先月末、2026年のグローバルAI利用分布チャートがSNSで大きな話題になった。私の周りでも何周も回ってきて、見るたびに新しい気づきがあった。
このチャートは81億人のAI利用状況を、カラーブロックのモザイクに展開したものだ。ビジュアルは直感的で、インパクトも直接的——84%の人がAIを一度も使ったことがない。約16%が無料チャットボットを使ったことがある。月20ドルのAIサブスクリプションに課金しているのは、わずか0.2%～0.3%。そしてAIコーディングツールを実際に使っている人は、世界で約200万～500万人、0.05%未満だ。
このチャートで最も重要なのは、比率の懸殊に驚くことだけではない。いくつかの問いを突きつけてくることだ——あなたは今どのカラーブロックにいるのか？次のブロックにどう進むつもりか？あなたの顧客はどのブロックにいるのか？この極端な世界に入る準備はできているか？
これは単なるAI市場のインフォグラフィックではない。ある意味での能力マップだ。
傍観者の世界
多くの人のAIに対する認識は、いまだに「傍観者状態」にとどまっている。Gemini、OpenAI、Sora、Manus、Perplexityといった名前は知っている——ヒット映画のタイトルを知っているのと同じように。でも実際に映画館に入って観たわけではない。ツールの名前は誰でも言えるが、長時間使い込んでワークフローに統合している人は本当に少ない。数年前に爆発的に流行してすぐに冷めたClubhouseと同じようなものだと捉えている人もまだ多い——話題の波が来て、引いたら終わり。
そうではない。
先日、同僚に聞かれた：CIO候補を面接するなら、どんな質問をすべきか？私のアドバイスはシンプルだった——3つのことを直接聞けばいい。AIの有料ユーザーかどうか？現在主に使っているAIツールは何か？実際に作ったAIプロジェクトを見せてもらう。実際にやったものを開いて見れば、その人が本当にこの学習軌道上にいるのか、チームを前に進める力があるのか、だいたい分かる。
加速度そのものが加速している
2022年11月、私はパートナーたちと大規模言語モデルの産業応用にAll Inすると決めた。3年経って、若い世代の方が新しいツールを学ぶ意欲があるだろうと思っていた。しかし実際に生産現場や業界に深く入ると、そう単純ではなかった。ついていける人にはある種の人格特性があり、年齢とは正の相関がない。
AIの変化は線形ではない。「今日少し遅れても来月取り戻せばいい」というものではない。加速度そのものがさらに加速し続けるシステムに近い。一歩遅れて参入すると、見えている世界がもう同じバージョンではない可能性がある。コードを動かしてモデルとやり取りするたびに、先週よりまた賢くなったという体感がある。その感覚があまりに強烈で、2月から今まで、平均して毎日少なくとも5時間はAIとやり取りしている——ターミナルを開き、権限を設定し、APIを繋ぎ、要件を出し、結果を検証し、バグを修正し、またバグ修正ループに入る。APIの課金通知と共に。毎日地雷を踏んでいるが、楽しくて仕方がない。
ある日、ランニング中にふと思った：このAIの灼熱の洗礼を経たPaulと、経ていないPaulは何が違うのか？
正直に言えば、かなり違う。2人のPaulはお互いを理解するのが難しい。この過程を経ていないPaulには、なぜ月に数百ドル余分に使うのか、自分専用のソフトウェアを作る意味は何か、マッキンゼー級のリサーチレポートを出せたところでどうなのか、が理解できない。「世界はまだ普通に回っているじゃないか、何も変わらない。」——確かにその言葉は完全に合理的に聞こえる。しかしその中にいる人間は、そうではないと知っている。AIは単なる効率ツールではない。思考の増幅器に近い。「AI嵐からの突破：個人優位性戦略マップ」でも似た視点を書いた——重要なのはツールそのものではなく、それで何を増幅させるかだ。
K型分化：経済現象だけではない
COVID後、「K型回復」という概念が広く議論されるようになった——経済ショックは全員に等しく降りかかるわけではない。Kの上腕を乗って上昇する人がいれば、下腕に沿って滑り落ちる人もいて、中間は空洞化する。AIの能力分化は、まさに同じルートを辿っている。
上昇するグループはAIを活用して思考力を強化し、アウトプットを倍増させる。下降するグループはAIで思考を回避するか、あるいはまったく触れない。結果として能力格差はどんどん広がり、追いつくのがますます難しくなる。このK型分化は企業レベルだけでなく、個人レベルでも起きている。これは社会に隠されたリスクではないか？私はそうだと考える。
台湾は世界平均ではない
あのチャートに戻ろう。「世界81億人」のAI利用分布をそのまま台湾に当てはめると、台湾の実態を過小評価することになる。台湾は世界トップクラスのテクノロジーおよび半導体産業の集積度を持っている。
2024年の産業統計によると、台湾の半導体産業就業人口は約33万人、コンピューター・電子製品・光学製品製造業の従業員は約25万人（行政院主計総処 薪資・生産性統計）、情報ソフトウェア・サービス業の就業者数は約28.7万人（資策会MIC『2025情報ソフトウェア・サービス産業年鑑』）。通信、システムインテグレーション、各企業の社内IT部門を加えると、広義のテクノロジー就業人口は90万～110万人と合理的に推定される。
iThome『2024 CIO大調査』によると、台湾の上位2,000社のIT従業者は約14万人、うち約64%が開発者で、コア開発人材は約8.4万人と推定される。これにはまだ中小企業のエンジニアチーム、スタートアップ、フリーランス開発者、日常的にコードを書くデータサイエンティストや技術系専門職は含まれていない。台湾全体の開発者人口の合理的なレンジは、おおよそ20万～40万人に収まる。
「AIコーディングツール使用」層に実際に入るのは、この技術集約的なグループに高度に集中している。20万～40万人の開発者ベースから推定し、そのうち5%～15%がGitHub Copilot、Cursor、Claude Codeなどのツールを日常のワークフローに組み込んでいると仮定すると、台湾でこうした高度な開発ツールのアクティブユーザー数は、合理的に1万～6万人のレンジになる。
単純にグローバル平均の0.04%を当てはめると、台湾の2,300万人口ではAIコーディングツール使用者はわずか約9,200人となり、明らかに過小評価だ。「グローバル平均モデル」と「台湾産業構造モデル」を総合し、私は保守的に推定する：現在、台湾で真にAIコーディングツール層に入っている人数は、約1万～3万人、総人口の約0.04%～0.13%。
同じロジックで台湾全体のAI採用版図を修正すると：「AI未使用」は約70%に下方修正、「無料チャットボットユーザー」は約27%に上方修正、「AI有料サブスク」は約2.5%に上方修正、最上位の「AIコーディングツール使用」は約0.1%に上方修正。
少数者のフロンティア、全員の課題
台湾は確かに世界平均より早くAI時代に突入した。しかし最前線のツールチェーンに立ち、基盤となる創造力を持つ人——3万人であれ6万人であれ——は依然として少数だ。
すでにこの道を歩んでいるなら、立ち止まらないでほしい。まだ始めていないなら、今からでも遅くはない。ただし、これ以上待つと、追いかけるのは距離ではなくバージョン差になる。
経営者、起業家、CDO、部門責任者の皆さん——自社のトランスフォーメーションをどう見ていますか？トランスフォーメーションに必要な知識のギャップがますます広がっているとしたら、どう対応するつもりですか？
原典：“There Are Levels to This: AI Adoption in 2026”、著者 John Crowley、Thayer Method掲載。
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