生成AI導入は、ツールよりも“体制”がカギになる
ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIツールが話題を集める中、企業の現場でも「そろそろうちでもAIを…」という声が聞かれるようになってきました。しかし実際には、「検討しているが前に進まない」「PoCはやったが、その先が続かない」というケースが後を絶ちません。その最大の要因が、「誰が社内でAIを推進するのかが決まっていない」ことです。
生成AI導入は、一過性のツール導入ではなく社内業務をどう変えていくかという中長期的なプロジェクトです。だからこそ、“人任せ”では進まず、“体制設計”がなければ成果も出ません。本記事では、生成AIを本格導入する際に欠かせない「社内のAI推進体制」について、役割分担や必要な視点をわかりやすく解説します。
「AI担当者が決まらない企業」に共通する3つの問題

以下のような悩みがある企業は、AI推進体制の設計が遅れている可能性があります。
1. 担当者が不明確なままPoCが進んでいる
「とりあえずIT部門で試す」「個人の好意でPoCを回している」といった状況では、成果をどう活用するか、他部門にどう展開するかが不明確で、検証で終わってしまうケースがほとんどです。
2. 責任の所在が曖昧で社内調整が進まない
導入に必要な部門(情シス・人事・法務・現場など)がバラバラに動いており、誰が全体を統括するのかが不明。結果として意思決定が進まず、「やる・やらない」が曖昧なまま時間だけが経過します。
3. 運用フェーズで“属人化”して止まる
PoCでは成果が出たものの、担当者が異動・退職した途端に止まってしまう。こうしたケースもよく見られます。体制として仕組み化されていないことが原因です。
生成AI導入に必要な社内体制とは?

生成AIを定着・活用させるためには、以下の3つの役割が明確に機能する体制が必要です。
1. 推進責任者(AI推進リーダー)
社内での生成AI導入に責任を持ち、プロジェクトをリードするポジションです。情報システム部門の部長やDX推進責任者が担うことが多く、以下のような役割を持ちます。
- 導入目的やKPIの明確化
- PoCの設計・評価基準の設定
- 経営層との合意形成
- 社内各部門との連携ハブ
「生成AIを使って何を達成するのか」を言語化できる人材が適任です。
2. 現場連携担当(業務ユースケースの抽出役)
生成AI導入がうまくいくかどうかは、現場との連携にかかっています。この役割は、業務部門のマネージャーや、IT部門で業務設計に詳しい担当者が担うことが多いです。
- 各部門の業務フローを分析
- 業務課題とAIのマッチングを検討
- 実証実験(PoC)の候補業務を抽出
- 利用後のフィードバックを収集
PoC段階ではこの役割の有無が、実行力と改善サイクルの差を生みます。
3. 技術支援担当(ツール導入・運用設計役)
具体的なツールの導入・設定・保守を担当する役割です。情報システム部門のエンジニアや外部ベンダーとの連携を行う担当者が中心になります。
- AIツールの選定・評価(セキュリティ含む)
- 社内アクセス制御やログ管理の設計
- API連携・システムインフラの対応
- 継続利用に向けた運用整備
技術的な壁を取り除くためのサポート役として、現場からの信頼が欠かせません。
小規模な組織でどう体制を組むべきか?

「うちは数名のIT部門しかいない」「専任を置く余裕がない」という場合でも、以下のような“兼任型体制”で始めることが可能です。
役割 | 担当者の例 | 備考 |
---|---|---|
AI推進責任者 | CIO/情シス部長 | 月次報告や全体統括のみでもOK |
現場連携担当 | 業務改善を兼務するマネージャー | 1部門でも良いので巻き込む |
技術支援担当 | 情シスの中堅スタッフ | 外部ベンダーを活用して補完可能 |
重要なのは、「誰が何を担うか」を最初に明確にすることです。役職や人数ではなく、責任の所在と動線がポイントになります。
推進体制づくりで失敗しないための3つのヒント
✅ ヒント1:経営層と定期的に目的と進捗をすり合わせる
→ 「なぜやるのか」が社内で共有されることで、予算・リソースの確保がスムーズに。
✅ ヒント2:PoCの段階から“体制”を意識して進める
→ 導入後を見越して、現場や管理部門との連携体制をPoC段階から作っておく。
✅ ヒント3:社内に“生成AIの相談窓口”を設ける
→ 問題が属人化せず、徐々に社内全体へと展開しやすくなる。
まとめ:人が決まれば、導入は進み出す

生成AI導入において、ツール選定や費用も重要ですが、本当に成否を分けるのは“人と体制”です。
- 「誰がやるのか」が決まっていないと、PoC止まりになる
- 明確な役割分担があると、段階的に全社展開が可能になる
- 専任が無理でも、“兼任体制+社内合意”で十分始められる
生成AI活用を成功させるには、まず人を決めることが一歩目。その仕組みづくりから、変革は始まります。
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