Name: AIを最も活用している国はどこ？ (Which Country is Using AI the Most?)
Uploaded: 2026-03-04T17:41:04.000Z
Duration: 5 min 53 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

AIの導入は世界中で加速しています。

様態の副詞

Today, roughly one in six working age adults use AI tools and 88% of organizations now using AI in at least one business function.

今日、生産年齢人口のおよそ6人に1人がAIツールを利用しており、88%の組織で少なくとも1つの事業機能にAIが導入されています。

But adoption is uneven and the gap is widening.

しかし、導入は一様ではなく、その差は広がりつつあります。

A recent Microsoft report identifies only two countries where more than half the working age population use AI in the past year.

最近のマイクロソフトのレポートによると、過去1年間に生産年齢人口の半数以上がAIを利用している国はわずか2カ国です。

アラブ首長国連邦とシンガポールです。

In the UAE, usage stands at about 64%, and in Singapore just shy of 61%.

UAEでは利用率が約64%、シンガポールでは61%弱です。

So why are these countries pulling ahead?

では、なぜこれらの国が先行しているのでしょうか？

And what does AI adoption actually mean in practice, where AI actually affects the real economy?

そして、AIの導入は、AIが実体経済に影響を与える実践においては、実際に何を意味するのでしょうか？

It's when it starts to be used by industry, used by employers, used by employees.

それは、産業、雇用主、従業員によって利用され始めた時です。

And so adoption really means a translation of theory to practice, when AI starts to actually change workflows.

したがって、導入とは、AIが実際にワークフローを変え始めた時の、理論から実践への翻訳を意味します。

Despite its leadership in AI infrastructure and frontier model development, the US ranks 24th globally in AI usage among working age adults, trailing behind smaller, more digitized economies.

AIインフラとフロンティアモデル開発でリーダーシップを発揮しているにもかかわらず、アメリカは生産年齢人口におけるAI利用率で世界24位であり、より小規模でデジタル化が進んだ経済に遅れをとっています。

The fascinating contradiction that some of the world leaders in innovation are lagging behind in adoption.

イノベーションの世界的リーダーの一部が導入で遅れをとっているという、興味深い矛盾。

So the United States, world leader in innovation, really struggles to adopt.

つまり、イノベーションの世界的リーダーであるアメリカは、導入に本当に苦労しています。

And I think that's partly because the things depend differently on size, that innovation really depends on scale.

そして、それは部分的に、イノベーションがスケールに依存しているため、物事が規模によって異なってくるからだと思います。

You need resources, you need people, you need that pyramid of talent to be at the forefront.

最先端を行くには、リソース、人材、そして才能のピラミッドが必要です。

But that size also becomes a problem when it gets to adoption size in terms of just the variation across the market, the variation of regulatory systems.

しかし、その規模は、市場のばらつき、規制システムのばらつきといった導入規模になると問題にもなります。

You've got the federal structure in the United States.

アメリカには連邦制があります。

That's a great melting pot for innovation experimentation, but not really a great platform for coherent adoption.

これはイノベーション実験の素晴らしいるつぼですが、一貫した導入のための優れたプラットフォームではありません。

The UAE and Singapore share a common playbook.

UAEとシンガポールは共通の戦略を持っています。

Both invested in early and nationwide digital infrastructure.

どちらも早期かつ全国的なデジタルインフラに投資しました。

Both pushed AI adoption inside government first and tied AI used to productivity, not experimentation.

どちらもまず政府内でAIの導入を推進し、AIの利用を実験ではなく生産性と結びつけました。

Maybe two things that are unique around what the UAE has done.

UAEが行ってきたことには、おそらく2つのユニークな点があります。

One is there is as much focus on adopting AI as there is on creating AI.

1つは、AIの創出と同じくらいAIの導入にも注力していることです。

And we see this in global partnerships that they've made, large investment funds that they set up, like MGX.

これは、MGXのようなグローバルパートナーシップや、彼らが設立した大型投資ファンドにも見られます。

They set up G42 as a holding company to build AI.

彼らはAIを構築するための持ち株会社としてG42を設立しました。

I think the second thing that the UAE has done differently is around really formally encouraging adoption in a really dramatic way.

UAEが他と異なっている2つ目の点は、非常に劇的な方法で導入を正式に奨励していることだと考えます。

This involves talking about AI, even from schools, but

これには、学校教育からAIについて話すことも含まれますが、

also then working to make AI tools nationally available in some cases.

場合によってはAIツールを全国的に利用可能にするための取り組みも行われています。

And so all of this makes adoption easier and creates an environment where everyone is adopting.

これらすべてが導入を容易にし、誰もが導入する環境を作り出しています。

Singapore, I think, is uniquely positioned to take advantage of AI precisely because we're so small, small, highly educated, highly connected.

シンガポールは、非常に小さく、教育水準が高く、つながりが強いため、AIを活用するのにユニークな位置にいると思います。

Those are kind of ripe parts of an economy that's ready for AI adoption.

これらは、AIの導入準備ができた経済の成熟した部分と言えます。

And I think the government really leaning into AI offers a good example of positive use cases.

そして、政府がAIに積極的に取り組むことは、ポジティブなユースケースの良い例を提供していると思います。

And it means that the government is walking the walk as well as talking the talk.

これは、政府が言葉だけでなく行動も伴っていることを意味します。

They're not just telling industry, you should use AI, they're showing industry that we are using AI in a productive way.

彼らは産業に「AIを使うべきだ」と言っているだけでなく、私たちがAIを生産的に使用していることを産業に示しています。

But even in leading countries, conversation is shifting.

しかし、先進国でさえ、会話は変化しています。

Not long ago, the story was about AI's potential.

つい最近まで、AIの可能性についての話でした。

Now the focus is on something harder, making it work at scale.

今、焦点はより難しい、それをスケールさせることに移っています。

McKinsey found that nearly 2/3 of organizations are still stuck in the experimentation or piloting phase.

マッキンゼーの調査によると、組織の約3分の2がまだ実験やパイロット段階に留まっています。

Only about one third have begun to scale AI across their enterprise.

企業全体でAIをスケールさせ始めたのは、約3分の1に過ぎません。

When we look at the ones that are being able to show real value that they've created from it, it's barely 10%.

So there is a real gap between initial adoption, experimentation and value creation.

And what we find is that the companies that are effective in scaling AI and getting value from AI are the ones that don't treat AI as a side project.

They're the ones that put it in the core of their business.

I once had a professor, Adam Roberts, who used to say that when you were writing an essay, you could tell if someone had taken a theory and just sprinkled it on top like curry powder sprinkled on top as opposed to cooking it through.

それから、そこから生み出された真の価値を示せているのは、わずか10%です。

And I think AI adoption is a bit like that.

ですから、初期の導入、実験、そして価値創造の間には、大きなギャップがあるのです。

You can sort of sprinkle on some AI, add some generative AI images or something, and

パイロットプロジェクトは、ほとんどの場合成功します。

そして、AIをスケールさせ、AIから価値を引き出すことに長けている企業は、AIを単なる副次的なプロジェクトとして扱っていないのです。

I don't think that's really transforming anything.

それらの企業は、AIを事業の中核に据えています。

What's really seeming to work is when industry, when employers empower their employees to experiment with AI, to approach existing workflows creatively, think, okay, well, what could be accelerated?

うまくいっているのは、産業界、つまり雇用主が従業員にAIを試すことを奨励し、既存のワークフローに創造的にアプローチし、「よし、何が加速できるだろうか？」と考えることです。

何がより効率化できるでしょうか？

This is also changing how investors evaluate companies.

これが、投資家が企業を評価する方法も変えています。

Rather than rewarding cost cutting or layoffs, many are now watching how firms bring workers forward into AI driven transformation.

コスト削減や人員削減を評価するのではなく、多くの投資家は今、企業が従業員をAI主導の変革へとどのように進めているかを見ています。

Leading companies are the ones that are bringing employees along at every step of the way.

リーディングカンパニーは、あらゆる段階で従業員を巻き込んでいる企業です。

Our research shows that for every $1 you're spending on technology, you have to be spending at least $3 on training, adoption, change management.

私たちの調査によると、テクノロジーに1ドル費やすごとに、トレーニング、導入、チェンジマネジメントに少なくとも3ドル費やす必要があります。

There aren't very many jobs that get entirely replaced by AI, but

AIによって完全に置き換えられる仕事はあまり多くありませんが、

almost every single job is going to be significantly affected and changed because of AI.

ほぼすべての仕事がAIによって大きく影響を受け、変化することになります。

The more that companies involve their employees in the journey and invest in training them and supporting them, the more companies are able to scale AI.

企業が従業員をそのプロセスに巻き込み、トレーニングやサポートに投資すればするほど、企業はAIをスケールさせることができます。

The dilemma for both companies and for government is that the fastest way a company can transform is by trying to replace employees or replace junior employees.

企業と政府双方にとってのジレンマは、企業が変革する最も速い方法は、従業員、特に若手従業員を置き換えようとすることだということです。

And I think that's a very short sighted approach.

そして、それは非常に近視眼的なアプローチだと思います。

I understand the temptation in the short term to cut costs and in particular to cut entry level costs.

短期的なコスト削減、特にエントリーレベルのコスト削減の誘惑は理解できます。

But many industries are now realizing that if you do that, you might get some short term gains, but

しかし、多くの産業は今、もしそうすれば、短期的な利益は得られるかもしれませんが、

you undermine your long term sustainability.

長期的な持続可能性を損なうことに気づいています。

Because if you don't have entry level people coming in, sure you might only need a smaller number of senior people, but

なぜなら、エントリーレベルの人材が入ってこなければ、確かにシニア人材の数は少なくなるかもしれませんが、

where does that next generation of senior people come from if you aren't training up the next generation?

次世代を育成しなければ、その次の世代のシニア人材はどこから来るのでしょうか？

So the industries that I think will hopefully take advantage of AI and succeed in the longer term are the ones that are willing to see AI not as a short term fix to replace cheap employees, but

ですから、AIを活用して長期的に成功するであろう産業は、AIを安価な従業員を置き換えるための短期的な解決策としてではなく、

a longer term solution that will maximize the productivity of all of their employees.

すべての従業員の生産性を最大化する長期的な解決策として捉える意欲のある企業だと思います。