社員の8割が毎日使う｜『あすけん』運営企業が語る「使う前提」の組織づくり

生成AIの導入効果は、作業時間の短縮や業務効率化で語られがちです。しかし実際に浸透が進んだ組織では、社員の思考が変わり、新しい仕事への心理的ハードルが下がり、属人的だった情報へのアクセスがなめらかになる——そうした変化が起きています。

AI食事管理アプリ『あすけん』を展開する株式会社askenもそのひとつです。調査やコーディングにかかる時間が圧縮されたことで、社員は「何をやるか」ではなく「何のためにやるのか」という問いに、より多くの時間を使えるようになったといいます。

今回は同社でAIやDXの推進を担う事業企画室・山口達也氏に、生成AI活用が組織にもたらした変化とその背景にある考え方を伺いました。

※株式会社SHIFT AIでは法人企業様向けに生成AIの利活用を推進する支援事業を行っていますが、本稿で紹介する企業様は弊社の支援先企業様ではなく、「AI経営総合研究所」独自で取材を実施した企業様です。

生成AI活用の土台づくりは「働き方の定義」から始まった

askenが最初に向き合ったのは、生成AIそのものではありませんでした。先に議論したのは、会社としてどのような働き方を選ぶのか、そしてその働き方のなかでどう競争力を高めていくのかという組織の土台です。

その背景にあったのが、2023年度から広がっていた「リモートか出社か」という働き方をめぐる議論でした。「弊社も社員が働きやすい環境をどう整えていくかという大きな課題がありました」と山口氏は振り返ります。議論の末、askenはハイブリッドワークの継続を決定しました。

ここで重要だったのは、働き方の方針を決めて終わらせなかったことです。部門横断の有志社員によるプロジェクト「asken work rules」を立ち上げ、働き方の基本方針となる「asken Standard」を策定。その中で、「ハイブリッドワークを極める」「スピードにこだわる」といった項目を掲げました。ハイブリッドワーク下でも、業務や意思決定のスピードを落とさないためには、紙や対面を前提にした業務の進め方のままでは限界があります。会議、資料、日々のやりとりを含め、情報をオンラインに集約し、必要な人が必要なときにアクセスできる状態を整える必要がありました。この変化が、結果として生成AI活用の土台にもなったのです。

また同じ時期に、AIの力で『あすけん』を変革することを目的としたAX推進部も立ち上がりました。山口氏によれば、AX推進部は「AI技術の開発からプロダクト実装までをスピード感をもって推進する専門チーム」です。

これにより、同社が運営するAI食事管理アプリ『あすけん』の「AI画像解析機能」の改善や、音声やチャットで食事記録ができる「AIおまかせ記録（β版）」機能の開発が進んだほか、コーディングなど開発現場そのものへのAI導入も加速しました。一方で山口氏自身は、全社の働き方のアップデートを担当していたといいます。つまりaskenでは、プロダクト開発と全社業務の両面からAI活用を進める体制を整えていたのです。

「使えそうなツールは全部使ってみる」という姿勢

askenの生成AI活用で特徴的なのは、現場の自発性に任せきるのでもなく、上から一方的に押しつけるのでもなく、全社で使える環境を整えながら浸透を進めていった点です。山口氏は当時をこう振り返ります。

「ツール選定の初期段階では、まず『使えそうなものは全部使ってみる』という姿勢を取っていました」

ただし、何でも自由に使ってよいわけではありませんでした。判断の起点にあったのは、あくまでセキュリティです。情報システム部門が中心となり、各サービスについて安全性を評価し、どこまでの情報を入力してよいのかという指針を整備。さらに法務部門も加わり、規約面を含めて確認したうえで、生成AI活用ガイドラインとして全社に展開しました。

重要なのは、この評価が使わせないためのものではなかったことです。情報システムと法務が連携し、安全に利用できるのであれば利用するという前提で迅速に評価を進めていたからこそ、現場も萎縮せずに試行錯誤を重ねることができました。

そのなかで、askenに強くフィットしたツールの一つがNotion AIでした。もともと社内のドキュメント基盤としてNotionを活用していたことが大きかったと山口氏は語ります。  

「社内で蓄積した情報をAIが自分で取りに行けるようになって、一気に浸透度が高まりました」

上層部を巻き込みながら検討を進め、約3か月で導入を決定。ドキュメント作成の流れのなかで自然にAIを使える環境を整えたことで、利用は一気に広がっていきました。直近では、Notion AIに限っても全社員の8割以上が1日平均1回以上使っており、AIの使用頻度が高まっています。

一方で、askenは利用率の高さを目的にはしていません。「生成AIを使うこと自体が目的化するのは危険だと考えております」と山口氏は語ります。

利用状況は一定期間ごとの変化を追いながら見ているといいます。導入して終わりでもなく、使わせること自体がゴールでもない。askenの運用設計は、そのバランスの上に成り立っています。 

「新卒1年目に依頼するように」｜AIへの指示が変えた仕事の解像度

生成AIを導入すると、最初は「何でもきれいに整えてくれるのではないか」という期待が先行しがちです。askenでも、当初はそうした認識が少なからずあったといいます。山口氏は、その感覚を率直にこう表現しています。

「私も最初は生成AIを何でも叶えてくれる魔法のツールみたいな感覚で捉えていました」

しかし実際には、AIに仕事を任せるには、人が前提を整理し、依頼内容を具体化する必要があります。文脈を共有している相手に通じる曖昧な依頼ほど、AIは期待と異なるアウトプットを返すためです。

そのためaskenでは、AIへの依頼の仕方そのものを見直していきました。象徴的なのが、山口氏が社内で繰り返し伝えていた次の言葉です。

「新卒1年目に依頼するように詳細を丁寧に言語化しましょう」

この考え方は、単なるプロンプトの工夫にとどまりません。業務の前提や期待する成果物を、誰にでもわかる形で言葉にすることが求められるためです。つまり、生成AI活用とは、AIを使いこなす話であると同時に、組織の業務をどこまで解像度高く言語化できているかを問い直す営みでもあります。

askenでは、テンプレートや使い方の例を示しながら、現場が少しずつこの感覚を身につけられるよう支援していきました。

AI活用が変えたのは、「問い」と「挑戦」の質だった

askenにおける生成AI活用の変化は、単なる作業時間の短縮にとどまりませんでした。山口氏が大きな変化として挙げるのは「思考プロセスの変化」と「とりあえずトライしてみる心理的ハードルが下がったこと」の2点です。

生成AIの活用によって、調査や資料作成、コーディングにかかる時間を圧縮できるようになったことで、社員は「何をやるか」以上に、「何のためにやるのか」という問いに時間を使えるようになりました。その結果、目の前の作業をこなすこと自体が目的になるのではなく、より会社として重要なテーマに意識を向けやすくなったといいます。

もうひとつ大きかったのが、挑戦への心理的ハードルの低下です。これまでは知識やスキルの不足が、新しい業務に踏み出せない理由になりがちでした。しかし、AIをパートナーにすることで、その不足分を補いながら前に進めるようになりました。

実際に、エンジニアではない、プロダクトマネージャーの社員がAIを使って新機能のプロトタイプを完成させた事例も生まれており、「自分には難しい」と思っていた仕事にも手を伸ばしやすくなっています。さらに、社内ツールに情報が集約されていることで部署間の情報格差も小さくなり、AIに社内情報の検索を任せることで、必要な材料をある程度揃えられるようになりました。人に聞く前に自分で調べて整理しやすくなったことで、本当に人が向き合うべき判断や相談に時間を使えるようになっています。

一方で、askenではAIに何でも任せればよいとは考えていません。「やり直しが効かない業務と、後から修正可能な業務を分けて考えるべきだと思っています」と山口氏は語ります。たとえば会計や数値のズレが許されない業務は人が責任を持ち、逆に社内文書文章のドラフトのように後からチューニングできる業務は、AIを積極的に活用するという考えです。

実際、後から修正可能な業務については、社内会議のアジェンダづくりなどでまず実験することで、心理的ハードルを下げていったといいます。任せる・任せないの判断は、AIへの期待値ではなく、リスクとベネフィットの見極めによって決まる。その考え方のもとで小さな成功体験を社内に増やしていくことが、浸透の鍵になっていました。

また、Slackの専用チャンネルや全社会議で、部署や職種を問わずさまざまな活用事例を共有しています。幅広い業務での使い方に加えて、作業時間の短縮につながった効果もあわせて紹介されることで、「自分の仕事でも試せそうだ」という実感が広がり、活用の輪が自然に大きくなっていったこともあるといいます。

askenが目指しているのは、AIを特別なものとして扱うのではなく、空気のように自然に使われる状態です。得意な人が仕組みを整え、それを誰もが使えるようにする。そうした状態こそが、同社の考える理想のAI活用なのです。

askenから学ぶ5つのポイント

askenの取り組みが示しているのは、生成AIを単なる業務効率化ツールとして扱うのではなく、働き方や情報共有、組織運営のあり方まで含めて再設計していた点です。どのツールを入れるかという話の前に、どのような前提を整え、どう浸透させ、何を人が担うのかまで考えていたからこそ、生成AI活用が一部の人の試みにとどまらず、組織の変化につながっていきました。

ここでは、askenの実践から学べる5つのポイントを整理します。

1. 生成AI活用の前に、働き方を定義する
askenでは、AI導入より先に、ハイブリッドワークをどう機能させるかを整理していました。AI活用は、働き方の土台づくりから始まっています。

2. まず試す。そのためのルールを整える
「使えそうなものは全部試す」姿勢を取りつつ、情報システム部門と法務が安全性を確認。ルールは、止めるためではなく、安心して試すために整えられていました。

3. 浸透を決めるのは、ツールより情報基盤
Notion AIが広がった背景には、社内情報がNotionに蓄積されていたことがありました。AI活用では、ツールそのものより、AIが参照できる情報の整備が重要です。

4. 生成AI活用は、業務の言語化を促す
askenでは、AIへの依頼を「新卒1年目に渡すように丁寧に言語化する」ことを重視していました。AI活用は、業務の前提や期待値を見直すきっかけにもなります。

5. 小さな成功体験が、全社浸透を後押しする
会議のアジェンダや社内ドラフトなど、修正可能な業務からAI活用を試すことで心理的ハードルを下げていました。小さな成功体験の共有が、全社浸透を支えています。

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askenの実践が示しているのは、生成AI活用の成否を分けるのはツール選定ではなく、働き方、情報基盤、運用設計をどう整えるかだということです。

しかし、自社でこれらを実践しようとすると、

「うちの組織に合ったAIの活用法が分からない」
「現場にどうやってAIを浸透させればいいのか？」
「AI導入後の定着をどうサポートすればいいのだろう？」
「効果的な研修プログラムをどう設計すればいい？」

といった壁に直面するケースも少なくありません。実際、多くの企業様から同様のご相談をいただいています。

私たちSHIFT AIは、こうした「導入したが仕組みにできない」という課題解決を得意としています。

企業の業務特性に合わせたAIモデルの選定から、社内要員のスキル育成、全社への浸透施策の設計まで、AI活用を「仕組み」にするために必要なプロセスを一気通貫で支援します。

「生成AIを導入したけど、思うように活用が進まない」「どのモデルを選べばいいかわからない」──そんなお悩みをお持ちでしたら、ぜひ一度、私たちの支援内容をご覧ください。