「うちの業務にはAIはムリだと思うんですよね」——
そんな声を、現場で聞いたことはありませんか？
生成AIの進化により、業務効率化や生産性向上の可能性が広がる一方で、実際に社内導入が進んでいる企業はまだ一部にとどまっています。
多くの企業で共通しているのは、「何となく難しそう」「自社の業務には合わない」という思い込みが根強く、活用の第一歩が踏み出せていないという現実です。
しかし本当に、「うちの業務」にはAIが使えないのでしょうか？
もしかすると、“ムリ”だと感じるその裏には、業務の構造や進め方、コミュニケーションのクセといった「見えない壁」があるのかもしれません。
この記事では、AI活用を難しいと感じる背景を整理しながら、「できない理由」を「できる条件」に変えていく視点とアプローチを紹介します。
現場に眠る“活用の糸口”を見つけ、AI導入を前に進めたい方は、ぜひ最後までご覧ください。
AI活用が難しいと感じる職場に共通する「3つの壁」
AI活用が進まない現場には、共通した“思考のクセ”や“職場文化”が存在します。ここでは、多くの企業がつまずく3つのポイントを解説します。
1．どこから手をつければいいかわからない
「AI活用」と言われても、何をどこにどう活かすべきなのかが曖昧なまま。
よく紹介される活用事例は、膨大なデータ分析やRPAとの連携など、大企業やデジタル部門の取り組みが中心であり、中小企業や現場業務にフィットするイメージが湧かないというケースが多く見られます。
結果として、「何も手をつけられない」「検討で止まってしまう」状態に陥ります。
2．属人性が高い業務＝AIでは対応できないという思い込み
「うちの仕事は職人技だから」「経験がものを言うから」といった声は、AI活用を阻む代表的な壁です。
確かに、完全に自動化することは難しい領域もあります。しかし実際には、業務の中に含まれる“判断パターン”や“情報整理”といった要素は、AIが補助できることも多いのです。
属人性の“すべて”ではなく、“一部”をAIに任せる視点が欠けているだけかもしれません。
3．「デジタル人材がいない」ことを理由にあきらめている
「誰が扱うの？」「うちにはそういうスキルを持った人がいない」と、導入そのものを断念してしまうパターンも少なくありません。
しかし今は、ノーコードツールや直感的に操作できる生成AIツールが増えており、“使いこなす”よりも“活かす視点”を持てる人が必要とされる時代です。
高度な技術者ではなく、業務課題を言語化できる現場メンバーこそがAI活用のキーパーソンになるのです。
これら3つの共通点に当てはまる場合、「AIはムリ」と感じてしまうのも無理はありません。
ですが、この“ムリ”の正体をもう少し深く分解してみると、そこには乗り越えられる構造的な壁が見えてきます。
👉 次のセクションでは、「AI活用が難しい」と感じてしまう“本当の理由”に迫っていきましょう。
「AIはムリ」の正体は、技術ではなく“構造”にある
AIの導入・活用がうまくいかない理由を「技術的に難しいから」「知識が足りないから」と考えてしまう人は多いですが、実は本質的な原因は“組織と業務の構造”にあることが少なくありません。
ここでは、“難しい”と感じる理由を3つの構造的要因に分けて解き明かします。
1．「AIができること・できないこと」の理解があいまい
AIは魔法のツールではありません。
にもかかわらず、「何でもできる」か「まったく使えない」の極端な認識をしてしまうことがあります。
AI、とくに生成AIは、「完全な自動化」ではなく“人の業務を補助する存在”としての位置づけが現実的です。
たとえば、
- 文章のたたき台作成
- 情報の整理と分類
- 会話の要約
といった“半自動的な補助業務”では非常に高い効果を発揮します。
つまり、「完璧なアウトプット」を期待して使うと失望しますが、「工数削減の第一歩」として使えば、大きな成果が得られるのです。
2．「試す前からあきらめる文化」が根付いている
実際にツールを触ってみる前に、「うちではムリ」「現場が混乱する」と導入を否定してしまうケースも多くあります。
これは、「変化を避けたい」「失敗したくない」という組織文化が根底にあることが原因です。
特に上下関係の強い組織や、前例重視の文化では、新しいツールを“小さく試す”ことすら難しい空気が醸成されがちです。
3．「AIをどう使うか」より、「何を変えたいか」から考えられていない
ツールの機能から入ると、結局“使える場面がない”となりがちです。
AI活用において大事なのは、「自社のどの課題を、どこから変えたいのか」を起点に考えることです。
たとえば、
- 毎回ゼロから資料を作っている
- 社内ナレッジが共有されていない
- 会議の記録が形骸化している
といった“課題のある状態”を起点にすると、AI活用の余地が自然と見えてくるのです。
「AI活用が難しい」という感覚の正体は、スキルの問題ではなく、“思考の順番”と“試行の文化”の問題です。
▶️ 次に読みたいおすすめ記事はこれ！
つまり、“ムリ”を解消する鍵は、「業務をどう変えたいか」という現場目線を持つことにあります。
👉 次のセクションでは、AI活用の糸口として、まず何から見直すべきかを掘り下げていきます。
AI活用の糸口は“面倒な作業”の中にある
「どこからAIを活用すればいいのかわからない」という声は多く聞かれます。
そんなときの有効なアプローチが、“日常的に手間がかかっている業務”を起点にすることです。
なぜなら、そうした業務こそが「効率化の余地がある＝AIで改善できる可能性が高い」領域だからです。
1．毎日繰り返している“なんとなく面倒”な業務
例えばこんな作業に、心当たりはありませんか？
- 手書きメモの清書・報告書の整形
- メールやチャットの文面を考える
- 定例ミーティングの議事録作成
- 表の転記やファイル名の統一
一つひとつは小さな作業でも、積み重なると膨大な非効率になっていることがあります。
これらは、まさに生成AIが得意とする“文書生成”や“自動要約”“構造化”の対象になります。
2．「毎回ゼロから作る」ことが当たり前になっている
たとえば社内資料や業務手順書、FAQなどを、
「誰かがなんとなく作る」「毎回担当者が違う」
という状態になっていませんか？
これは、ナレッジが属人化しており、業務の標準化が進んでいないサインです。
実はこうした状況こそ、AIを“型化の補助ツール”として活用できる絶好のチャンスでもあります。
自然言語から定型文を抽出したり、バラバラな情報を整形したりする作業には、生成AIが力を発揮します。
3．「人が判断している」業務でも、“ルール化”すれば活用できる
「これは感覚が大事だからAIはムリ」という業務も、裏側の判断基準を分解していけば、AIで再現できる可能性があります。
たとえば、
- 問い合わせの振り分け
- 定型的なプレスリリースの作成
- 過去事例に基づいた提案書の初稿作成
など、「ルール＋過去データ」があるものは、生成AIを“補助エージェント”として配置することができます。
まずは、現場で“地味に面倒”と感じている仕事に目を向けることが、AI活用の第一歩です。
「この作業、実はAIで短縮できるのでは？」という問いが、現場に変化を生み出します。
＼ 人手不足の現場で成果を出す“生成AI活用法”とは？ ／
成功企業に学ぶ、AI活用を進める3ステップ
AI活用を「ウチではムリ」と感じていた企業でも、視点の変化と小さな成功体験から、一気に実装が進むケースがあります。
ここでは、実在の事例ではなく、複数企業に共通する「うまくいったパターン」を整理して紹介します。
ステップ1｜“小さな課題”をテーマにPoC（試行）からスタート
最初から全社導入や大規模な変革を目指すと、必ず抵抗が起きます。
成功企業の多くは、まず「目に見える手間がかかっている業務」を選び、生成AIを活用して改善可能かを“試す”ことから始めています。
たとえば、
- 顧客対応の定型文作成
- 定例資料の下書き
- 社内ナレッジの整備
など、「業務の質を落とさず、作業を効率化できる部分」をピンポイントで選びます。
ステップ2｜試してから考える文化をつくる
成功企業に共通するのは、「まずはやってみよう」の文化です。
現場にAIを触ってもらい、「思ったよりできる」「これは便利」と実感値を伴った納得感を生み出すことが、次のステップにつながります。
「使いこなせる人がいない」ではなく、「触って考える時間をつくったかどうか」が分かれ目になります。
ステップ3｜成果を“共通言語”で社内に共有する
小さな成功を社内でシェアし、「この業務ではこれが改善された」「誰でもこれくらい使える」と共通言語化することで、組織全体が一歩進みます。
この際に役立つのが、生成AIに対する理解を揃える“社内研修”の存在です。
単なるツールの使い方ではなく、「業務でどう使うか」「自分の業務にどう組み込めるか」を学べる環境があることで、変化のスピードは一気に加速します。
現場の“小さな成功体験”は、やがて「うちでもできる」「次はここも」といったポジティブな波及を生みます。
まずは一つ、「できる業務」を見つけること。それが、全体変革への第一歩です。
👉 次のセクションでは、こうした成功を再現するために、今すぐできる具体的なアクションを紹介します。
明日からできる、AI活用の“はじめの一歩”
「AIをどう使うか」以前に、社内の空気や業務の見直しから始めることが、AI活用を前に進める最短ルートです。
ここでは、生成AIの活用を現場で根づかせるために、明日からでも取り組めるアクションを紹介します。
1．現場の“困りごと”を洗い出し、業務を棚卸しする
まずは、「なんとなく手間がかかっている」「面倒だけど仕方ない」業務を洗い出すことから始めましょう。
形式は問いません。
- 部署ごとのヒアリング
- 付箋でのブレスト
- チャットで募るアンケート形式
など、現場の声を集めることで、AIが入り込む“余白”が可視化されていきます。
2．「AIで何が変わるか」を社内で話す場をつくる
いきなり導入するのではなく、“話せる空気”をつくることが第一歩です。
- ミニ勉強会
- 生成AIの操作体験会
- ChatGPTで業務を少しだけやってみるワークショップ
といったライトな場を設けることで、「自分にも使えるかも」という感覚が芽生えます。
ここでの目的は、“理解”よりも“実感”を持ってもらうことです。
3．「まずは試す」きっかけとして、研修を活用する
特に現場のメンバーが多忙だったり、ITリテラシーに差がある場合、外部の研修やプログラムを活用するのが効果的です。
重要なのは、単なるAIの基本知識やツールの説明にとどまらず、
「自社業務をもとに、どこから始めるべきか」まで落とし込めるかどうか。
研修を“導入検討の場”とすることで、現場の納得感と実行力が高まります。
AIを業務に組み込むことは、テクノロジーの話だけではありません。
業務を変える視点、社内の合意形成、小さな一歩の積み重ねが何より重要です。
そしてそれは、明日から、あなたのチームでも始められるのです。
「うちの業務にはムリ」から抜け出す第一歩を。
SHIFT AIの法人向け研修プログラムでは、“業務に即した生成AI活用力”を実践的に学べます。
まずは情報収集から。
今、現場を動かすきっかけをつくってみませんか？
＼ 人手不足の現場で成果を出す“生成AI活用法”とは？ ／
