これは2026年時点のトレンドから筋道を立てた予想であり、確定した未来ではありません。
本稿では、2035年の日本社会をテクノロジーとAIという切り口から深掘りする。生成AIが業務に浸透し始め、ラピダスが最先端半導体の国産化に挑み、人口減少による労働力不足が現実の制約として重くのしかかる——2026年に見えているこれらの動きが、10年後にどのような社会の姿へと結実していくのか。具体的な数字と固有名詞を手がかりに、論理の筋道を追っていきたい。
生成AI：「使ったことがある人」から「使わない日がない人」へ
出発点となる2026年の状況を確認しておこう。総務省の令和7年版情報通信白書によれば、2024年度に生成AIを使ったことがある日本の個人は26.7%にとどまり、前年度の約9.1%から急増したものの、米国68.8%、中国81.2%、ドイツ59.2%といった主要国に大きく水をあけられていた。企業側でも生成AIの活用方針を定めている割合は49.7%で、米国の84.8%に届いていない。「メールや議事録、資料作成等の補助」に使う割合は日本で46.8%だが、米・独・中の企業では90%前後に達していた。つまり2026年の日本は「関心はあるが本格導入は途上」という段階にあると考えられる。
この差は2035年までにどう変わるだろうか。過去のデジタル技術の普及曲線——スマートフォンやクラウドが数年で「例外」から「前提」へと転じた経緯——を踏まえると、生成AIも2030年前後にキャズム（普及の谷）を越え、2035年には個人利用率が7〜8割に達している可能性が高い。特に、2026年時点で44.7%と突出していた20代が10年後には30代の働き盛りとなり、AIを空気のように使う世代が組織の中核を担う。日本の低い利用率は「国民性」ではなく「世代交代の遅れ」の反映だったと振り返られるのではないか。
2035年の職場では、生成AIは「使うかどうか」を選ぶツールではなく、表計算ソフトのように「そこにあって当たり前」の基盤になっていると考えられる。議事録の自動要約、契約書のドラフト、コードの下書きといった定型業務はAIが一次生成し、人間はレビューと判断に集中する。重要なのは、AIが人の仕事を丸ごと奪うのではなく、一つの職務の中の「作業」部分を肩代わりする形で浸透していく点だ。
より具体的な場面を想像してみよう。2035年、地方の中小企業の総務担当者は、朝出社するとAIエージェントが夜間に処理した経費精算の一次チェック結果を確認することから一日を始めるかもしれない。取引先へのメールは要点を口頭で指示すればAIが下書きし、担当者は語調を整えて送る。かつて数時間かかっていた月次報告書の作成は、社内データをAIが集約して30分で骨子ができあがる——こうした「AIとの二人三脚」が、特別なスキルを持たない一般の働き手にとっても日常になっている可能性が高い。生成AIの本当のインパクトは、一部の専門家の生産性を跳ね上げることよりも、こうした「普通の人の普通の仕事」を底上げする点にあると考えられる。
半導体国産化：ラピダスの2nmが決める日本の立ち位置
AIの高度化を足元で支えるのが半導体である。2025年7月、ラピダスは北海道千歳市の拠点で2ナノメートル級半導体の試作に成功し、正常動作を確認した。経済産業省の見通しでは2027年後半の量産開始が想定されている。2026年時点で2nmの量産ができているのはTSMCとサムスンの2社のみで、ラピダスが計画通り量産にこぎ着ければ世界3社目となる。
2035年を展望すると、ラピダスの成否は日本の産業構造を左右する分水嶺となっているだろう。楽観シナリオでは、2027年の量産立ち上げを起点に歩留まりと生産量を段階的に高め、2030年代前半にはAIサーバー向けや自動運転向けの先端ロジック半導体で一定の受注を確保している。この場合、千歳を中心とした北海道に半導体関連の企業・人材が集積し、かつての熊本(TSMC進出)に続く「シリコンアイランド」的な経済圏が東西に形成される可能性がある。
一方、慎重に見るべき点も多い。最先端半導体の事業化は歩留まりの安定と巨額の継続投資、そして安定した顧客の確保という三つの壁を同時に越える必要がある。2026年時点でこれらはいずれも未確定であり、量産開始が遅れたり、コスト競争でTSMCに追随できなかったりするリスクは残る。2035年の日本が「先端半導体を自国で作れる国」であり続けられるかは、2027〜2030年の数年間の踏ん張りにかかっていると考えられる。いずれにせよ、AI時代の国力が計算基盤の自給率と強く結びつくという構図は、この10年でいっそう鮮明になるだろう。
労働力不足とAI・ロボット：326万人のギャップをどう埋めるか
2035年のテクノロジーを語るうえで避けて通れないのが、人口減少という構造的な逆風だ。経済産業省が2025年5月に公表した就業構造の将来試算によれば、日本の全産業の就業者数は2021年の6983万人から2040年には6303万人へと約680万人減少する。とりわけAI・ロボットを扱える人材は2040年に326万人不足する一方、事務職は214万人が余剰になると見込まれている。工場の生産工程では281万人が不足するという。
2035年は、この2040年の危機が「予測」から「日々の実感」へと変わっていく途中の年だと位置づけられる。人手が足りない現場から順に、AIとロボットの導入が「効率化のための選択」ではなく「事業を維持するための必需」へと性格を変えているだろう。具体的には、物流倉庫の自動搬送ロボット、建設現場の遠隔操作重機、飲食・小売の配膳・会計自動化、そして介護現場の見守りセンサーや移乗支援ロボットが、2026年の「実証実験」段階から2035年には「標準装備」へと移行していると考えられる。
ここで注意したいのは、AI・ロボットの導入が均一には進まないという点だ。大企業や都市部では2030年前後に自動化が加速する一方、資金や人材に乏しい地方の中小事業者では導入が遅れがちになる。2035年には、この「自動化格差」が地域間・企業規模間の生産性格差として顕在化している可能性がある。だからこそ、安価に導入できるクラウド型のAIサービスや、中小企業向けの導入補助といった仕組みが、格差を埋める鍵として重要度を増していくだろう。
そしてもう一つ鍵を握るのがリスキリング(学び直し)だ。経産省は、AIやロボットの活用と学び直しによって不足分のうち189万人分を補えると試算している。裏を返せば、余剰となる事務職の一部が、AIを使いこなす側や現場を支える技能職へと移動できるかどうかが、社会全体の生産性を決める。2035年には、40代・50代が公的支援を受けてAIスキルを身につけ直すことが珍しくなくなり、「一つの仕事を勤め上げる」から「学び直しながら職務を変えていく」へと働き方の常識が移っている可能性が高い。
ルールと信頼：ソフトロー型ガバナンスの成熟
技術の普及と同じ速度で問われるのが、AIをどう律するかというルールの問題である。日本は2025年に成立したAI推進法(AI関連技術の研究開発・活用の推進に関する法律)により、罰則や禁止を設けない「ソフトロー＋自主的ガバナンス」型のアプローチを選んだ。EUのAI法がリスクベースで厳格な規制を敷くのとは対照的だ。実務の指針としては、総務省・経済産業省が示すAI事業者ガイドラインが版を重ねている。
2035年に向けては、この「まず使わせ、走りながら整える」路線が吉と出るか凶と出るかが検証されているはずだ。イノベーションを阻害しない柔軟さは、日本がAI活用の遅れを取り戻すうえで追い風になり得る。一方で、生成AIによる偽情報(ディープフェイク)、著作権をめぐる紛争、AIの判断ミスによる事故といった問題が積み重なれば、2030年前後に何らかの実効的なルール強化が求められる展開も考えられる。2035年の日本は、罰則なきガイドラインを軸としつつ、分野ごと(医療・金融・自動運転など)に個別のルールを上乗せする「重層的なガバナンス」へと落ち着いている可能性が高い。
また、AIが行政サービスにも本格導入され、2035年には住民からの問い合わせ対応や申請書類の一次審査をAIが担う自治体が一般的になっているだろう。人口減少で職員数も細るなか、行政のAI活用は「先進的な取り組み」ではなく「持続のための手段」となっていると考えられる。
まとめ：2035年は「AIが前提の社会」への移行期
2026年から2035年にかけての日本のテクノロジーは、三つの力学の交差点にある。第一に、生成AIが世代交代とともに社会に浸透し、利用率の国際的な遅れを取り戻していく流れ。第二に、ラピダスに象徴される半導体国産化が、AI時代の計算基盤の自給という国家的課題に挑む流れ。第三に、深刻化する労働力不足が、AI・ロボットの導入を「効率化」から「必需」へと押し上げる流れである。
これらが噛み合えば、2035年の日本は人口が減っても一人あたりの生産性を高め、縮小のなかで質を保つ社会モデルを世界に先駆けて示す立場になり得る。逆に、半導体事業がつまずき、リスキリングが進まず、ルール整備が信頼を醸成できなければ、技術はあっても使いこなせない社会に留まるリスクもある。2035年は結論の年ではなく、その分岐点を通過していく移行期——2026年に蒔かれた種が芽を出すかどうかが見えてくる、重要な10年後だと考えられる。
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