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OpenAIが各国のChatGPT利用データを公開:仕事中はメッセージの約半数がAIへの直接指示

この記事は、144か国の一人あたりランキング、六大州の3年間の成長倍率、35歳以上ユーザーのシェアなど、図にのみ描かれ本文で言及されていない数字を中心に解説します。
1分でわかる
  • OpenAIが各国のChatGPT利用状況をデータ公開。144か国のランキング、六大州の成長曲線、年齢別シェアの変化もまとめられ、CSV(表計算データファイル)のダウンロードも可能です。
  • 仕事中のメッセージの45%がAIへの直接指示である一方、仕事以外では22%にとどまります。
  • 重要な数字のいくつかは図にしか描かれておらず、OpenAIの本文では一切言及されていません。
⚑ データはOpenAIの経済リサーチチームによる独自集計です。「10億人以上が利用」は同社の自己評価であり、第三者による検証は行われていません。公開されている方法論ドキュメントによると、すべての統計は毎月30万件のメッセージのサンプリングに基づいており、さらに差分プライバシーによるノイズが加えられている。そのため、本文中のすべてのパーセンテージは誤差を含む推定値です。文中の図表は元レポートからのもので、当サイトは図と照合しながらすべての数字を確認しました。折れ線グラフに明記されていない数値は、当サイトが高解像度画像から目視で読み取ったもので、すべて「約」と表示しています。
発表

OpenAI が初めて各国の ChatGPT の使われ方を公開

OpenAIは昨日、データレポートを発表し、初めて国別に世界中の人々のChatGPTの使われ方を公表しました。これまでは世界全体の総数のみでしたが、今回は100か国以上を個別に示し、CSVでのダウンロードも可能です。

「AIが実際にどこまで浸透しているのか」を知りたい人にとって、これは現時点で唯一の国別公式データです。その主な結論は一言で言えば、人々は「AI に質問する」から「AI にやらせる」へと移行している、ということだ。

データはOpenAIの経済リサーチチームによるもので、OpenAI Signalsというプラットフォームで公開されています。CSVに加えて、方法論ドキュメントも公開PDFとして提供されています。

先に確認しておきたい定義

このデータで集計対象になっているのは、ChatGPT のFree、Go、Plus、Pro の各個人アカウントから送信されたメッセージのみで、企業・組織のアカウントは一切含まれていない。

つまり、以下のすべての数字は「個人がどう使っているか」を表しています。「仕事の場面」と出てきても、それは個人アカウントで仕事用途と判定されたメッセージのことであり、企業が導入したChatGPTの使われ方を指すわけではありません。この点を先に明確にしておかなければ、以降の数字はすべて誤って読まれてしまいます。

核心的な発見

仕事の場面では、メッセージの約半数がAIへの直接指示

OpenAIはすべてのメッセージを3つのタイプに分類しました:

実行(Doing)
タスクの実行や何かの生成を依頼するもの。原稿の修正、コード作成、分析の実行などです。
質問(Asking)
情報を探す、説明を求める。こちらが質問して、AIがそれに答える形です。
表現(Expressing)
自己表現にあたるもの。気持ちの共有や個人的な文章作成などです。

仕事の場面と仕事以外の場面を並べてみると、その差は一目瞭然です:

メッセージ全体に占める割合(世界全体) 仕事の場面 実行 45% 質問 32% 表現 22% 仕事以外の場面 実行 22% 質問 45% 表現 33% 上下の「実行」を比べると:仕事の場面は仕事以外の2倍以上
当サイトが元レポートの図表数値に基づき作成した日本語対応版。元図は英語の積み上げ棒グラフで、数値は一致しています。

これはOpenAIが示した元の図で、3色が上記の3タイプに対応しています:

OpenAI レポート元図:仕事と仕事以外の場面における3タイプのメッセージ割合を示す積み上げ棒グラフ
元レポートの図表「For work, individuals messages are more about doing」。左の棒が仕事以外の場面、右の棒が仕事の場面で、オレンジ色が「実行」。図には Country のドロップダウンがあり、単一国の表示に切り替え可能。出典:OpenAI。

もう一つのポイント:仕事以外の場面では、「質問」が依然として最大のカテゴリーで、45% を占めている。仕事が終わった後も、人々はAIにタスクを任せるよりも、探索や質問に使っているのです。

見落としがちな点として、「仕事以外」というくくりは雑多なものです。データ自体は仕事・学業・その他の3分類で、レポートはこの図では「仕事 / 仕事以外」の2分割しか使っていません。学生が ChatGPT で宿題をやっても、それは「仕事以外」側に分類される

レポートで言及されたその製品、サイト内で解説済み
OpenAI が ChatGPT Work を発表、GPT-5.6 搭載、ツールを横断して文書・表・スライドを自動生成
OpenAI は、仕事の場面での「実行」の割合上昇を、ChatGPT Work のリリースと結びつけて説明している。
世界の分布

スタートが遅い地域ほど急成長、アフリカは3年で24倍

大陸別の曲線が描かれた図があります。縦軸は2023年7月を1としたときの週間アクティブユーザー数の倍率で、2026年6月までの推移が描かれている。

OpenAI レポート元図:六大州の週間アクティブユーザーの3年間の成長倍率を示す折れ線グラフ
元レポートの図表「ChatGPT adoption is growing fastest in regions with lower initial adoption」。上から順に、アフリカ、アジア、南米、ヨーロッパ、北米、オセアニアの6本の線。出典:OpenAI。
3年間の成長倍率(当サイトが上図から読み取り)
アフリカ約 24×
アジア約 16×
南米約 11×
ヨーロッパ約 11×
北米約 9.3×
オセアニア約 6.7×
この図を読み間違えないでほしい

倍率が高いからといって利用者が多いわけではない。北米の倍率が最低(約 9.3 倍)なのは、そもそものベースが最大だったからです。ChatGPT の本拠地がそこにあります。アフリカが20倍以上になったのは、スタート時点でほぼゼロだったためです。

この図が示しているのは格差が縮まっているということであって、順位がすでに逆転したということではありません。

四半期ごとの変化

1四半期でペルーは17位上昇、イタリアは11位後退

OpenAI は「一人あたりのメッセージ数」で144か国のランキングを作成し、四半期内での順位の上下を図にしました。青が順位上昇、茶色が下降、灰色の斜線は未展開またはデータ不足を表す。

世界地図:144か国の一人あたりメッセージ数のランキングが2026年第1四半期から第2四半期にかけてどう変化したか
元レポートの図表「Latin America and Oceania led Q2 adoption-rank gains」。色の階調は −20 から +20 で、ペルー、ウルグアイ、コスタリカ、オーストラリア、ニュージーランド、イタリア、オーストリアの7か国が明記されている。出典:OpenAI。
最も上昇
ペルー+17 位
ウルグアイ+16 位
コスタリカ+15 位
オーストラリア+9 位
ニュージーランド+9 位
最も下降
イタリア−11 位
オーストリア−9 位

この2か国は地図の注記にのみ登場し、レポート本文では触れられていません。本文の説明は「ラテンアメリカ、オセアニア、アフリカが世界の他の地域より速く成長し、北米とヨーロッパの採用も引き続き上昇している」というもので、地図上でもヨーロッパには茶色い部分があります。

レポートはイタリアとオーストリアの順位下落の理由を説明しておらず、当サイトでも関連する説明は見つかりませんでした。順位は相対的なものなので、他の国がより速く伸びれば、相対的に順位を下げることになります。

使われ方の変化

AI で画像・動画を作る人は2年で約4倍に

各用途の割合を2024年8月から2026年6月までの曲線で見ると、最も伸びたのはマルチメディア。画像・動画の生成、分析、検索といったカテゴリーです。

OpenAI レポート元図:各用途のメッセージ割合の2年間の推移、マルチメディアの線がハイライトされている
元レポートの図表「Multimedia use grew fastest relative to other use cases」。青くハイライトされた線がマルチメディアで、その他の灰色の線は上から順に、実用ガイダンス、ライティング、情報検索、自己表現、その他、技術サポート。出典:OpenAI。
マルチメディア・伸び率トップ
約 2% → 7.8%
2年で約4倍。OpenAI はこの伸びを、2026年4月に発表された ChatGPT Images 2.0 と関連づけている。
ただし、絶対値では依然4位
上位3位は変わらず
実用ガイダンスが約 31–33%、ライティングが約 22.5%、情報検索が約 18.5% で、いずれもマルチメディアより上。

同じ図には下降線もある:自己表現が約 13.5% から約 9% に減少。ライティングも約 26% から約 22.5% へと緩やかに低下しています。

この6つの大カテゴリー、それぞれの内訳は?

図のカテゴリー名は抽象的で、「実用ガイダンス」が3割を占めるとはどういうことか、名前だけでは推測できません。方法論ドキュメントでは、各カテゴリーがどのような細かいラベルの集合体であるかが定義されている:

実用ガイダンス・約 31–33%(最大カテゴリー)
方法についてのアドバイス、指導・教育、クリエイティブなアイデア、健康・フィットネス・美容・セルフケア。
ライティング・約 22.5%
与えた文章の修正・批評、個人的な文章作成・コミュニケーション、翻訳、論証・要約の生成、小説作成。
情報検索・約 18.5%
特定の情報を探す、購入できる商品を調べる、料理・レシピ。
自己表現・約 9%
挨拶・雑談、人間関係・個人的な振り返り、ゲーム・ロールプレイ。
マルチメディア・7.8%
画像生成、画像分析、その他のメディアの生成・検索。
技術サポート
数学計算、データ分析、プログラミング
ここに直感に反する点が隠れている

コード作成は「技術サポート」に分類され、「ライティング」には含まれません。つまり「ライティングが22.5%」という数字はプログラマーとは無関係で、そこに入っているのは文章修正、翻訳、小説作成などです。一方、プログラミングは技術サポートの中で、数学計算やデータ分析と同じくくりになっています。

また、マルチメディアは2025年4月に明らかなピークがあり、約 9.5% まで急上昇した後、7% 付近に落ち着き、その後ゆっくりと 7.8% まで回復しています。レポートはこのピークについて一切説明しておらず、当サイトでも推測はしません。

ラテンアメリカで最もよく使われ、ブラジルでは10メッセージに1件

マルチメディアを国別に分解すると、地域差がはっきり見える:

世界地図:126か国におけるマルチメディアメッセージの割合、色の階調は0%から15%
元レポートの図表「Latin American countries had higher-than-average multimedia use」。126か国をカバーし、色の階調は 0%〜15%。ブラジル、コロンビア、メキシコ、日本が明記されている。出典:OpenAI。
11.1%
ブラジル、世界最高
10.1%
コロンビア
4.7%
日本、図上に示された低い値の対照

ブラジルとコロンビアは「10メッセージに1件はマルチメディア」というラインを超えており、メキシコはちょうど 10% で並んでいます。

ユーザー構成

35歳以上が若年層に追いつきつつある

まず世界全体の傾向を見てみよう。2本の線は、2つの年齢層がそれぞれメッセージ全体に占める割合を示している:

OpenAI レポート元図:18-34歳と35歳以上の2つの年齢層のメッセージシェアの曲線
元レポートの図表「People over 35 increasingly used ChatGPT over the past year」。オレンジの線が 18–34 歳、青い線が 35 歳以上。⚠️ 方法論ドキュメントによると、データセット全体には年齢が18歳以上と申告されたアカウントのみが含まれており、18歳未満や年齢未記入のものはカウントされない。出典:OpenAI。

18–34 歳のシェアは2024年末に約 75.5% のピークに達した後、約 66.5% まで低下。35 歳以上はその逆で、約 24.8% の谷から約 34% まで回復しています。2本の線は接近しつつあります。

レポートは年齢を2区分に圧縮しているが、データセット自体は実際には6区分(18–24、25–34、35–44、45–54、55–64、65+)だ。図の「35歳以上」は、後半の4区分を合算した結果であり、CSV をダウンロードすればより細かい分布が見られます。

国別に見ると、チェコは1年で12.6ポイント上昇

最後の図は、111か国の35+シェアの変化を、2025年第2四半期を基準に描いたものです。

OpenAI レポート元図:111か国における35歳以上ユーザーのメッセージシェアの、2025年第2四半期比での変化
元レポートの図表「Users aged 35+ gained share in over 90% of countries」。灰色の線が全111か国、点線が中央値、色付きの線がチェコ、フランス、韓国、米国、シンガポール。出典:OpenAI。
35歳以上ユーザーのメッセージシェア、1年間の変化
チェコ+12.6
フランス+10.1
韓国+8.0
米国+7.8
111か国中央値+5.1
シンガポール+1.2

単位はパーセントポイント。中央値と図上に明記された国を除き、残りの100以上の線は灰色で、図中に数値の記載はありません。

パーセントポイントとパーセントは同じではない

シェアが30%から35%に上がるのは、「5ポイントの上昇」。もし「5%上昇」と言ったら、31.5%にしかなりません。レポート本文では35+ユーザーのシェアが「5%高くなった」と書かれていますが、図では中央値「+5.1ポイント」と示されており、2つの表現にかなりの差があります。当サイトは図のポイント表記に従う。

図のタイトル自体も本文より具体的だ:タイトルは「90%以上の国」だが、本文は「ほぼすべての国」とだけ書かれている

地域差も図に現れています:ヨーロッパでは約4分の3の国で上昇幅が平均を上回ります。東南アジアは逆の傾向で、8か国中6か国が上昇していますが、その幅は小さく、シンガポールはわずか1.2ポイントです。

同じチームの前回研究、サイト内で解説済み
OpenAI が80万件の ChatGPT 仕事メッセージを調査:8職種中5職種で、半数以上の専門的な質問が他人の仕事をしている
その研究は仕事メッセージの内部に焦点を当て、人々が ChatGPT で行っている作業のうち、どれだけが自分の職務範囲外かを調べたものだ。
限界

このデータは個人アカウントのみを集計しており、企業での使われ方を表すものではない

これらの数字を使って結論を出す前に、いくつかの限界を明確にしておく必要があります。これらはレポート本文にはなく、付属の方法論ドキュメントに書かれています。

集計対象 個人アカウントのメッセージ、毎月30万件を抽出 Free · Go · Plus · Pro 年齢が18歳以上と申告されたアカウントのみ 対象外 企業・組織アカウント Codex アカウントを削除した、データ利用を拒否したユーザー つまり「仕事の場面」= 個人アカウントで仕事用途と判定されたメッセージであり、企業が導入した ChatGPT の使われ方とは異なる
当サイトが OpenAI Signals の方法論ドキュメント(README v2.0)に基づき整理。
OpenAI 自身が記した一文

方法論ドキュメントにはこうある:このデータには企業メッセージの分類統計は含まれておらず、そのため商業利用を過小評価している可能性が高い

「仕事の場面で45%が実行」という数字が測っているのは、個人が自分のアカウントを仕事でどう使っているかです。企業が一括導入した分の使われ方はこのデータではまったく見えず、OpenAI の説明によれば、実際の商業利用はここに表示されているよりも多い。

読み取りに影響する、あと4つの詳細

サンプリングであり、全量ではない
2024年7月から2026年6月まで、毎月30万件のメッセージを抽出して分類している。つまり、どれだけ細かい小数第1位までの数字でも、本質的にはサンプリングによる推定値だ。
数字にノイズが加えられている
プライバシー保護のため、公開前に差分プライバシー技術で統計にランダムなノイズを加え、公開された数字から個別のメッセージを逆算できないようにしている。代償として、すべてのパーセンテージに多少の誤差が含まれる。
分類はモデルが行い、人間が原文を読むことはない
「このメッセージは実行か質問か」「仕事用途かどうか」は、すべて大規模言語モデルの分類器が自動判定する。研究者はユーザーの生のメッセージを読まず、内容に関わる分析はすべて、個人を特定できない形にした分類結果に基づいている。
一人あたりの計算には2023年の人口を使用
国のランキングは、世界銀行の2023年の人口推計値を使って一人あたりに換算している。人口の基準は3年前の数字だ。
より細かい数字ほど不安定

すべての時系列は、同じ毎月30万件のサンプルに由来しています。切り分けが細かくなるほど、その区分に該当するメッセージは少なくなり、ばらつきが大きくなります。ドキュメントは「特定の州における特定のトピックの割合」のような切り分けを、自ら注意点として挙げています。

この理屈で言えば、本記事の「世界全体で7.8%」のような大きな数字が最も安定しており、「ブラジル 11.1%」「日本 4.7%」のような単国・単カテゴリーの数字は大まかに見るべきで、小数第1位レベルでの比較に使うべきではありません。

本記事で「約」を付けた数字は、折れ線グラフでレポートがデータテーブルを提供しておらず、当サイトが高解像度画像から読み取ったものです。

データセットには、レポートで使われなかったものもある

レポートで使われたのは一部に過ぎません。セット全体の25個の CSV ファイルには、今回まったく図にされなかった側面も含まれている:

性別
名前から推定したもので、ユーザー自身の申告ではない。匿名化された名前を外部の名前・性別データソースと照合し、いずれかの性別の割合が95%を超える名前のみを判定に使う。月別、国別、トピック別に見られる。
米国州別
2025年の州別の一人あたりランキングとトピック分布。一人あたりは米国国勢調査局の2023年推計で換算。
職業活動分類
米国データを O*NET の「中核的な仕事活動」コードで分類し、仕事メッセージが具体的にどのような職業的動作に対応するかがわかる。

このデータの価値について改めて考えてみます。単独の数字だけを取り出しても、その価値は限られています。本当に価値があるのは、「AI がどこまで浸透しているか」を初めて国別に見られるようになったことです。以前は世界全体の総数しかありませんでしたが、今ではペルーが1四半期で17位上昇したこと、ブラジルでは10メッセージに1件が画像作成であること、チェコの中高年ユーザーが1年で12.6ポイント増えたことがわかります。3つの主線を並べてみよう:仕事の中で AI はすでに働いており、開始が遅かった地域は急速に追いつき、ユーザーはもはや若者だけではない。

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ハードルWebでそのまま閲覧可、CSV ダウンロード可能。方法論ドキュメントは公開 PDF
ライセンスCC BY 4.0、クレジット表記の上で自由に利用可
出典
From asking to doing: How the world is putting ChatGPT to workOpenAI·openai.com·2026-08-06
当サイトの説明
7つの図表はすべて元レポートからのもの:2枚の世界地図は原文画像、5枚のインタラクティブ図表は当サイトがブラウザでレンダリングし、要素ごとに切り出したもの(元ページはスクリプト描画のため、直接画像を取得できない)。日本語対応の比較バーとカバー範囲の模式図は当サイトが作成。折れ線グラフに明記されていない数値は当サイトが高解像度画像から目視で読み取ったもので、本文ではすべて「約」と表示。「イタリア −11位」「オーストリア −9位」「90%以上の国」の3点は図にのみ登場し、レポート本文では言及されていない。レポート本文は35+ユーザーのシェアが「5%高くなった」と書いているが、図では中央値「+5.1ポイント」と示されており、本記事は図の表記に従った。サンプリング規模、差分プライバシーのノイズ、分類器の基準、年齢の閾値、人口の基準年、CC BY 4.0 ライセンスなどの項目は、OpenAI Signals の方法論ドキュメント(README v2.0、cdn.openai.com/signals/data-dictionary.pdf)からのもので、これらはレポート本文では言及されていない。6つのトピック大カテゴリーの細かいラベル構成、年齢6区分、性別・州別の側面も同じドキュメントに記載されている。