生成AIを導入する企業は何に注意すべき？
中国やアメリカでは8割以上の企業が生成AI を導入しています。しかし、2025年現在、生成AIを導入している日本企業は半数にも及びません。多くの日本企業が生成AIを社内業務に活用できないのは、社内で有効に活用できる人材がいないから、とも言われています。
つまり、生成AIを社内業務に活用できる人材を育成することが、大きな課題となっているのです。
生成AIを企業導入するための人材育成をステップ式で紹介
では、生成AIを使いこなすための人材育成のためには、何が必要なのでしょうか？ここでは、以下の5つのステップを通じてご紹介します。
- ビジネス課題に直結するユースケースの把握
- AIを使いこなすための基礎知識・スキルの習得
- ツール・サービス選定の観点を整理する
- 社内での浸透を促すための学習プログラム設計
- 組織全体での推進体制づくり
STEP1. ビジネス課題に直結するユースケースの把握
生成AIを企業導入する際に最も重要なのは、自社のビジネス課題を的確に把握し、それに対してどのような形で生成AIが貢献できるのかを具体的に考えることです。技術のトレンドに流されるのではなく、実際の業務プロセスや経営目標と紐づけて活用方法を検討することが成功のカギとなります。
① 課題の洗い出しと優先順位の設定
まず、現場で抱えている課題をリストアップし、どのような問題がコストや時間の負担になっているのかを整理することが重要です。たとえば、次のような観点で課題を分類すると、生成AIの適用可能性が見えてきます。
- 業務効率の改善：社内の定型業務やデータ処理の自動化
- 顧客体験の向上：チャットボットやパーソナライズドマーケティングの強化
- 創造性の強化：コンテンツ制作、コピーライティング、アイデア出しの支援
- 意思決定の高度化：市場分析、競合調査、トレンド予測
これらの課題のうち、事業インパクトが大きく、かつ導入のハードルが低い領域から優先的に取り組むのが合理的な戦略です。
② 具体的なユースケースの定義
課題を洗い出したら、次に「どの業務に生成AIを適用できるのか」を具体的に考えます。たとえば、以下のような形でユースケースを整理すると、導入の方向性が明確になります。
| ビジネス領域 | 課題 | 生成AIの活用方法 | 期待される成果 |
|---|---|---|---|
| カスタマーサポート | 問い合わせ対応の負担が大きい | AIチャットボットの導入 | 24時間対応の実現、コスト削減 |
| マーケティング | 広告文やSNS投稿の作成負担 | AIによる自動生成 | コンテンツ制作時間の短縮 |
| 営業 | 提案資料作成に時間がかかる | 自動レポート作成 | 提案の質向上、迅速化 |
| 人事 | 採用候補者のスクリーニングが非効率 | AIによる履歴書の分析 | 採用業務の効率化 |
このように、実際の業務フローの中で生成AIをどのように活用し、それが具体的な業務改善や利益向上にどうつながるのかを明確にすることが、導入の成否を左右します。
③ ROI（投資対効果）の見極め
企業が生成AIを活用する際には「本当に費用対効果が見合うのか？」という視点も欠かせません。たとえば、AIの導入によって「どれだけの時間を削減できるのか」「人的コストの削減につながるか」「新たな価値創出につながるか」など、定量的な指標を設定し、導入後に成果を評価する仕組みを整えることが大切です。
生成AIは強力なツールですが、適用範囲を誤ると「思ったほどの効果が得られない」という事態にもなりかねません。まずはスモールスタートで試験導入し、成果を確認しながら本格的な展開を検討するのが現実的なアプローチです。
このように、生成AIの導入は単なる技術導入ではなく、**「自社のビジネス課題とどう結びつくのか」**をしっかり見極めることが、成功の鍵となります。適切なユースケースを見出し、具体的な活用戦略を描くことで、生成AIを単なるトレンドではなく、競争力の向上につなげることができるでしょう。
STEP2. AIを使いこなすための基礎知識・スキルの習得
生成AIをはじめとする先端技術は、「高度な専門知識を持つ技術者だけが扱うもの」というイメージを持たれがちです。しかし、実際には基本的な仕組みや活用方法を理解していれば、業務担当者であっても十分に活用できます。むしろ、現場のビジネス課題を理解している人こそが、生成AIの可能性を最大限に引き出す鍵となります。
そのため、企業としては、単にAIツールを導入するだけでなく、従業員全体のAIリテラシーを向上させることが重要です。社内の技術サポート担当者や外部の専門家の力を借りながら、段階的に学習の機会を提供し、実践的なスキルを身につける仕組みを整えることが求められます。
① AIの基本概念を理解する
まず、生成AIを使いこなすためには、AIの基本的な仕組みを理解することが欠かせません。すべての従業員がエンジニアレベルの知識を持つ必要はありませんが、以下のような基礎的な概念は押さえておくべきです。
- AIとは何か？
- 機械学習と深層学習（ディープラーニング）の違い
- 生成AIの仕組み（大量のデータを学習し、パターンを抽出して新しいコンテンツを生成する）
- AIが得意なこと・不得意なこと（パターン認識や自動化が得意だが、創造的思考や倫理的判断は人間が担うべき）
- データの重要性
- AIは「ゴミデータを学習すればゴミを出す」（Garbage In, Garbage Out）ため、質の高いデータを準備することが不可欠
- AIの判断や生成結果がなぜそのようになったのかを説明できる「説明可能性」の理解
- バイアスや倫理的リスク（偏ったデータを学習すると、AIの出力も偏る可能性がある）
- 生成AIの具体的な活用例
- テキスト生成（文章作成、要約、翻訳）
- 画像生成（デザイン、プロトタイピング）
- コード生成（プログラミング支援）
- 音声や動画の生成（広告やコンテンツ制作）
これらの基本知識を、研修やeラーニングなどを通じて学べる環境を整えることが、社内全体のAI活用能力を高めることにつながります。
② 実践的なスキルの習得
理論を学ぶだけでなく、実際にAIツールを触りながら「使いこなす」スキルを身につけることが重要です。そのためには、以下のような実践的なトレーニングを取り入れると効果的です。
- AIツールのハンズオン研修
- ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIツールを使い、文章生成やデータ分析の演習を実施
- 画像生成AI（Stable Diffusion、Midjourneyなど）を使い、デザイン作成の体験
- AIを活用した業務の改善事例を共有し、実際の業務にどう適用できるかを考えるワークショップ
- プロンプトエンジニアリングの学習
- AIの出力は、与える指示（プロンプト）の工夫によって大きく変わる
- 「具体的な指示を与える」「フォーマットを指定する」「段階的に質問する」など、適切なプロンプトの作り方を学ぶ
- 業務に特化したプロンプトのテンプレート化を行い、社内で共有する
- 実際の業務での試験運用
- 例えば、AIを使った議事録作成の実験を行い、どこまで業務効率化が可能かを検証
- マーケティング部門では、広告コピーやSNS投稿の自動生成を試し、成果を測定
- 法務部門では、契約書の要点抽出や文書の要約をAIに試させる
このように、学習と実践を組み合わせることで、AIの活用がより実務に即した形で定着しやすくなります。
③ 継続的な学習とアップデート
生成AIは急速に進化しており、今日学んだことが1年後には時代遅れになる可能性もあります。そのため、一度学習しただけで満足するのではなく、最新のAI技術や業界動向を継続的に学ぶ姿勢が不可欠です。
- 社内のAIコミュニティの構築
- AI活用のアイデアや成功事例を共有する社内フォーラムを設置
- 社内の「AIアンバサダー」や「AI推進チーム」を組織し、他部署と知見を共有
- 外部のリソースを活用
- AIに関するオンラインコース（Coursera、Udemy、Google AI Academyなど）を活用
- AI関連のカンファレンスやセミナーに参加し、最新情報をキャッチアップ
- 専門家のサポート
- 社内にAIの専門家がいない場合、外部のコンサルタントやエンジニアと連携しながら導入を進める
- AI活用の成功事例を持つ企業のベストプラクティスを参考にする
STEP3.ツール・サービス選定の観点を整理する
生成AIを実際に導入する際には、数多くのツールやサービスの中から自社に最適なものを選定する必要があります。単に有名なツールを導入するのではなく、業務フローとの適合性やコストパフォーマンス、セキュリティの観点から慎重に比較検討することが重要です。
とくに、以下の4つの観点を整理しておくと、導入後の活用がスムーズになり、業務への定着度も高まります。
① 操作性・ユーザビリティ
現場で使いやすいかどうかは、導入後の生産性や継続利用に直結します。どれだけ高機能なツールでも、操作が複雑で使いこなせなければ、現場での定着は難しくなります。そのため、次のようなポイントを確認しましょう。
直感的なインターフェース
- ノーコード・ローコードで簡単に操作できるか？
- 非エンジニアでも扱えるように、ガイド機能やチュートリアルが整っているか？
ワークフローとの親和性
- 既存の業務プロセスに無理なく組み込めるか？
- すでに社内で使っているツール（CRM、ERP、チャットツールなど）と連携しやすいか？
導入後のサポート体制
- 導入後に困った際のFAQやヘルプセンターが充実しているか？
- ベンダーのカスタマーサポートやトレーニングが用意されているか？
② カスタマイズ性
企業ごとに業務フローや扱うデータは異なるため、ツールがどれだけ柔軟にカスタマイズできるかも重要な選定ポイントです。
ワークフローの適応性
- 自社の業務プロセスに合わせた設定変更が可能か？
- 標準機能だけでなく、プラグインやAPIを活用して拡張できるか？
独自データの活用
- 自社のデータを学習させて、独自のAIモデルを作成できるか？
- 生成AIの出力結果を、業界特化型のデータと組み合わせて最適化できるか？
マルチデバイス対応
- PCだけでなく、スマートフォンやタブレットでも利用可能か？
- リモートワーク環境でも快適に使えるか？
カスタマイズ性の高さは、長期的に見て「ツールを業務に合わせる」か「業務をツールに合わせる」かの違いを生み出します。業務の柔軟性を維持するためにも、必要に応じて調整できるツールを選ぶことが望ましいでしょう。
③ セキュリティ・データ保護
生成AIを活用する際、企業の機密情報や顧客データがツールの外部に流出するリスクも考慮する必要があります。とくに個人情報や機密情報を扱う業務では、セキュリティ基準の厳格さが求められるでしょう。
データの保存場所
- データがクラウド上に保存されるのか、オンプレミスで管理できるのか？
- 国内のデータセンターを利用しているか、国外にデータが送信される可能性があるか？
アクセス管理・認証
- シングルサインオン（SSO）や多要素認証（MFA）に対応しているか？
- 社内での利用者ごとにアクセス権限を細かく設定できるか？
コンプライアンス対応
- GDPR（EU一般データ保護規則）、CCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）、日本の個人情報保護法などに準拠しているか？
- 企業のセキュリティポリシーに適合するか？
セキュリティを軽視して導入を進めると、後から情報漏洩や規制違反のリスクが発生する可能性があります。ツールの提供元がどのようなデータ管理方針を採用しているのか、事前に確認しておくことが不可欠です。
④ コスト・ROI（投資対効果）
生成AIツールは無料で使えるものから、高額なライセンス費用がかかるものまで多岐にわたります。初期導入費用だけでなく、運用コストや期待される効果を総合的に考慮することが重要です。
費用構造の確認
- サブスクリプション（月額課金）か、買い切り型か？
- ユーザー数ごとの課金体系になっているか？
- APIを利用する場合、リクエストごとの追加料金が発生するか？
導入による業務効率化の試算
- どの業務に適用すれば、どの程度の時間短縮が見込めるか？
- コスト削減、売上向上、品質向上など、具体的なKPIを設定できるか？
スケーラビリティ（拡張性）
- 事業が成長した際に、利用ユーザー数を増やしやすいか？
- 追加機能や高度なAI機能が後から導入可能か？
コストを抑えることは重要ですが、単に安価なツールを選ぶのではなく、ROI（投資対効果）を考え、長期的に自社の成長に貢献するツールを選定することが理想的です。
STEP4. 社内での浸透を促すための学習プログラム設計
生成AIをはじめとする新しい技術を社内に導入する際は、「導入しただけで終わらない」ことが最も重要です。どれだけ優れたツールであっても、現場の担当者が「どこまで理解し、どのように使えばよいのか」が明確でなければ、活用が進まず、形だけの導入に終わってしまう可能性があります。
そのためには、業務と直結した実践的な学習プログラムを設計し、スムーズな定着を促すことが不可欠です。以下のステップで学習プログラムを組み立てると、より効果的に社内での浸透を図ることができます。
① 学習の目的と対象者を明確にする
学習プログラムを設計する際、まず考えるべきは「誰が、何を、どのレベルまで学ぶべきか」という点です。生成AIの活用範囲は幅広いため、すべての従業員に同じ内容を学ばせるのではなく、業務ごとに必要なスキルレベルを定義することが重要です。
ターゲットごとの学習レベルの設定
| 対象者 | 学習レベル | 必要なスキル |
|---|---|---|
| 一般社員 | 入門レベル | 生成AIの基本概念、プロンプトの使い方、簡単な業務適用 |
| 業務リーダー・管理職 | 応用レベル | AIの適用範囲の判断、業務プロセスへの組み込み |
| AI推進チーム・技術担当者 | 専門レベル | モデルのカスタマイズ、API連携、データ管理 |
このように、業務に応じて習得すべき知識を明確に定義することで、実際の業務に即した学習プログラムを提供できます。
② 実際の業務を想定したシナリオ学習
学習を進める際には、単なる座学ではなく、実務に近い形で学ぶ「シナリオ学習」が有効です。たとえば、以下のような具体的なケースを想定して学習プログラムを設計すると、実践に結びつきやすくなります。
職種別のシナリオ例
| 職種 | シナリオ学習の例 |
|---|---|
| カスタマーサポート | AIチャットボットのプロンプトを最適化し、顧客対応の精度を向上させる |
| マーケティング | AIを活用して広告コピーやSNS投稿のアイデアを生成し、ABテストを実施する |
| 営業 | AIに過去の商談データを学習させ、提案資料の自動作成を試みる |
| 人事・採用 | AIを使って履歴書のスクリーニングや面接質問の自動生成を行う |
このように、業務での活用を意識した学習内容にすることで、学んだことをすぐに業務に応用しやすくなります。
③ 学習方法の多様化
従業員の学習スタイルや忙しさに応じて、複数の学習手段を提供することも重要です。以下のような形式を組み合わせることで、より柔軟な学習環境を整えることができます。
ワークショップ形式（対面学習）
- 少人数で実際にツールを操作しながら学習
- 実務に即したシナリオを用い、グループディスカッションを交えて活用方法を検討
eラーニング・オンライン学習
- 生成AIの基本的な使い方を動画やスライドで学ぶ
- 忙しい社員でもスキマ時間に学習できる
ハンズオンセッション
- 実際の業務データを使い、AIツールの実践的な活用方法を学ぶ
- プロンプトエンジニアリングの演習を通じて、AIの出力精度を高める工夫を体験
社内ナレッジ共有
- AI活用の成功事例を社内ポータルやニュースレターで共有
- 利用者同士が学び合える「AIコミュニティ」を社内で形成
従業員が「自分に合った学習方法を選べる」環境を作ることで、無理なく学習を進められ、AIの定着がスムーズに進みます。
④ 継続的なフォローと実践支援
一度学習プログラムを実施して終わりではなく、継続的にフォローし、実践を支援する仕組みを構築することが重要です。
社内AIサポートチームの設置
- AIツールの操作や活用相談に対応する窓口を設ける
- 実務での活用事例をヒアリングし、フィードバックを提供
定期的な振り返りとアップデート
- 学習後に「どのようにAIを活用できたか」を振り返るワークショップを開催
- 最新のAI技術や活用事例を定期的に共有し、学習内容をアップデート
実績の可視化
- AI活用による業務改善のデータを集め、定量的な成果を可視化
- KPIとして「AI活用による時間削減」や「エラー率の改善」などを設定し、成果を測定
このように、学習を「一過性のイベント」ではなく、「継続的な改善活動」として位置づけることが、AI活用の成功につながります。
STEP5. 組織全体での推進体制づくり
生成AIを効果的に活用するためには、一部の個人が努力するだけではなく、組織全体で推進する体制を整えることが不可欠です。導入の初期段階では特定の部署や先進的なメンバーがリードすることが多いですが、それを一部の取り組みにとどめず、全社的な変革として広げていくことが成功の鍵となります。
そのためには、社内に知見を蓄積し、現場のアイデアを拾い上げ、活用の成功事例を横展開する仕組みを構築することが重要です。以下のような施策を組み合わせることで、組織全体で生成AIの活用を推進し、定着させることができます。
① AI推進チームの設置
生成AIの導入と定着を組織的に進めるためには、専任の**「AI推進チーム」**を設置することが効果的です。このチームが中心となり、社内でのAI活用をサポートし、横断的な連携を促進する役割を担います。
全社的なAI活用戦略の策定
- AIの導入目的や期待される効果を明確にし、ロードマップを作成
- 経営層と連携しながら、AI活用の方向性を示す
技術サポートと教育
- AIツールの活用方法に関するトレーニングの提供
- 社内の問い合わせ対応やFAQの整備
現場のニーズのヒアリングと支援
- 各部署の課題をヒアリングし、適切なAIツールの提案を行う
- 生成AIの活用事例をまとめ、他の部署にも展開する
このように、「組織全体でAIを活用するためのハブ」としてAI推進チームが機能することで、属人的な運用を防ぎ、よりスムーズな導入・定着が可能になります。
② アイデアや成功事例を共有する仕組み
生成AIの活用は、試行錯誤を伴うプロセスです。成功事例だけでなく、失敗から得た学びも含めて社内で共有する仕組みを整えることで、組織全体の成長スピードを加速させることができます。
「AI活用ポータルサイト」の開設
- 社内でのAI活用事例や活用ノウハウを掲載
- 具体的なプロンプトのテンプレートや成功したワークフローを共有
定期的な「AI活用勉強会」の実施
- AIを業務に活用している社員が登壇し、事例を紹介
- 他の部署での取り組みを知ることで、新たなアイデアを得る機会を提供
社内SNSやチャットツールでの情報交換
- SlackやTeamsなどを活用し、「AI活用チャンネル」を設ける
- 質問やアイデアを気軽に共有できる環境を整える
このように、組織全体で知見を蓄積し、活用のノウハウを横展開することで、生成AIの導入が「一部の試験的な取り組み」ではなく「組織全体の競争力向上」につながるようになります。
③ AI活用の成果を可視化し、経営層の関与を促す
生成AIの導入が進む中で、「具体的にどのような成果が出たのか？」を可視化し、経営層や現場の社員に共有することが重要です。特に、AI導入による業務改善効果やコスト削減のインパクトを明確にすることで、さらなる活用へのモチベーション向上につながります。
KPIの設定
- AI活用による作業時間削減率、エラー削減率、コスト削減額などを計測
- 例：「AIを活用したカスタマーサポートの自動応答率が70%向上」「営業資料作成の時間が50%短縮」など、具体的な数値で効果を示す
定期的な成果報告
- AI推進チームが、四半期ごとに成果をレポートとしてまとめ、経営層や全社に報告
- 成果が大きいプロジェクトを「AI活用の成功事例」として社内表彰する
経営層の関与を強化
- 経営層がAI活用の成果を認識し、トップダウンでの推進を強化する
- 「AI活用が会社の成長戦略の一環である」ことを社内メッセージとして発信
このように、AI活用の成果を明確にすることで、社内の関心を高め、より積極的な推進体制を整えることができます。
④ 社内文化としてのAI活用を根付かせる
最終的に、生成AIの導入を一過性の取り組みではなく、組織の文化として定着させることが重要です。そのためには、以下のような取り組みを継続的に行うことが効果的です。
AI活用を「評価・報酬制度」に組み込む
- AIを活用して業務改善を行った従業員を評価・表彰する仕組みを導入
- AI活用の推進が「企業の成長に貢献する行動」として明確に位置付けられる
「AIチャレンジ制度」の導入
- 各部署が自由にAIを活用した業務改善アイデアを試せる「チャレンジ予算」を設ける
- 実験的なプロジェクトを推奨し、成功事例を積み重ねる
「AIの日」を設定し、全社的な取り組みを実施
- 毎月1回、「AI活用デー」として、全社でAIを活用する取り組みを行う
- 例：「この日は全社員が業務のどこかでAIを活用し、その結果を共有する」
このように、単なるツールの導入ではなく、「AI活用が当たり前の組織文化」を形成することで、組織全体での推進が持続可能になります。
生成AIを企業導入して成功した事例3選
MUFG 三菱UFJフィナンシャル・グループ
MUFGは、AWSの生成AI技術を活用し、営業担当者向けのアイデア提案プラットフォームを導入しました。このプラットフォームは、顧客の取引履歴や公開情報を分析し、最適な金融商品やサービスを提案する仕組みです。
このシステムの導入により、提案の成約率が30%に達し、営業効率が大幅に向上しました。これにより、営業担当者は短時間で質の高い提案を行うことが可能となり、顧客満足度の向上にも寄与しています。
ソフトバンク
ソフトバンクは、OpenAIと共同で「SB OpenAI Japan」を設立し、AIサービスの提供を推進しています。この合弁会社は、ソフトバンクのグループ企業内でのAI導入を促進し、業務の効率化や新たなサービス開発を目指しています。
ソフトバンクは、OpenAIの技術を活用し、社内業務の効率化や新規事業の創出を進めています。具体的な成果として、グループ企業内での生産性向上や新サービスの展開が期待されています。
日立製作所
日立製作所は、産業用ソフトウェアおよびハードウェア分野でのAI技術の導入を推進しています。とくに、デジタルおよびデータ分析能力の強化に注力し、製造プロセスの最適化や新製品開発にAIを活用しています。
この取り組みにより、日立は日本の企業価値トップ5に入り、市場価値は2年間で3倍以上となり、1,000億ドルを超えました。さらに、AI技術の導入により、製造プロセスの効率化や新製品の開発スピードが向上し、競争力が強化されています。
その他の活用事例
他にも各業界で以下のようなAIの活用事例があります。
- 飲食店の価格決定
- 不動産業の価格査定
- 在庫管理
AIを活用して業績を伸ばせるのは、特定の業界だけではありません。活用の仕方次第でどのような業界でもAIを取り入れて、効率化や業績アップを図ることが可能です。是非、あなたの企業でも生成AIを取り入れたら、どのようなことが可能になるのか、考えてみてください。
生成AIを使いこなすための人材育成：まとめ
生成AIは、その汎用性・可能性から多くの企業で大きな関心を集めています。しかし、導入の効果を十分に引き出すには、目的の明確化・ツールの適切な選定・組織的なサポートなど、継続的な取り組みが不可欠です。
自社のビジネス課題を理解し、必要な知識・スキルを身につけながら、段階的に導入を進めることで、最終的には大きな成果へとつなげることができるでしょう。
