-05-14 https://jp.corp-sansan.com/news/2025/0514.html

オンプレミスの例

• 宮崎県 2026-03-18 https://www.pref.miyazaki.lg.jp/digital-suishin/press/2026/03/20260305133909.html ／ HPE（PR TIMES）2026-04-23 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000212.000045092.html
• リコージャパン「リコージャパン、ダイフクに『RICOH オンプレLLMスターターキット』を導入」2026-02-16 https://jp.ricoh.com/release/2026/0216_1
• ベリサーブ 2026-07-30 https://www.veriserve.co.jp/news/2026/news-20260730.html
• 日本HP（業界誌の記事の転載）2025-11-25 https://jp.ext.hp.com/techdevice/technology/oda-ai-kango-summary/ ／ OPTiM 2024-11-07 https://www.optim.co.jp/newsdetail/20241107-pressrelease-01
• デジタルクロス（那須赤十字病院）2025-05-16 https://dcross.impress.co.jp/docs/usecase/004033.html
• IHI 技報 Vol.65 No.1（2025年）https://www.ihi.co.jp/technology/techinfo/contents_no/1201486_13491.html

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• 株式会社Klammer「コンサルティング業務におけるローカルLLMの長文読解性能 検証報告」2026-09-24 https://klammer.co.jp/blog/local-llm-reading-report-01/