Sourcefit 調査報告書

2026年のオフショア人材におけるAI導入状況

複数の配送拠点に勤務するSourcefit の従業員1,968名を対象とした調査

Sourcefit の従業員を対象としたこの調査では、53.3%がAIを毎日、あるいは週に数回利用していると回答しました。調査対象には、クライアントによって日常的に管理されている従業員1,860名と、管理職または社内スタッフ108名が含まれています。AIをより効果的に活用する上での障壁として、最も多く挙げられたのは「ツールへのアクセスが制限されていること」でした。

2026年8月20日更新 実地調査期間:2026年2月~7月 | 分析対象回答数:1,968件 | 調査対象者数:2,060人

1,968

分析対象となった記録

94.71%

完了

2026年2月~7月

現地調査

単一雇用主

研究範囲

53%

週に少なくとも数回はAIを活用する

米国の全従業員の30%に対して

30%

「ツールへのアクセスが制限されていること」を主な障壁として挙げている

回答者は1つの選択肢を選びました

77%

挙げられた主な障壁のうち、雇用主やクライアントが対処できるものには

Sourcefit 解釈

ビジネス上の課題

AIの活用をどのようにして測定可能な価値に変えるか

AIへのアクセスを提供したからといって、それが一貫して活用されるとは限らず、また頻繁に利用されたからといって、必ずしも従業員の生産性が向上するとは限りません。

Sourcefit 2,060人の従業員を対象に調査を実施し、1,968件の回答を分析することで、オフショア業務に従事する専門家がAIをどのように活用しているか、普及を妨げている要因は何か、そして今後どのような業務上の効率化が見込めるかを明らかにしました。

調査結果によると、従業員はすでにAIを日常的に活用しており、今後の最大の機会は、AIへのアクセスを改善し、方針をより明確にし、AIを個別の業務から測定可能なワークフローへと移行させることにある。

要約

まず従業員が動いた。しかし、設備の整備がまだ追いついていない。

最も多く挙げられた障壁は、雇用主やクライアントが導入を支援できる分野、すなわちツールの利用、セキュリティに関するガイダンス、より明確な方針、および研修を示しています。これらのカテゴリーを合わせると、挙げられた主な障壁の77.1%を占めています。Sourcefit は調査後にこれらを分類しましたが、回答者には責任の所在を特定するよう求めていませんでした。

まず準備を行い、次にルールを公表し、その後トレーニングを行う。

Sourcefit 「AI導入動向調査 2026」

研究実績

バイヤーおよびジャーナリスト向けの調査記録

このページに掲載されているすべての見出しは、その作成に使用された分析基盤、現地調査の期間、および計算方法にさかのぼって確認することができます。

1

1,968

分析された一意のレスポンスレコード数

2

2,060

従業員に参加を呼びかけた

3

1,951

回答が確認された回答者

4

94.71%

報告された完了率

5

2026年2月~7月

現地調査を通じてKnit

6

8つの質問

1つの質問につき1つの回答のみ許可されます

証拠

8つの調査結果の概要

53%

AIを毎日、あるいは週に数回利用する

米国でリモート対応が可能なベンチマークの中で、2位に続く製品よりも13.3ポイント高い。

ギャラップの調査によると、2026年第2四半期には全米従業員の30%、2025年第4四半期にはリモート勤務が可能な職種の40%がリモート勤務を行う見込みである。

ベンチマーク表をご覧ください

36%

毎日AIを活用しましょう

全米の従業員全体の平均である15%の2倍以上である。

また、日々の利用率は、2025年第4四半期の米国のテクノロジー分野におけるギャラップ社の調査結果(31%)を上回っています。

日常的な使用を比較する

30%

「ツールへのアクセス」を最大の障壁として挙げる

2番目に多かった回答よりも10ポイント以上上回っている。

「適用性の欠如」は17.6%で3位となり、この労働力においては「アクセス」の方がより差し迫った制約となっていることが示された。

障壁を探る

77%

雇用主やクライアントが対処できる「名前」に関する障壁

アクセス、セキュリティに関する指針、ポリシーの明確化、および研修。

Sourcefit 回答を、どの立場の人物が対応するのが最も適切かという観点で分類した。回答者には、責任の所在を特定するよう求めてはいない。

この数値がどのように算出されたかをご覧ください

7%

ネガティブな役割の影響に関する懸念を報告する

2つ目の質問では、6.8%という非常に近い結果が得られた。

マーサーの調査では、世界的に40%が懸念を示していると報告されていますが、質問の構成が異なっており、厳密には比較できません。

比較に関する注意事項をお読みください

10%

仕事では絶対にAIを使ってはいけません

89.8%が何らかの形でAIを活用している

74.6%が少なくとも時折AIを利用しているのに対し、ギャラップ社の2025年第4四半期のデータによると、米国の従業員の49%はAIを一度も利用したことがないとしている。

比較の全内容を見る

66%

執筆と研究の価値を見出す

最も一般的な成果は、依然として個々のタスクに集中している。

執筆および文書作成が36.7%、調査および分析が29.5%を占めています。

次の上昇局面がどこにあるかを確認する

2.6x

クライアントチーム間の差異

通常の使用率は26.9%から71.2%の範囲です。

回答数が15件以上の14のクライアントチーム間のばらつきは、国間のばらつきの約2倍であった。

アカウント効果について探る

比較

海外におけるAIの利用状況の比較

最も妥当な外部比較対象は、ギャラップ社の調査による米国のリモート勤務可能な労働力です。これは、こうした従業員が、一般的な労働力に比べて、デジタルツールを活用して知識労働を行う傾向が強いからです。このベンチマークと比較すると、Sourcefit の調査対象者の53.3%が少なくとも週に数回はAIを利用しており、これはギャラップ社の40%を13.3ポイント上回っています。 また、毎日の利用率も35.5%対19%と、16.5ポイント高い結果となっています。

テクノロジーセクターとの比較は、有益な背景情報を提供している。Sourcefitの「定期的な利用率」は、米国のテクノロジーセクターの結果より3.7ポイント低いものの、「毎日の利用率」は4.5ポイント高く、「利用経験がある割合」は12.8ポイント高い。これは、このサンプルに含まれるオフショア労働者が、AIの導入が始まるのを待っているわけではないことを示唆している。調査ではその違いが生じている理由は明らかにされていないものの、利用状況はすでにデジタル活用度の高い労働力と同等である。

したがって、クライアントにとって重要なのは、オフショアの専門家がAIを利用するかどうかという点ではありません。重要なのは、個々の頻繁な利用が、承認されたツールや適切な管理体制、そしてその活動が測定可能な改善につながるワークフローによって支えられているかどうかです。導入率の高さは、準備が整っていることの兆候ではあっても、生産性の向上、品質の向上、あるいはコスト削減の証拠ではありません。

 

表1. 職場におけるAIの利用頻度:Sourcefit のオフショア従業員と米国のベンチマークとの比較
測定 Sourcefit 沖合、2026年2月~7月 米国の全従業員、ギャラップ調査(2026年第2四半期) 米国におけるリモート勤務の可否、ギャラップ調査(2025年第4四半期) 米国のテクノロジー業界、ギャラップ調査(2025年第4四半期)
少なくとも週に数回はAIを利用している 53.3% 30% 40% 57%
毎日AIを活用している 35.5% 15% 19% 31%
あらゆる場面でAIを活用している 89.8% 52% 66% 77%
仕事ではAIを一切使わない 10.2% 48% 34% 23%

Sourcefit 調査結果:2026年2月から7月にかけて1,968件の回答が収集された。ギャラップ2026年第2四半期調査:米国の就業者22,573人を対象とし、2026年5月6日から20日にかけて実施され、誤差範囲は±0.9パーセントポイント。 ギャラップ2025年第4四半期調査:米国の就業者22,368名を対象に、2025年10月30日~11月14日に実施。誤差範囲は±1.0ポイント。ギャラップの「一度も利用したことがない」割合は、AIを何らかの形で利用している人の割合から100を引いて算出されている。

表1の引用元: Sourcefit 、『Offshore Workforce AI Adoption 2026』、表1、n = 1,968;ギャラップのベンチマークは記載通り。

考えられる説明

言語

AIによる執筆支援は、第二言語や第三言語で仕事をしている人々にとって、日々のモチベーションを高める強い原動力となる可能性がある。

考えられる説明

選択

オフショアでのデリバリー業務には、多くの場合、書類処理やプロセス処理が中心となるナレッジワークが含まれており、これは現在の汎用AIの強みと合致しています。

考えられる説明

可視性

毎日クライアントのレビューを行うことで、作業のスピードや一貫性を向上させるツールを活用しようという意欲が高まる可能性があります。

結論

このデータセットでは、ラグガーダ仮説は成立しない

最も有力な証拠は、リモート勤務が可能な米国の従業員との比較(53.3%対40%)である。

ターン

オフショアチームがAIを活用できない理由は何でしょうか?

最大の制約要因は「ツールへのアクセスが限られている」で30.4%を占め、次いで「データセキュリティやコンプライアンスに関する懸念」が20.0%となっています。さらに、「方針が不明確」が14.2%、「研修やサポートの不足」が12.5%を占めています。これら4つの、雇用主やクライアントが対応可能なカテゴリーを合わせると、回答者が選んだ主な障壁の77.1%を占めています。

この傾向が重要なのは、導入の主な制約要因が個々の従業員以外にあることを示しているからです。「業務との関連性が低い」と回答したのはわずか17.6%にとどまり、回答の大半は「アクセス」「ガバナンス」「サポート」に関するものでした。Sourcefit は調査後にこの77.1%のグループ分けを行ったため、これは回答者による責任の判断というよりは、運用上の解釈として捉えるべきです。

クライアントにとって、順序立ては極めて重要です。広範なトレーニングが価値を生み出すためには、チームが承認済みのツールを利用でき、データ利用の範囲が明確に定められている必要があります。アクセスできないアプリケーションについてトレーニングを行ったり、明確な管理基準なしに実験を奨励したりすることは、持続的な導入につながるどころか、フラストレーションや管理不能なリスクを生み出す恐れがあります。

 

表2. AIをより効果的に活用する上で、最も大きな制約となっているものは何ですか?
一次バリア シェア この問題に取り組むのに最も適しているのは誰でしょうか?
ツールへのアクセスが制限されている 30.4% 雇用主またはクライアント
データセキュリティまたはコンプライアンス上の懸念 20.0% 雇用主またはクライアント
AIが自分の仕事に役立つと感じることはめったにない 17.6% 役割によって異なります
不明確な方針やガイドライン 14.2% 雇用主またはクライアント
研修やサポートの不足 12.5% 雇用主またはクライアント
クライアントの制限事項 5.3% クライアントとの合意が必要
雇用主またはクライアントは、以下の宛先へご連絡ください 77.1% 上記の関連する4行の合計

1,968件の回答に基づく。回答者は主な障壁を1つ選択したため、パーセンテージは各回答者が第1位に挙げた回答を示しており、その人が経験している可能性のあるすべての障壁を示すものではない。最後の列および合計77.1%は、Sourcefitによる解釈であり、回答者から提供された回答ではない。

表2の引用元: Sourcefit 、『Offshore Workforce AI Adoption 2026』、表2、n = 1,968、単一選択式質問。

 

順序が重要です。ライセンスを取得できない人々にユースケースを見せても、フラストレーションを招くだけです。研修を開始する前に、ツールを提供し、データ利用に関するガイダンスを公開してください。

労働者の自信

オフショア分野の専門家たちは、AIを活用した業務に臨む準備が整っている

AIが自身の役割に悪影響を及ぼす可能性を懸念していると回答したのはわずか6.6%だった。別の質問でも6.8%というほぼ同様の結果が得られた一方、今後12~24カ月の見通しについて「まだ分からない」と答えた人は23.2%に上った。これら2つの懸念指標は同じ方向性を示しているが、不確実性は依然として大きく、これを自信とみなすべきではない。

マーサーが示した「世界全体の従業員の40%が懸念を抱いている」という数値との対比は際立っていますが、質問内容、サンプル、調査設定が異なるため、直接比較することはできません。「Sourcefit 」のサンプル内におけるばらつきの方が、より具体的な対策の指針となります。回答数が15件以上の14のクライアントチームにおいて、懸念の割合は0%から22.6%の範囲に及んでいました。したがって、組織全体の単一の平均値では、アカウントレベルでの重要な差異が見落とされてしまう可能性があります。

クライアントにとって、全体的な懸念が低いことは、責任ある変革を進める上で有益な余地を生み出します。これは、多くのチームが役割に応じたAI支援を受け入れる姿勢にあることを示唆していますが、顧客ごとの状況の違いを考慮すると、画一的なプログラムよりも、対象を絞ったコミュニケーションが重要となります。マネージャーは、不確実性が集中している箇所を特定し、役割がどのように変化していく可能性があるかを説明するとともに、新しいツールの導入に際しては、人間によるレビューに関する明確な期待事項を併せて提示すべきです。

 

AIに関連する労働力に対する懸念や期待に関するさまざまな指標
グループ シェア 出典と解釈
AIによる雇用喪失を懸念する従業員 40% 「マーサー・グローバル・タレント・トレンド 2026」:グローバル
Sourcefit AIが自身の役割に悪影響を及ぼすのではないかと懸念するオフショア業務の専門家たち 6.6% 1,968件の回答。各回答者は5つの選択肢の中から1つを選んだ。

質問の内容は異なり、各指標を厳密に比較することはできません。回答数が15件以上の14のクライアントチームにおいて、懸念の割合は0%から22.6%の範囲に及んでおり、支援はそれを必要とするチームを対象に行うべきであることが示唆されています。

表3の引用元: Sourcefit 、『Offshore Workforce AI Adoption 2026』、表3、n = 1,968。マーサー社による比較は文脈に基づくものであり、同条件での比較ではない。

次の価値曲線

AIの導入は定着しています。次のメリットはワークフローとの統合です。

AIはすでに、回答者の圧倒的多数にとって有益な成果をもたらしています。26.2%が「生産性と品質が明らかに向上した」と回答しており、さらに48.4%が「特定の状況下で有用である」と感じています。これらを合わせると、74.6%が業務においてAIから少なくともある程度の実用的な価値を得ていることになります。

その数値の傾向も同様に重要です。回答者が最も有用だと感じたアプリケーションのうち、66.2%を占めるのが執筆や調査に関するもので、これらは多くの場合、基盤となるサービスの運用を再設計することなく、ブラウザを通じて実行できるタスクです。導入は統合よりも速いペースで進んでいるようです。

顧客にとって、次のメリットは、カスタマーサポート、データ処理、品質チェックといった反復可能なワークフローにAIを適用することから生まれる可能性が高い。こうした活用は実装が難しいが、サービス品質、処理時間、正確性、手直しといった業務指標に基づいて評価することができる。

表4. AIが最も役立った分野
用途 シェア 利用するために必要なこと
執筆または文書作成 36.7% ブラウザから利用可能
調査または分析 29.5% ブラウザから利用可能
カスタマーサポート 14.1% 作業プロセスとの何らかの関連性
役に立たない 8.8% 該当なし
データの取り扱い 6.0% ワークフローに組み込む必要がある
品質レビューまたはバリデーション 4.8% ワークフローに組み込む必要がある

1,968件の回答に基づく。回答者はそれぞれ1つの用途を選択した。回答者の66.2%が、AIが最も役立った用途として「執筆・文書作成」または「調査・分析」を選んだ。

表4の引用: Sourcefit 、『Offshore Workforce AI Adoption 2026』、表4、n = 1,968、単一選択式質問。

商業用信号

体系的な導入に対応できる人材

89.8%のクライアントが何らかの形でAIを活用しているため、クライアントはゼロから認知度を高める必要はありません。より差し迫った課題は、既存のAI活用を、品質、セキュリティ、および人的監督に関する明確な期待値が定められた、承認済みの役割別アプリケーションへと導くことです。

SOURCEFIT 解釈

ワークフローの統合は、次にテストすべきステップです

「執筆」と「調査」が、最も多く選ばれた有用な用途でした。本調査では、ワークフローへの統合の度合いについては測定していません。顧客は、反復可能なワークフローにおいて承認済みのAI支援を導入することで、品質、処理時間、手直しの削減が改善されるかどうかを検証することができます。

事業機会

カスタマーサポートは「ブリッジ」ユースケースです

カスタマーサポートは、回答者が最も有用だと感じたアプリケーションの14.1%を占めています。これは、個別の支援とより深いプロセス統合の中間に位置しており、知識検索、回答作成、要約、およびエージェント支援ワークフローをテストするための実用的な環境となっています。

事業機会

規模の小さいカテゴリーほど、より測定可能な価値をもたらす可能性がある

データ処理と品質レビューを合わせると、その割合は10.8%を占めています。現在の割合はそれほど大きくありませんが、いずれも正確性、例外発生率、処理時間、手直しといった測定可能な成果に直結しているため、管理された運用パイロットプロジェクトの有力な候補となります。

クライアントが次にテストすべきこと

既存のAI活用を、定量化可能な業務改善につなげる

1

繰り返し可能なワークフローを選択する

作業量は十分で、入力要件が明確であり、良質な成果物の定義が一貫している業務を優先してください。

2

ベースラインを設定する

AIを導入する前に、現在の品質、所要時間、正確性、手直し率、エスカレーション率を記録しておいてください。

3

コントロールのデザイン

承認済みのツール、データの範囲、レビューポイント、例外処理、および責任の所在を定義する。

4

拡大・縮小する前に寸法を測る

パイロット事業の成果を基準値と比較し、品質と生産性が同時に向上する場合にのみ、その取り組みを拡大する。

「この調査によると、AIの導入はAIの統合よりも急速に進んでいることが示唆されています。従業員はすでにその価値を実感しており、次の課題は、その価値を業務に組み込んでいくことです。」

Sourcefit 2026年のオフショア従業員を対象としたAI導入に関する調査の分析

「今後の生産性向上は、単にブラウザの利用を増やすだけでは実現しないだろう。それは、測定可能なサービス成果を軸にワークフローを再設計することによってもたらされるものだ。」

Sourcefit 2026年のオフショア従業員を対象としたAI導入に関する調査の分析

Sourcefit 視点:管理されたオフショアチームにとって、これは現実的な道筋を示しています。つまり、AI対応の人材と、プロセス設計、ガバナンス、パフォーマンス管理を組み合わせることです。その目的は、単にAIを導入すること自体にあるのではなく、クライアントに対してより質の高い、一貫性のある成果を提供することにあります。

アカウント効果

AIの利用状況は、顧客アカウントごとに大きく異なります。

同等のクライアントチーム間では、AIの日常的な利用率は2.6倍の幅があり、26.9%から71.2%まで幅があります。

この格差は、従業員が異なる顧客環境内で働きながらも、同じ雇用主に所属しているという点で、ビジネス上重要な意味を持ちます。この結果は、意思決定者に対し、地理的要因を当然の説明として扱うのではなく、ツールへのアクセス、ポリシー、ワークフローの設計、および管理慣行における違いに注目するよう促しています。

この表は匿名化されており、あくまで説明的なものです。クライアントのパフォーマンスをランク付けしたり、チーム間の差異の原因を特定したりするものではありません。ただし、バイヤーが提供内容、権限、ワークフローの設計について、より詳細に検討すべき点を特定することは可能です。

 

表5. 類似する顧客口座におけるAIの定期的な利用状況
匿名化されたアカウント 毎日、あるいは週に数回AIを利用している ポジション対クライアント管理平均
口座A 71.2% 51.6%を上回る(基準値)
口座B 68.0%
勘定科目C 62.5%
勘定D 53.6%
勘定科目 E 47.8% 以下
アカウントF(n = 145) 43.4% 以下
勘定科目G 42.9% 以下
勘定科目H 40.0% 以下
勘定科目 I 39.0% 以下
勘定科目J 38.7% 以下
勘定科目K 37.0% 以下
勘定科目 L 34.2% 以下
アカウントM(n = 125) 33.6% 以下
口座番号 N 26.9% 以下
顧客管理による平均値 51.6% 参考文献

比較対象となるアカウントには、少なくとも15人の回答者がいます。アカウントのラベルは、クライアントの機密性を保護するためのものです。2.6倍という範囲は、71.2を26.9で割った値です。

表5の引用元: Sourcefit 、『Offshore Workforce AI Adoption 2026』、表5、回答数が15件以上の匿名化されたクライアントアカウント14件。

採用における最大の格差は、国と国の間にあるとは限らない。むしろ、運用環境と運用環境の間にあるのかもしれない。

Sourcefit 分析

ご要望

オフショア人材の調達担当者に向けた5つのアクション

01

研修の実施前に、受講資格を確認する

オフショアチームとオンショアチーム間で、ライセンス、ユーザー数、構成を比較しました。アクセスが30.4%で最大の障壁となり、トレーニングは12.5%で5位でした。

02

データ利用分類ガイドを公表する

汎用AIツールに入力できるデータとできないデータを明示し、その境界が不明確な場合は従業員がどこに問い合わせればよいかを明記してください。

03

アカウント単位での準備状況を評価する

回答数が15件以上の14のクライアントアカウントにおいて、AIの日常的な利用率は26.9%から71.2%の範囲でした。各アカウントのツールへのアクセス状況、ポリシー、ワークフローを確認し、そのニーズを把握してください。

04

たまに利用するユーザーをターゲットにする

21.3%のユーザーがAIを時折利用しています。このグループに対しては、承認済みのツール、より明確なガイダンス、および関連する活用事例を提供しましょう。

05

次のパイロット版を品質レビューにかける

利用頻度の高いサービスライン1つについて、運用指標と照らし合わせて検証します。報告された値が低い場合、実験の範囲が限られているか、ツールの性能が低いことを意味する可能性がありますが、本調査ではその両者を区別することはできません。

証拠から実行まで

人材の準備態勢を、管理された業務上の価値へと転換する

この調査は、AI導入の準備状況を、実践的な運営課題へと転換するものです。

1

アクセス

同等のチームには、同等の承認済みツールと権限を付与する。

2

ガバナンス

データ、レビュー、および説明責任に関する明確な枠組みを公表する。

3

ワークフロー

ブラウザでの作業にとどまらず、繰り返し実行可能なサービスプロセスへと発展させましょう。

4

測定

スケールアップ前のベースラインの品質、速度、手直し、およびエスカレーション。

ビジネスチャンスは、単にAIの利用を拡大することだけではありません。それは、従業員による定着したAI活用を、確実な顧客成果へと結びつける、適切に管理された運用モデルなのです。

御社のオフショアチームの足を引っ張っている要因は何でしょうか?

Sourcefit のワークフォーススペシャリストと共に、アクセス、ポリシー、セキュリティガイダンス、およびトレーニングについて、適切な順序で確認しましょう。

発見から実行へ

AIを活用した人材戦略に関する会議で取り上げられる内容

チームの拠点、役職の種類、現在使用しているツール、そして最初に改善したいワークフローをご提示ください。

1

ツールのアクセス権と権限

オンショアチームとオフショアチームが利用できる技術の間にどのようなギャップがあるかを特定する。

2

AIに関する方針およびデータ利用ガイドライン

従業員が何を利用できるか、どのデータを保護する必要があるか、そして質問は誰にすべきかを明確にしておく。

3

ワークフローと品質レビューの機会

業務の遂行および確認の方法に即した、実用的なパイロット案を選択してください。

4

チームの能力強化

業務に従事する従業員を対象とした、手順へのアクセス、指導、および役割に応じた研修。

よくある質問

よくある質問

定義と計算

本報告書で使用される用語の定義

日常的な使用

毎日+週に数回:35.5% + 17.8% = 53.3%。

いかなる利用も

「決してない」以外の場合:100% – 10.2% = 89.8%。

少なくともたまには

毎日、週に数回、あるいはたまに、74.6%。

クライアント管理型

Sourcefit に雇用され、クライアントによって日常業務が管理されている:1,968件のうち1,860件。

同等の勘定科目

回答者が15人以上いるクライアントアカウント。条件を満たすアカウントは14件あります。

購入者側の障壁

30.4% + 20.0% + 14.2% + 12.5% = 77.1%。

執筆と研究の価値

第1志望の志願者数の36.7%+29.5%=66.2%。

口座の種類

71.2% ÷ 26.9% = 2.6倍。

開示

調査の実施方法

我々は、研究結果を裏付ける詳細と、それを制限する詳細の両方を盛り込んでいる。

従業員は2026年2月から7月にかけて、「Knit 」を通じて8つの質問に回答しました。調査では、AIの利用頻度、AIが役立つ場面、生産性や品質への影響に関する認識、適切な利用に対する自信、利用上の障壁、雇用の安定性、および役割への影響の見通しについて尋ねました。回答者は各質問につき1つの回答を選択し、インセンティブは提供されませんでした。

サンプリングのプロセスは、Knit の全従業員リストを基に開始されました。Sourcefit は、EORアカウント、クライアントユーザー、テストデータ、および重複レコードを1件削除した後、残りのレコードを人事部の従業員リストと照合し、現職であることを確認しました。最終的な分析対象には、1,968件のユニークな回答レコードが含まれており、そのうち1,860件はクライアントによって日常的に管理されている従業員、108件はSourcefit のマネージャーまたは社内スタッフでした。

これは大規模な実務サンプルですが、世界的な労働力のベンチマークではありません。このデータは1つの雇用主から得られたものであり、分析対象となった回答者の87.4%はフィリピンに拠点を置いていました。したがって、国ごとの比較はあくまで記述的なものであり、本調査の主眼はクライアントが管理するチームに関する知見にあります。確認済み回答者数とユニークレコード数は別個の指標であるため、表に示されているとおりに正確に報告する必要があります。

回答率は94.71%に達した。フィールドワーク期間の終盤に、アンケートの回答完了をシステムへのアクセス条件としたことで、参加率が向上し、自発的回答バイアスが軽減された。その代償として、一部の従業員はアクセス権を取り戻すために急いで回答した可能性がある。アクセス制限が適用される前の7月15日時点で、従業員の約82.6%がアンケートに回答を完了していた。これは有用な背景情報を提供するものの、その限界を解消するものではない。

 

表6. 調査への参加者
測定 価値
従業員に参加を呼びかける 2,060
回答が確認された回答者 1,951
完了率 94.71%
分析された独自の応答レコード 1,968
クライアントによって日々の業務管理が行われている従業員 1,860
Sourcefit 管理職および社内スタッフ 108
フィリピンのシェア 87.4%
南アフリカ 101人
ドミニカ共和国 36人
マダガスカル 18人
北米 2人
位置情報が記録されていません 91、国別比較から除外

研究範囲

本調査は、単一の雇用主を対象とし、回答者自身の経験に基づく単一選択式の調査です。

  • 単一雇用主:この調査結果は、Sourcefitの従業員について述べたものである。
  • 単一選択:各質問につき、1つの回答のみ選択可能でした。
  • 自己申告によるもの:生産性と品質は主観的に認識されたものであり、実測されたものではない。
  • 調査期間:現地調査は2026年2月から7月にかけて実施された。
  • 記述的であり、因果的ではない:この分析は原因ではなく、パターンを特定するものである。
  • ベンチマークとの整合性:ギャラップの頻度指標は密接に整合していますが、マーサーの懸念度指標は直接比較することはできません。

引用する前に必ずお読みください

この研究から何がわかるか、そして何がわからないか

1つの雇用主を対象としています

回答者全員が、Sourcefit に勤務しており、同一の社内方針の下で業務を行っています。本調査結果は、同社の従業員の実態を明らかにするものであり、オフショア業務の遂行において有益な示唆を与える可能性がありますが、すべてのオフショア専門家を代表するものではありません。

生産性は報告されたものであり、測定されたものではない

稼働出力は測定されなかった。図は、従業員がAIが役立ったと考えているかどうかを示しているが、その見方は楽観的すぎるかもしれない。

ベンチマークは同一ではありません

Sourcefit また、ギャラップも「頻繁な利用」を同様の方法で定義していますが、調査は異なる時期に実施されました。マーサーの懸念事項に関する比較については、質問の仕方が異なっていたため、厳密には比較できません。

回答者の大半はフィリピン在住です

回答の87.4%はフィリピンから寄せられた。南アフリカについては、比較には慎重であるべきだ。ドミニカ共和国とマダガスカルからのサンプル数は少なすぎて確固たる結論を導き出すことはできず、北米からの2件の回答については引用すべきではない。

回答総数が異なる理由

完了報告書には1,951件の確認済み回答が記録されている一方、結果報告書では1,968件のユニークな回答記録が分析対象となっている。この17件の差については依然として原因が特定されておらず、結果に与える影響も明らかになっていない。報告されている完了率94.71%は、2,060名の従業員のうち1,951名に基づくものである。

出典

外部情報源

  1. ギャラップの調査によると、組織におけるAIの導入率が6ポイント上昇した。2026年第2四半期の労働力調査(対象:米国の就業者22,573名、調査期間:2026年5月6日~20日、誤差範囲:±0.9パーセントポイント)ギャラップの2026年第2四半期レポートをご覧ください
  2. ギャラップ、「職場でのAIの頻繁な利用が第4四半期も増加を続けた」。2026年1月25日発表。2025年第4四半期の労働力調査、n = 22,368、調査期間:2025年10月30日~11月14日、誤差範囲:±1.0ポイント。 リモート勤務可能企業およびテクノロジーセクターにおける人員削減に関する出典。ギャラップの第4四半期レポートをご覧ください
  3. マーサー、『Global Talent Trends 2026』。世界中で約12,000人が回答し、実地調査は2025年9月から10月にかけて実施された。従業員の懸念が40%、CEOの期待が99%という数値の出典。マーサーのレポートページをご覧ください

グラフ、データ分析、インタビューなどが必要ですか?

Sourcefit 引用可能な文脈、開示基準の範囲内で可能な追加の抜粋、および編集用コメントを提供することができます。

次は?

Sourcefitについて

Sourcefit フィリピン、南アフリカ、ドミニカ共和国、マダガスカル、北アイルランドに2,000名以上の従業員を擁する、グローバルなアウトソーシングおよび人材派遣ソリューションのプロバイダーです。

同社は、20以上の業界および50種類の職種にわたる中堅企業および大企業の顧客にサービスを提供しています。本調査が発表された背景には、AIに関する予測ではオフショア人材が頻繁に取り上げられる一方で、AIに関する一次調査にはほとんど含まれていないという現状があるからです。

「時代を先取りする」というのは、出発点であって、ゴールではない。

証拠を行動につなげる

オフショア開発にAI対応の体制を組み込む。

チームの拠点、役割の種類、現在使用しているツール、そしてまず改善したいワークフローをぜひお伝えください。Sourcefit が、次に取るべき具体的な一歩を明確にするお手伝いをいたします。

本レポートは調査情報を提供するものであり、法的、規制、セキュリティ、または投資に関する助言を構成するものではありません。AIの利用については、契約内容、データ分類、および適用される要件に照らして評価してください。


推奨引用形式
Sourcefit 、『Offshore Workforce AI Adoption 2026』、Sourcefit の従業員2,060名を対象とした調査から得られた1,968件の有効回答記録の分析。実地調査は2026年2月から7月にかけて実施。執筆:アビゲイル・ジェイコブス、公開日:2026年7月30日、更新日:2026年8月20日。