AIを導入したのに現場で使われない会社の5つの共通点とは？

Q: AI導入が失敗する原因は？

AI導入が失敗する大きな原因の1つは、業務とAIをつなぐAI推進人材の不在です。 AIが定着しない会社には、目的が曖昧、テーマが広すぎる、ルールがない、伴走が続かないといった共通点があります。AI推進人材は、こうした課題を整理し、現場で使われる状態まで整える役割です。 AI推進人材が不在のままでは、ほかの対策も進みにくくなります。まずは、誰が推進役を担うのかを決めることから始めましょう。

Q: AI推進人材は専任で置くべき？

AI推進人材は、専任である必要はなく、兼任でも構いません。ただし、正式な役割として任命し、活動を評価に反映することが重要です。善意に頼ると負担が偏り、継続しにくくなります。 兼任する場合は、推進業務に使える時間の目安も決めておきましょう。大切なのは、推進役を空席にしないことです。

Q: 社内にAIに詳しい人がいない場合はどうすればいい？

社内にAIに詳しい人がいない場合は、業務委託や専門パートナーを活用し、外部から推進役を迎える方法があります。AI導入支援や生成AI活用設計の経験がある人材であれば、テーマの切り分けやルールづくりから任せられます。 ただし、外部に任せきりにするとノウハウが社内に残りにくくなります。社内に窓口役を置き、知識や仕組みを引き継げる体制を整えておくことが重要です。

Q: AIの利用ルールはどこまで決めるべき？

AIの利用ルールは、最初から細かく決めすぎないことが大切です。パーソル総合研究所の調査では、ルールによる統制が強い企業ほど、AI活用の成熟度が低い傾向が示されています。 情報漏洩の防止など、必ず守る点は明確にしたうえで、使い方は現場の声をもとに見直していきましょう。テンプレートやルールを継続的に更新することで、実務に合った運用につながります。 ▼参考：生成AIとはたらき方に関する実態調査｜パーソル総合研究所

【一覧】AIが現場で使われない会社の共通点

まずは、AIが現場で使われない会社に共通する5つのポイントを一覧で確認しましょう。自社に当てはまる項目がないか、チェックしてみてください。

共通点	現場で起きていること	自社を点検する問い
目的が曖昧なまま導入している	何のために使うのかを現場に説明できない	AIの導入目的を現場の言葉で1文にできるか
活用テーマが広すぎる	どこから手をつければよいかわからない	どの業務の、どの作業に使うかが決まっているか
使い方の基準やルールが決まっていない	試しても元のやり方に戻ってしまう	ツール・書式・保存先・チェック方法まで決まっているか
業務とAIをつなぐ推進役がいない	相談先がなく、活用テーマも広がらない	現場の「これってAIでできる？」を受け止める人がいるか
導入後の伴走が止まっている	最初の盛り上がりのあと、使われなくなる	キックオフ後も継続して支援する仕組みがあるか

ここからは、それぞれの共通点が生まれる背景と、AIを定着させるための進め方を順に解説します。

AIの導入と定着の実情

生成AIを業務で使う企業は急増していますが、組織全体で活用できている企業はまだ多くありません。社員単位で見ると、日常的に使っている人は1割程度にとどまります。

導入が進む一方で、使う人と使わない人の差が生まれているのが現状です。ここでは、公的調査のデータからAIの導入と定着のギャップを確認します。

企業の86.4%が生成AIを利用する一方、27.0%は組織的な取り組みがない

総務省の「令和8年版情報通信白書」によると、自社の何らかの業務で生成AIを利用している日本企業は86.4%という結果が出ています。前年度の55.2%から大きく増えています。生成AIの活用方針を定めている企業も、49.7%から68.9%に上昇しました。

一方、生成AIによる業務変革について「組織的な取り組みはない」と答えた企業は27.0%です。米国1.4%、ドイツ4.9%、中国2.6%と比べても、高い割合となっています。

業務変革に向けた環境整備も十分とはいえません。「業務プロセスの見直しや生成AI活用検討に必要なスキルやノウハウを学ぶ環境がある」と答えた割合は、他の3か国を大きく下回りました。

生成AIの導入自体は進んでいるものの、組織全体で活用するための仕組みづくりが追いついていない状況がうかがえます。

▼参考：令和8年版情報通信白書｜総務省

業務で日常的に使う人は1割程度

社員単位で見ると、生成AIの利用はさらに限られます。パーソル総合研究所の調査では、生成AIを業務で利用している就業者は32.4%でした。そのうち、週4日以上使うヘビーユーザーは11.7%にとどまります。

効果についても、期待と実感には差があります。生成AIを使ったタスクでは、作業時間が平均16.7%短縮された一方、業務時間全体が減ったと答えた人は約25%でした。

個々の作業が速くなっても、業務全体の時間が減るとは限りません。浮いた時間の使い道まで設計しなければ、生成AIの効果は組織の成果として見えにくくなります。

▼参考：生成AIとはたらき方に関する実態調査｜パーソル総合研究所

AIを使う人と使わない人の二極化

AIの導入後は、頻繁に使う人と、ほとんど使わない人に二極化しやすくなります。現場では、主に次のような状況が見られます。

導入そのものが目的になり、現場の課題と結びつかない
数回試して「自分でやったほうが早い」と感じ、元のやり方に戻る
効果を実感できず、評価にもつながらないため習慣化しない

さらに、一部のヘビーユーザーに教える負担が集中することもあります。パーソル総合研究所の調査では、関心の低い同僚への支援に負担を感じていることや、その教育・サポートが正式な業務評価につながっていない実態が示されています。

善意で支える社員に負担が偏っている状態は、推進役が不在であるサインです。この状態が続けば、支える側が疲弊し、社内での活用も広がりにくくなります。

▼参考：生成AIとはたらき方に関する実態調査｜パーソル総合研究所

AIが現場で使われない会社の5つの共通点

AIが定着しない主な原因は、ツールの性能ではなく、業務への落とし込みが曖昧なことが多いです。会計ソフトやCRMは、導入時点で使う業務が決まっています。一方、生成AIは汎用性が高く、何に使うかを自社で決めなければなりません。

この自由度の高さが、定着の難しさにつながっています。ここでは、AIが現場で使われない会社に共通する5つのポイントを紹介します。

①目的が曖昧なまま導入している

「他社も導入しているから」「経営会議で話題になったから」といった理由だけでは、現場に伝わる目的にはなりません。

導入目的が業務課題と結びついていなければ、社員も使う必要性を感じにくくなります。「便利そうだが、自分の仕事にどう使えばよいかわからない」という状態が生まれるのはそのためです。

そのため、どの課題を、どう解決するかを明確にしないといけません。例えば、「営業担当者の提案書作成にかかる時間を減らす」のように、対象業務と期待する変化を1文で表せる状態が理想です。

②活用テーマが広すぎる

「全社で生産性を上げよう」と呼びかけても、現場では何から始めればよいのかわかりません。

パーソル総合研究所の調査でも、生成AIを使わない理由として「どの業務で使えるかイメージできない」「使い方がわからない」が上位に挙がっています。AIに否定的というより、自分の業務との接点を見つけられていないケースが多いと考えられます。

活用テーマは、「営業の提案書のたたき台をつくる」のように業務単位まで具体化する必要があります。対象が明確になるほど試しやすくなり、成果も評価しやすくなります。

▼参考：生成AIとはたらき方に関する実態調査｜パーソル総合研究所

③使い方の基準やルールが決まっていない

「議事録にAIを使おう」と決めても、使うツールや書式、保存先、確認方法まで決まっていなければ、社員は元のやり方に戻りやすくなります。

前述の総務省の調査でも、日本企業はスキルやノウハウを学ぶ環境の整備が他国より遅れていることが浮き彫りになっています。学ぶ場や共通ルールがなければ、成果は個人の工夫に左右されます。

その結果、一部の得意な社員だけが使いこなし、ノウハウも広がりません。誰でも一定の品質で使えるよう、手順と確認方法を決めておくことが重要です。

④業務とAIをつなぐ推進役がいない

多くの企業では、情報システム部門は技術、現場は業務を中心に考えるため、両方を理解してAIを業務に落とし込む役割が空きやすくなります。

推進役がいなければ、活用テーマの発掘やルール整備、現場からの相談対応が進みません。その結果、一部の詳しい社員が周囲に教える役割まで担うことになります。前述の通り、こうした支援は評価されにくく、長く続けるのは困難です。

推進役は、目的設定、テーマの具体化、ルール整備、導入後の伴走までをつなぐ役割です。そのため、この役割が欠けると他の課題も改善しにくくなります。

⑤導入後の伴走が止まっている

AI導入時にキックオフや説明会を開いても、その後の支援が続かない企業は少なくありません。使い始めた社員は、「この使い方で合っているのか」「社外秘の情報を入力してよいのか」といった小さな疑問でつまずきます。

気軽に相談できる相手がいなければ、利用をやめてしまいやすくなります。「最初は盛り上がったのに、数か月後には誰も話題にしない」という状態を防ぐには、導入をゴールにせず、現場で定着するまで支援を続ける体制が必要です。

AIが現場で使われない会社の共通点と、定着させるまでのステップをまとめたホワイトペーパーを公開しています。自社の現状を点検する資料や、経営層への説明資料としてご活用ください。

▼「AI導入はなぜ失敗するのか？現場で使われない企業の共通パターン」を無料ダウンロードする

AIを現場に定着させる進め方

AIが定着している企業は、先述した5つの課題を1つずつ解消しています。最初から全社展開を目指すのではなく、小さなテーマで成果を出しながら広げていくのが基本です。ここでは、AIを定着させるためのステップと、各段階で推進役が担う役割を紹介します。

テーマを絞る

最初は、効果を実感しやすく、失敗しても影響が小さい業務から始めます。

IPA（独立行政法人情報処理推進機構）の調査では、AIの主な用途として「情報収集・要約・分析」や「文書作成・修正」が上位でした。まずは、こうした個人業務の支援から始めると効果を感じやすくなります。

始めやすいテーマの例は次の通りです。

テーマ	使い方の例
議事録要約	会議の音声やメモから要約や決定事項を抽出する
資料・提案書のドラフト	提案書や稟議書、報告書のたたき台をつくる
社内規程・マニュアル検索	規程やマニュアルから質問形式で必要な情報を探す
FAQ・問い合わせ補助	FAQ案や問い合わせへの回答候補を作成する
文書・メモの整理	散らばった情報を共有しやすい形にまとめる
翻訳・要点抽出	長文資料の要点整理やメール・海外資料の翻訳を補助する

将来的に全社で活用することと最初にどこから始めるかは、分けて考えることが大切です。最初から大きな成果を求めるとテーマが広がりすぎ、かえって定着しにくくなります。

▼参考：AIの動作・分析・利用等の説明に関する意識調査｜独立行政法人情報処理推進機構

1部門・少人数で始めて利用者の声を拾う

テーマを決めたら、最初から全社展開を目指さず、関心のある部署や社員から小さく始めます。意欲のある少人数で試すほうが、効果的な使い方や課題を早く見つけられます。

あわせて、使い始めの疑問を相談できる窓口も決めておきましょう。相談先が明確なら、「この使い方で合っているのか」といった疑問をすぐに解消でき、利用の途中離脱を防ぎやすくなります。

試行期間中は、うまくいった使い方とつまずいた点を集めます。これらの声は、次のステップでテンプレートやルールを整える材料になります。

効果的な使い方をテンプレートとルールにする

効果的なプロンプトや使い方を、個人の工夫だけで終わらせてはいけません。テンプレートやルールにまとめ、誰でも再現できる社内の資産にしていきます。

パーソル総合研究所の調査では、相談窓口の1本化や、部門ごとの標準的なプロンプトの整備が有効な施策として示されています。一方、ルールによる統制が強い企業ほど、活用の成熟度が低い傾向も見られました。

そのため、ルールは「必ず守ること」と「現場に任せること」を分けて設計することが重要です。情報漏洩の防止など譲れない点は明確にし、使い方の工夫は現場に任せます。

さらに、利用者の声をもとにテンプレートやルールを見直し続けることで、形だけの運用になるのを防げます。

▼参考：生成AIとはたらき方に関する実態調査｜パーソル総合研究所

成果を簡易に見える化して横展開する

最後に、AI活用の成果を見える化します。主な指標は次の通りです。

作業時間の削減
成果物の品質
対応件数の変化
利用者数・利用頻度

厳密に測る必要はなく、簡易な方法でも継続して追うことが大切です。数字があれば、経営層への説明材料になるだけでなく、現場も効果を実感しやすくなります。

あわせて、削減できた時間を何に使うかも決めておきましょう。作業が速くなっても、業務時間全体が減るとは限りません。浮いた時間の使い道まで設計することで、組織としての成果につなげやすくなります。

集めたデータをもとに、次に展開するテーマや部署を判断します。

定着のカギを握る「AI推進人材」とは？

AI推進人材とは、業務とAIの間に立ち、現場で使われる状態まで整える人材です。

AI活用というと、高度な技術を持つ人材が必要だと思われがちです。しかし、活用が進まない企業に不足しているのは、もっと手前の役割です。

入口の段階で必須ではない人材

研究者レベルのAI技術者
独自モデルの開発人材
高度な機械学習エンジニア

入口でこそ必要な人材

業務とAIの両方を理解し、橋渡しできる人
現場の課題を見つけ、AI活用に落とし込める人
現場で使われるまで伴走できる人

将来的に、高度な技術者や独自モデルの開発人材が必要になることはあります。ただし、まず優先したいのは、現場の業務を理解し、AIの使いどころを見極められる人材を確保することです。

AI推進人材が担う業務

AI推進人材が担う主な業務は、次の5つです。

業務	内容	主に関わる相手
テーマを切り分ける	各部署の業務を聞き取り、AIに向く業務と向かない業務を整理する	現場
業務に落とし込む	議事録要約などのAI活用を、実際の業務フローに組み込む	現場・AIツール
属人化を防ぐ	プロンプトやルールを整え、誰でも再現できる形にする	情報システム部門
現場の相談を受ける	「これってAIでできる？」という相談に対応する	現場
次のテーマを判断する	利用状況や成果を見て、次に広げる業務や部署を決める	経営

AI推進人材は、現場・経営・情報システム部門・AIツールをつなぐ役割です。現場の課題を拾い、経営に成果を示し、情報システム部門と環境を整えながら、AIを実際の業務に組み込みます。

この4者のつながりが切れると、いくらよいツールを導入しても活用は進みません。AI推進人材には、それぞれの立場をつなぎながら全体を動かす役割があります。なお、5つの業務を1人ですべて担う必要はありません。複数人で役割を分担しても問題ありません。

AI推進人材は公式な役割として任命する

推進役は、専任である必要はありません。現場の業務と兼務しながら担う形でも問題ありません。

ただし、善意やボランティアに頼ると、一部の社員に負担が偏り、継続しにくくなります。前述のパーソル総合研究所の調査でも、周囲への教育や支援が評価に反映されていないケースが多いことが示されています。

推進役を置く場合は、公式な役割として任命し、その活動を評価に反映することが大切です。あわせて、推進業務に使える時間の目安も決めておくと、本人が時間を確保しやすくなり、周囲も相談しやすくなります。

AI推進人材を確保する3つの方法

AI推進人材を確保する方法は、大きく3つあります。

方法	向いているケース	注意点
社内で任命・育成する	業務に詳しく、AIに関心のある社員がいる	兼務だと時間が取れず、育成にも時間がかかる
専門パートナーと組む	全社的な計画づくりから支援を受けたい	現場との距離が開かないよう社内の窓口を置く
業務委託で外部人材を迎える	社内に適任者がおらず、早く着手したい	社内にノウハウを残す仕組みが必要

社内人材で担うか、外部人材を活用するかによって、立ち上がりの早さや社内に残るノウハウが変わります。どの方法を選ぶ場合でも、推進役を空席にしないことが重要です。ここでは、自社に合う方法を選べるよう、それぞれの特徴を紹介します。

社内で任命・育成する

社内で任命・育成する方法は、業務に詳しく、AIに関心のある社員がいる企業に向いています。自社の業務や社内事情を理解しているため、現場の課題を拾いやすく、周囲の協力も得やすい点がメリットです。

一方、兼務で任せると、本来の業務に追われ、推進に使う時間を確保できないことがあります。また、業務とAIの両方を理解できるようになるまでには、一定の時間が必要です。

社内で育成する場合は、推進業務に使う時間を確保し、学習の機会も計画的に用意することが重要です。

専門パートナーと組む

専門パートナーと組む方法は、全社的な計画づくりから支援を受けたい企業に向いています。AI導入支援会社などと連携し、戦略策定から各部署での実行まで伴走してもらう形です。

複数部署を同時に動かしたい場合や、経営層を巻き込んで進めたい場合に適しています。一方、外部主導になると現場との距離が生まれやすくなります。社内に窓口を置き、現場の声を拾いながらパートナーとの橋渡しをすることが重要です。

業務委託で外部人材を迎える

業務委託で外部人材を迎える方法は、社内に適任者がおらず、早く着手したい企業に向いています。AI導入支援や生成AI活用の設計経験がある人材であれば、テーマの切り分けやルールづくりをすぐに始められます。

社内で1から育成するより立ち上がりが早く、他社での経験から、つまずきやすいポイントを把握していることもメリットです。

一方、外部人材に任せきりにすると、契約終了後にノウハウが残りにくくなります。社内に窓口役を置き、テンプレートやルールを社内の資産として引き継げる体制を整えておくことが重要です。

公的事例に見るAI定着の進め方

ここでは、総務省の「情報通信白書」で紹介されている、AI活用の先進事例を取り上げます。規模や業種は異なりますが、2社には「現場の課題を起点にする」「伴走する役割を置く」という共通点があります。

ここまで紹介したポイントや進め方とあわせて見ていきましょう。

アイニコグループ

アイニコグループは、不動産や介護などを手がける中小企業です。経営者が「AIを前提とした働き方への変革が必要」と考え、AI活用の集中プロジェクトを始めました。

プロジェクトでは、専門企業の伴走支援を受けながら、各事業部門の課題を洗い出し、AIで解決したいテーマと目標を設定しました。そのうえで、定期的に進捗を確認しながら、1年間にわたって取り組みを進めています。

その結果、介護事業部門では送迎ルートの最適化、不動産事業部門では問い合わせ対応のテンプレート化・自動化を実現しました。全10事業部で、年間2,247時間の業務時間削減につながったと報告されています。

同社では、AI導入前から業務フローやチェックシートを整備する習慣があったことも、活用を進めるうえで役立ったとされています。現場の課題からテーマを決め、外部の伴走役と継続的に取り組んだ点は、ここまで紹介した進め方とも重なります。

中外製薬

中外製薬は、AI活用を積極的に進める製薬会社です。経営層が強い危機意識を持ち、生成AIの活用方針を明確にしています。

同社では、汎用的な生成AIの利用から、AIを使った業務変革まで、段階的に取り組む戦略を設定しています。推進体制では、事業部門のニーズをもとに、DX推進部門が現場と最新技術をつなぐ役割を担っています。

さらに、デジタル人材の育成プログラムや、全社員が参加できるアイデア創出プログラムも実施しています。目的を段階的に整理し、DX推進部門が現場と技術の橋渡し役を担っている点は、ここまで紹介したAI推進人材の役割と重なります。

▼参考：令和8年版情報通信白書｜総務省

AI推進人材を業務委託で確保できるSOKUDAN

社内にAI推進を任せられる人材がいない場合は、業務委託で外部人材を迎える方法があります。

SOKUDAN（ソクダン）は、AI時代の即戦力となる業務委託人材と、最短60分で出会えるマッチングサービスです。AI導入支援や生成AI活用の設計経験を持つ人材も登録しています。

AI推進人材に求められる要件と、SOKUDANの対応を整理すると次の通りです。

AI推進人材に求められること	SOKUDANでの対応
業務と生成AIの両方を理解している	AI導入支援・生成AI活用設計・AI推進設計などの経験者が登録
テーマの切り分けやユースケース設計ができる	業務フローの可視化や生成AIのユースケース設計の経験者が在籍
社内ルールの整備や浸透を進められる	AI推進・組織設計・社内研修の経験者が在籍
早く着手できる	最短60分で候補者と出会え、最短翌週から稼働可能
複数の候補者から選べる	条件に合う候補者を5名程度に絞って提案
初期負担を抑えられる	初期費用0円から利用可能
将来的な内製化を目指せる	基本的に3者間契約で、正社員化にも対応