AI導入担当者が孤立しない体制とは？巻き込み設計と社内ハブの作り方

「生成AIの導入を任されたものの、気づけば自分しか動いていない──」

そんな状況に心当たりはありませんか？

多くの企業で、AI導入の初動は情報システム部門や一部の有志メンバーに委ねられがちです。しかし、全社的な推進体制が整っていないままPoC（実証実験）を始めてしまうと、「他部署が非協力」「業務に結びつかない」「上層部の関心が薄れる」といった問題に直面します。

結果として、導入担当者が“1人でなんとかしなければいけない”構図に陥ってしまうのです。

このような「孤立構造」は、AI導入に限らず、業務改善やDX推進の現場でもよく見られる課題です。

👉 業務改善の“1人推進”に関する課題はこちらで詳しく解説しています。
業務改善担当者が孤立する会社の特徴｜“1人推進”の限界と脱却法

本記事では、特に生成AIの導入を任された担当者が、社内で孤立せずに推進していくための体制づくりについて解説します。

なぜAI担当者が孤立してしまうのか
どのように社内を巻き込み、活用を広げていくべきか
担当者が“社内ハブ”となって推進していくためのステップとは

これらを明らかにしながら、生成AIを「個人の実験」に終わらせず、組織的に成果につなげる仕組みをつくるヒントをお届けします。

AI担当者が孤立しやすい理由とは？推進体制がない企業の課題

生成AIの導入にあたり、「なぜか協力が得られない」「誰にも相談できない」「気づけば自分だけが動いている」という声は少なくありません。

こうした“孤立”が起きやすいのには、いくつかの構造的な理由があります。

「実験扱い」にされる生成AI導入

そもそも多くの企業では、生成AIの活用がまだ「業務改善」や「経営課題の解決」ではなく、一部有志による試行的な取り組み（PoC）として始まっています。

この段階では、他部署からは「面白そうだけど、自分たちの仕事とは関係ない」と見なされてしまい、導入担当者が浮いてしまうケースが散見されます。

ゴールがバラバラなまま導入が始まる

経営層は「生産性向上」や「競争力強化」を期待している一方で、現場は「また新しいツールが増えるのか…」という反応。

現場と経営の認識ギャップを埋める役割が不明確なまま進んでしまい、担当者が板挟みになる構図が生まれがちです。

情報システム部門に“丸投げ”されやすい

生成AIは「ITの延長」と見なされ、情シスやデジタル部門にすべてを委ねる体制になっているケースも少なくありません。

しかし、AIの活用には業務フローの見直しや業務部門の関与が不可欠であり、技術部門単独では限界があります。

導入の「目的」が見える化されていない

そもそも「なぜ導入するのか」「何を変えたいのか」という共通認識が社内にないまま進めると、周囲からは“なんのためにやっているのか分からない”プロジェクトに見えてしまいます。

この状態では、支援も評価も得にくく、担当者の孤立はさらに深まります。

つまり、“スキル不足”ではなく、“仕組み不足”が孤立を生んでいるのです。

孤立を防ぐカギは「巻き込み設計」にある

AI導入担当者の孤立を防ぐために重要なのは、「周囲の協力を待つ」のではなく、あらかじめ“巻き込み前提”で仕組みを設計することです。

導入フェーズの設計次第で、周囲の温度感や関与度は大きく変わります。

では、どのように社内を巻き込めばよいのでしょうか？

協力を得るには“相手のメリット”が必要

他部署を動かすには、自分たちにとっての意味やメリットが具体的に伝わっていることが前提です。

現場部門には「業務が楽になる」「ミスが減る」といった実利
経営層には「生産性向上」「人手不足対策」といった経営課題への直結

これらが“自分ごと化”されていなければ、他部署は動きません。

「生成AI＝業務改善ツール」であることを明確にする

AI導入が“試験的”な取り組みのままだと、部門の参加意義は曖昧なまま。

逆に、「AIで具体的にどんな業務がどう変わるのか」が見えると、関与のハードルは一気に下がります。

👉 部門別の業務インパクトを可視化したい方はこちらの記事もおすすめです。
生成AI導入で何が変わる？メリット・効果を部門別に可視化｜社内展開のポイントも解説

成果を“見える化”して共通ゴールをつくる

「導入して終わり」ではなく、「どうなれば成功か？」というKPIの設定や業務変化のモニタリングも巻き込み設計の一部です。

部門や職種ごとに“見る景色”が違うからこそ、共通のゴール設定が巻き込みの起点になります。

巻き込み設計とは、単なる依頼ではなく、“共創の仕掛け”をつくることです。

AI担当者が社内推進ハブになるための3つの具体策

AI導入がPoCで止まってしまう、社内展開が進まない——。

こうした状況を打破するには、AI担当者が“技術担当”ではなく、“社内をつなぐハブ”の役割を果たすことが重要です。

ここでは、孤立を抜け出し、社内を巻き込みながら推進していくための3つのステップを紹介します。

① 共通言語で社内を説得する

生成AIの効果や価値を社内に伝える際に、“技術的な説明”に偏りすぎていないでしょうか？

多くの部門にとっては、「LLM」や「API連携」といった話よりも、

「日報が自動化される」
「お客様対応が5分短縮できる」

といった、業務視点の変化の方がはるかに伝わりやすいのです。

特に経営層に向けては、「生産性」「KPI」「業務の標準化」など、経営課題に直結する言語で語ることが鍵になります。

“生成AIの導入＝業務変革の手段”として翻訳する視点を持つことが、ハブ役の第一歩です。

② CoE的な体制を小さくつくる

全社横断でのAI推進は理想的ですが、最初から大きなチームをつくるのは現実的ではありません。

まずは、「仮想CoE（Center of Excellence）」的な小さな単位で始めてみましょう。

担当者本人
IT／現場の協力者
経営層とのパイプ役

といったメンバーで構成された小チームが、“推進・展開・教育”の中核を担います。

重要なのは、「1人で抱え込む」から「小さくチーム化」へシフトすること。

その中心に立つのが、担当者＝社内ハブなのです。

③ 「使える人」を増やす土壌をつくる

導入担当者がいくらがんばっても、現場で使う人が育たなければ定着しません。

そこで重要になるのが、リテラシー底上げと成功体験の共有です。

「生成AI活用共有会」や「プロンプト勉強会」の開催
業務での成功事例を簡単なレポートで展開
「試す→話す→広げる」の文化をつくる

社内に“使える人がいる”という空気感ができると、自然と横展開が始まります。

AI担当者は、その“空気づくり”の起点となる役割です。

「導入する人」から「つなげる人」へ——

それが、AI担当者に求められる“新しい役割”です。

次章では、こうした体制が整っていない会社で実際に起きやすい失敗パターンと、そこから学べる教訓を紹介します。

推進体制がない会社でよく起きる失敗パターン

生成AI導入を「なんとなく始めた」企業では、体制や方針が曖昧なままプロジェクトが進み、一定の確率で同じような失敗に陥っています。

ここでは、推進体制が整っていない状態でよく起きる“3つの失敗パターン”を紹介します。

パターン1：ツールを入れたが使われない

PoCで好感触だったツールも、いざ現場に展開すると誰も使わなくなることがあります。

その背景には、

「何に使っていいのか分からない」
「自分の業務と関係ないと思っている」
「成果が見えないから優先順位が下がる」

といった“使われない理由”が隠れています。

これは、活用イメージの共有や業務適用の設計が不十分だったことの証拠です。

パターン2：活用できる人材が属人化する

先進的な社員が個人で生成AIを活用しはじめても、それが共有されず、再現性のない“属人スキル”に留まることがあります。

こうなると、

特定の人がいないと使えない
ナレッジが蓄積されない
拡張性がない

という問題が顕在化し、せっかくの成果も組織的な力になりません。

パターン3：成果が見えず、経営層の関心が薄れる

導入担当者が試行錯誤を重ねていても、経営層に「何がどう変わったか」が伝わらないと、支援や投資は継続されません。

これは、「導入目的」「KPI」「効果測定」などの可視化設計が不足していることで起こります。

✔ 原因は「人」ではなく「仕組み」

上記の失敗に共通しているのは、「やる人がいない」ことではなく、「仕組みが設計されていない」ことです。

誰が何を担うのか（役割設計）
どの業務に、どんな順序で展開するのか（ロードマップ設計）
どう成果を見せ、巻き込むのか（広報・教育設計）

これらをAI導入担当者がすべて1人で抱えている状況では、成果を出すにも限界があります。

では、何から始めるべきか？｜初期設計の4ステップ

「孤立を抜け出し、社内を巻き込みながら生成AIを推進していく」

そのためには、最初の設計段階で“巻き込みを前提とした仕組み”を用意しておくことが重要です。

ここでは、AI導入担当者が押さえておくべき4つの初期ステップを紹介します。

① 担当者の役割と“期待値”を明確にする

まず最初にやるべきは、「自分に何が求められているのか？」を上層部とすり合わせることです。

技術検証をしてほしいのか
業務適用まで推進してほしいのか
社内展開や教育まで含めるのか

役割が曖昧なままでは、孤立と混乱を招くだけです。

② 経営・現場と“導入目的”を揃える

生成AIの導入目的を「何となくすごそうだから」から脱し、経営・現場と“何を変えるための導入なのか”を共通認識にすることが不可欠です。

業務の効率化？
サービスの質向上？
働き方改革？

目的を明確にすれば、それに基づいた巻き込みと展開の道筋も描けます。

③ 小さな「仮想CoE」を設置する

社内の有志メンバーや関心の高い部門とともに、小さな「AI推進ユニット（＝仮想CoE）」を立ち上げましょう。

情シス＋現場＋管理職などの横断チーム
定例ミーティングで進捗と課題を共有
成果は社内共有会などで“見える化”

この小チームが推進の核となり、孤立を防ぎます。

④ 「リテラシーの底上げ」から着手する

推進体制を定着させるには、関係者全員が“生成AIを理解している”という共通土台が必要です。

ChatGPTの基本操作だけでなく、業務活用視点での理解
適切なリスク認識
失敗しないプロンプト設計の基本

生成AI導入を“1人の奮闘”で終わらせないために、まずは組織全体での理解が不可欠です。

＼　業務に浸透させる生成AI活用研修、用意してあります！　／

生成AI研修の詳細資料ダウンロードはこちら

まとめ｜“1人で推進しない”ために、今すぐできること

生成AIの導入は、もはや一部の先進企業だけの話ではなく、あらゆる業種・規模の企業にとって現実的なテーマになっています。

しかしその一方で、推進を任された担当者が「孤立」し、プロジェクトが止まってしまうケースは後を絶ちません。

その原因は、“担当者の能力”ではなく、推進体制という「仕組み」の不在です。

本記事で紹介した内容をあらためて整理すると、AI担当者が孤立しないためには以下の3つが欠かせません。

✅ 共通言語で伝える

技術用語ではなく、「業務がどう変わるか」を経営・現場に伝える

✅ 推進役を明確にする

担当者個人に丸投げせず、小さなチームとして仮想CoEを形成する

✅ 教育で横展開の土壌をつくる

リテラシー研修や共有会を通じて、「使える人」を増やす

AI導入は、“やって終わり”ではなく、“使われて初めて意味を持つ”取り組みです。

そして、「使われる仕組み」を設計するのは、推進体制そのものにかかっています。

まずは、社内に「共通言語」と「共通理解」をつくることから始めましょう。

その第一歩として、生成AIの社内リテラシーを底上げする研修設計を検討してみてください。