AI推進責任者の役割とは？生成AI導入を成功に導く業務内容・スキルを徹底解説

「うちも生成AIを導入することになったけど、推進を任された私は、何から始めればいいのか…」
そんな悩みを抱えるミドルマネージャーや情報システム部門の方が増えています。

生成AIは、単なる新しいツールではなく、業務や組織のあり方そのものを変える“変革の起点”です。
そして、その成否を左右するのが“誰が旗を振るのか”-つまりAI推進責任者の存在です。

本記事では、生成AI導入の中心を担う「AI推進責任者」として、

何をすべきか（役割・業務内容）
どんなスキルが求められるか
よくある落とし穴とその対策
などを、具体的な行動イメージを交えながら解説します。

また、社内の推進体制の設計方法については、以下の関連記事で詳しく紹介しています。
👉 生成AI導入・推進チームの作り方｜失敗しない体制設計と4つの役割

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なぜ今、AI推進責任者が重要視されるのか？

生成AIの活用が加速するなかで、「AI推進責任者」という役割への注目が高まっています。
多くの企業がChatGPTや画像生成ツールの導入に取り組み始めていますが、「使えるようにしただけ」で止まっているケースも少なくありません。

その原因の多くが、「誰が中心となって導入・活用を推進するか」が曖昧なままスタートしてしまうことにあります。
現場任せやシステム部門への丸投げでは、継続的な活用や全社展開は難しく、せっかくの投資が形骸化してしまうリスクも。

そこで求められるのが、生成AIを“現場で活用できる仕組み”として根づかせるための推進責任者です。

この役割は単なる技術者ではなく、

技術を理解しながら
業務課題を捉え
組織全体を巻き込みながら導入・展開を設計していく
という、いわば**「技術×業務×組織」をつなぐハブ**としての存在です。

生成AIは導入して終わりではなく、「成果を出し続ける」ことが問われます。
その旗振り役として、AI推進責任者の存在はますます重要になっているのです。

AI推進責任者の役割｜技術と業務をつなぐ司令塔

AI推進責任者の役割は、「AIの導入を主導すること」だけにとどまりません。
生成AIという“新たな技術”を、既存の業務プロセスや組織文化に適合させながら活用し続ける環境を構築することこそが、最も重要なミッションです。

以下に、AI推進責任者に期待される主な役割を整理します。

導入戦略とロードマップの策定

どの業務にどのようにAIを導入するか、段階的な計画と実行体制を設計します。
PoC（試験導入）からスケール展開まで、経営陣や現場の理解と合意を得ながら進める舵取り役となります。

PoCと全社展開フェーズの牽引

「PoCで終わるAI導入」にならないよう、導入初期から全社展開を見据えた設計が求められます。
そのためには、活用効果の指標設定・改善サイクル・利用部門の巻き込みなど、幅広い視野で動く必要があります。

現場との橋渡しと啓発活動（リテラシー醸成）

生成AIへの理解や期待値は、部門ごとに大きく異なります。
推進責任者は、現場の業務を理解したうえで、「この業務ならこう使える」「このやり方はリスクがある」など具体的に示しながら啓発活動を行います。

社内ルール・倫理・ガバナンスの整備

利用ルールの不在は、生成AIの炎上リスクを高めます。
AIの利用範囲・入力内容・情報管理ルールなどを整備し、安心して使える社内環境を作る責任も担います。

経営報告と継続投資の判断材料作成

AI活用が定着するかどうかは、「経営が成果を実感できるか」にもかかっています。
KPIの設計や、業務効率の改善結果を示す資料作成など、経営陣との信頼関係を築く役割も不可欠です。

具体的な業務内容｜1週間の行動例で見える“実働”

AI推進責任者の役割が多岐にわたることはわかったものの、「実際にはどんな業務をしているのか？」という疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

ここでは、ある企業のAI推進責任者の1週間の業務を例に、実働イメージを具体化してみましょう。

◯ 月曜日｜戦略と現状のギャップを確認

経営会議で進捗を報告、次の投資判断の材料を提示
全社展開フェーズに向けたリスクと期待値を整理
社内アンケート結果をもとに、活用状況を可視化

◯ 火曜日｜PoCプロジェクトの設計と調整

人事部との打ち合わせで、「採用業務への生成AI活用」をテーマにPoCを企画
技術ベンダーと打ち合わせし、API仕様とデータの取り扱い範囲を確認
効果検証の指標（定量KPI／ユーザー満足度など）を決定

◯ 水曜日｜社内勉強会とプロンプト改善

情シス部門と連携し、AI活用の基礎講座を実施
実際のプロンプト使用例を共有し、チューニング方針を検討
利用者アンケートを通じて、改善ニーズを収集

◯ 木曜日｜ベンダー・外部パートナー対応

利用中のAIツールベンダーと契約更新交渉
社外のAIコミュニティに参加し、他社事例や技術トレンドを情報収集
他社の失敗事例を社内向けに共有し、注意喚起を行う

◯ 金曜日｜振り返りとナレッジ整備

1週間の成果と課題を社内に共有（Slack／Notion等で）
社内ガイドラインの更新（新たな禁止事項・推奨プロンプトの例追加）
次週のテーマ設定（改善ポイント、追加ユースケースの検討）

このように、AI推進責任者の業務は「プロジェクトマネジメント」だけでなく、現場支援・教育・社内調整・経営判断まで幅広く関与します。

まさに、“全社を巻き込みながら生成AIを実装・定着させていく”実務のハブ的存在と言えるでしょう。

AI推進責任者に求められるスキルセット

AI推進責任者は、「技術だけわかればいい」「プロマネ経験だけあればいい」といった単一スキルの職種ではありません。
生成AIという変化の激しい領域において、複数の視点とスキルを横断的に持つハイブリッドな力が求められます。

以下に、実務に必要なスキルセットを整理します。

生成AIに関する基本知識とトレンド理解

LLM（大規模言語モデル）の仕組み
API連携の基本（OpenAI、Claude、Geminiなど）
モデル選定や再学習の概念

理由：現場やベンダーと円滑に対話するには、「技術を理解する語彙」が必要です。

業務分析力と課題構造化のスキル

業務フローの可視化とボトルネックの特定
AIによって“置き換えるべき業務”と“置き換えてはいけない業務”の判断
効果検証指標（KPI）の設計

理由：「AIありき」ではなく、「業務課題ありき」で導入を進める視点が不可欠です。

プロジェクトマネジメント力（PoC～展開）

スケジュールとリソースの調整
ベンダー・関係部門との折衝力
フェーズごとのマイルストーン設計

理由：PoCで終わらず、全社展開まで導ける体制構築が求められます。

社内巻き込み・コミュニケーション力

現場の不安や疑問に寄り添うヒアリング力
経営陣への説明・合意形成のプレゼン力
利用部門と信頼関係を築く関係構築力

理由：生成AIは“使ってもらわなければ意味がない”技術。人を動かす力が必要です。

ガバナンス・リスクマネジメントの視点

データの取り扱いとプライバシー配慮
セキュリティポリシー・利用ガイドラインの整備
不適切な生成リスク（AIハルシネーション）への対策

理由：AIは便利な一方で、誤用・暴走が起きやすい技術でもあります。

このように、AI推進責任者には、「広く・深く・バランスよく」複数のスキルを兼ね備えることが求められます。
すべてを完璧に備えている必要はありませんが、最低限の理解と、適切な人材・情報を“つなぐ力”が成功の鍵になります。

よくある失敗と、成功する責任者の共通点

生成AIの導入・推進において、責任者が孤軍奮闘した結果、うまく成果につながらないケースは少なくありません。
ここでは、AI推進責任者にありがちな“落とし穴”と、それを乗り越えて成果を出している人の共通点を比較しながら解説します。

よくある失敗パターン

① 導入して終わる（活用フェーズに進まない）
PoCや初期導入で満足してしまい、現場への定着やルール整備が追いつかずに放置されるパターンです。
「使ってもらえない」＝「効果が出ない」という悪循環に。

② 属人的に進めて疲弊する
責任者が一人で抱え込み、社内巻き込みが不十分なままプロジェクトが進行。
情報共有もされず、やがてモチベーションもリソースも尽きてしまうケースです。

③ 目的が曖昧なまま導入する
「とりあえず生成AIを使いたい」という空気の中で導入が先行し、何を解決したいのか不明確なままツールだけが残る事態に。
結局「効果が見えない＝やめよう」となるリスクが高まります。

成功する推進責任者の共通点

① スモールスタート × 成果の“見える化”
いきなり全社導入せず、小さな現場課題に向き合い、明確なKPIと効果の可視化に注力。
成功事例を社内展開することで、自然な導入機運を生み出しています。

② 推進体制を整える（自分だけで抱えない）
早い段階で、現場メンバー・情報システム部門・経営層などを巻き込み、「チームで進める」前提の体制を構築。
担当者不在時にも回る“仕組み化”が実現されています。

③ 技術視点 × 業務視点のバランスを持つ
「技術に強いだけ」「現場に寄りすぎ」でもなく、双方の立場を理解し翻訳・調整できる中立的な存在として社内で信頼を集めています。

生成AIの活用は、一時的なブームではありません。
“責任者の動き方”次第で、企業全体のAI活用レベルが決まると言っても過言ではありません。

AI推進責任者というポジションのキャリア的価値

「生成AIの推進なんて、どうせ一時的なプロジェクトでしょ」
そんな声も一部にはあります。しかし実際には、AI推進責任者という立場は、今後ますますキャリア市場での価値を高めていくポジションです。

生成AIの波は一過性ではない

生成AIは、検索・文書作成・企画立案・分析業務など、“ホワイトカラーのあらゆる領域”に浸透しつつあります。
国や自治体の方針でも「AI統括責任者（CAIO）」の設置が進み、民間企業でもAI推進ポジションの新設が加速しています。

今後もAIの進化とともに、「導入して終わり」ではなく継続的な活用・改善が求められる職域として定着していくでしょう。

社内の“変革ポジション”としての影響力

AI推進責任者は、IT部門とも事業部門とも異なる、**「全社横断的な改革ポジション」**に位置づけられます。
経営陣と議論を重ねながら組織変革をリードする経験は、将来的にDX部門の責任者や事業開発系ポジションへとつながるキャリアパスにも直結します。

“技術×業務×人”のハブ人材として市場価値が高まる

AI人材の中でも、

技術知識を持ち
ビジネス視点を理解し
組織を動かせる

この3点を兼ね備えた「AIハブ人材」は、転職市場や社内昇進においても強く求められています。

AIを“現場に定着させられる人”は、これからの企業にとって欠かせない存在。
責任者の役割を通じて、そのスキルを磨けることは、今後のキャリア形成にとって大きな資産となります。

社内にAI推進責任者を置くべき企業の特徴とは？

すべての企業に必ずしも「AI推進責任者」が必要とは限りません。
しかし、以下のような状況にある企業は、早急に専任の推進役を設けることで、生成AI活用の成果を大きく伸ばせる可能性があります。

PoC（試験導入）で止まりがち

すでに何らかの生成AIを試験導入しているが、「それ以降、具体的な展開に進んでいない」状態の企業。
このような企業は、活用戦略を立てて“仕組み化”する人材が欠けていることが多く、推進責任者の存在が突破口となります。

情シスや一部部門に負荷が偏っている

情シス部門が“AIツールの管理者”になってしまい、現場の業務改善とは乖離しているケース。
または、特定の事業部門が自走しすぎて全社統一のルールが整っていないケースも。
横断的なバランス調整と社内ルールの標準化が必要な段階です。

経営層がAIに前向きだが、現場との温度差がある

トップダウンで生成AI活用を進めたいが、現場の反応が鈍く定着しない。
こうした場合も、現場との橋渡しや“使い方の翻訳”を担える推進責任者が鍵になります。

全社横断でAI活用を進めたいフェーズに入っている

複数部門でAI活用が始まり、「会社全体の方針が必要だ」と感じ始めているタイミング。
この段階では、「ルール・戦略・体制設計」までを含めて全社視点でまとめる旗振り役が不可欠です。

まとめ｜AI推進責任者の設置は、生成AI活用の“前提条件”

生成AIの導入は、単にツールを使い始めることではありません。
業務に根づかせ、継続的に成果を出し続けるには、「人」が動かし、「組織」が適応する必要があります。
その司令塔となるのが、AI推進責任者という存在です。

「誰かがやるだろう」と現場任せにすれば、AIは定着せず、投資も無駄になりかねません。
逆に、推進責任者を中心に戦略と体制を整えれば、全社レベルでの変革が現実に近づきます。