生成AIを導入した中小企業の多くから、次のような声を耳にします。

• 生成AIを試して使ってみたが、業務はほとんど変わらなかった
  
• 生成AIの研修を実施したが、現場での活用や定着にはつながらなかった
  
• 一部の社員だけが使っていて、会社全体の成果につながらない
  

　

生成AIは非常に高性能で、日々進化しています。それにもかかわらず、なぜ業務は変わらないのでしょうか。

　

これは「使い方が悪いから」でも「社員のITリテラシーが低いから」でもありません。

本当の原因は、生成AIを“ツール導入の話”として捉えてしまっていることにあります。

　

多くの企業では、「AIで何ができるか」「どうやって使うか」という議論が先行し、AIを前提とした業務の設計が後回しになっています。結果として、生成AIは「便利だが、業務に組み込まれない存在」になってしまうのです。

　

本コラムでは、なぜ生成AIが業務に定着しないのかを構造的に整理しながら、人がAIを使う発想（人 with AI）から、AIが業務を回す発想（AI with 人）へ切り替える重要性について解説します。

生成AI活用で一度つまずいた経験がある方、「このままでは終われない」と感じている方にこそ、ぜひ読んでいただきたい内容です。

　

なぜ生成AIは業務に定着しないのか

生成AIが業務に定着しない背景には、いくつかの構造的な問題があります。

試して終わってしまう「導入期」で止まっている

多くの企業は、まず「生成AIを触ってみる」フェーズから始まります。

これはいわば“導入期”です。

この段階では、個人レベルでの効率化は起こります。

例えば、メール文の下書きを作ったり、資料作成のアイデア出しをしたりといった使い方です。

　

　

しかし、この使い方だけでは業務全体は変わりません。

結果として「便利だけど、業務改革とまでは言えない」という評価で止まってしまいます。

　

AIの利用が個人任せになっている

次に多いのが、AIの使い方が完全に個人任せになっているケースです。

• ITに詳しい社員だけが使っている
  
• 若手社員は使うが、管理職は関与していない
  
• 部署ごとに使い方がバラバラ
  

　

この状態では、業務の標準化や全社的な効率化にはつながりません。

　

AIを使うこと自体が「面倒」になっている

そして実は、最も大きなボトルネックであると考えられるのは、使うのが面倒である点です。

日々の業務の中で、

「AIを立ち上げる → プロンプトを考える → 結果を確認する」

という一連の流れは、現場にとって不自然で手間のかかる作業です。

　

結果として、「忙しいと使わなくなる」「結局いつものやり方に戻る」ということが起こります。

　

生成AIは「超優秀だが会社のことを知らない新入社員」

生成AIをどう捉えるかで、活用の方向性は大きく変わります。

私たちは生成AIを、

「超優秀だが、会社のことを何も知らない新入社員」

と捉えると分かりやすいと考えています。

　

　

AIは一般論しか知らない

生成AIは、質問すれば即座にそれらしい答えを返してくれます。しかし、それはあくまで一般論です。

• 自社の業界特有の慣習
  
• 社内ルールや暗黙知
  
• 担当者ごとの判断基準
  

こうした情報は、AIには共有されていません。

　

そのため、業務を曖昧なままAIに投げると、「使えない」「現場に合わない」回答になってしまいます。

　

暗黙知のままではAIは使えない

生成AIを業務で活用するためには、業務を言語化・定義することが欠かせません。

• 手順が明文化されている
  
• 判断基準が整理されている
  
• 例外時の対応が決まっている
  

　

これはAI活用のためであると同時に、自社業務を整理する行為そのものでもあります。

　

「人 with AI」から「AI with 人」への転換

生成AI活用で最も重要な発想の転換が、『人 with AI → AI with 人』 です。

　

人 with AI：人が主体の業務

従来の多くの企業は、次のような流れでAIを使っています。

1. 人が業務を開始する
   
2. 必要に応じてAIを使う
   
3. 人が結果をまとめる
   

　

このやり方では、業務の中心はあくまで人で、AIは「便利な道具」に留まります。

　

AI with 人：AIが主体の業務

一方、AI with 人では考え方が逆になります。

1. ある条件をきっかけにAIが自動で起動
   
2. AIが処理を進める
   
3. 人は確認・判断・責任を担う
   

　

この形にすることで、AIは業務の中に自然に溶け込み、定着しやすくなります。

　

【参考】LayerX CEO福島氏 note　AI BPO – Ambient Agent(アンビエントエージェント) + Human in the Loopで実現するAIエージェントの新標準

　

生成AI活用で避けて通れないリスクとの向き合い方

また生成AI活用には、次のようなリスクがあると言われます。

　

　

情報漏洩リスク

生成AIに情報を入力することで、外部に情報が漏れるのではないかという不安です。ただし、これはクラウドサービスを利用する際のリスクと本質的には同じです。

　

重要なのは、

• 利用規約の確認
  
• 学習に使われない設定
  
• データ保存先の確認
  

といった基本を押さえることです。

　

ハルシネーション（誤情報）

AIは、事実でない情報をそれらしく生成することがあります。そのため、AIの出力は必ずドラフト扱いにする必要があります。

　

最終判断と責任は、必ず人が持つ。この役割分担が重要です。

　

シャドーITへの対策

会社が把握・承認していないツールやサービスを社員が勝手に業務利用してしまうことをシャドーITと言います。これも会社にとってはリスクとなります。

　

しかしリスクがあるからといって全面利用禁止にすることは、かえって逆効果になることもあります。

現実的には、

• 利用ルールを整備する
  
• ガイドラインを作る
  

ことで、安全に活用する道を選ぶ方が現実的です。

　

生成AI活用は「業務設計」で決まる

生成AIは魔法のツールではありません。業務設計が整って初めて力を発揮します。

　

エッグシステムは、中小企業の「システムのかかりつけ医」として、ツールを売るのではなく、業務に入り込み、設計から伴走します。

• どこから整理すべきか分からない
  
• AIをどう業務に組み込めばいいか迷っている
  
• 部門をまたぐ業務で止まっている
  

　

こうしたお悩みがあれば、まずは無料相談で現状を整理してみませんか。

　

売り込みは一切行いません。業務が変わる第一歩を、一緒に考えます。