部門ごとに違うAIリテラシー｜温度差を乗り越える実践アプローチ

「AI活用を進めたいのに、部門によって理解度も熱量もバラバラで、社内の足並みがそろわない──」

そんな悩みを抱える企業がいま、急増しています。

特に生成AIのような新しい技術は、業務への関わり方や“肌感”が部門ごとに大きく異なるため、AIリテラシーの“部門差”が表面化しやすいのが特徴です。

情報システム部門ではChatGPTの業務活用が進んでいるのに、営業部門では「業務が忙しくて学ぶ時間がない」、製造現場では「うちの仕事には関係ない」という声も珍しくありません。

このような社内のリテラシー差を放置してしまうと、誤解・抵抗・分断が生まれ、せっかくのAI導入も“進まない現場”に足を引っ張られてしまいます。

そもそもAIリテラシー格差とは何か？という前提から確認したい方は、以下の記事もご覧ください。

👉 AIリテラシー格差とは何か？放置で現場が抱える3つのリスクとは

本記事では、その中でも特に“部門ごとに異なるAIリテラシー”という構造的な課題に注目し、

なぜその差が生まれるのか
放置することでどんなリスクがあるのか
どうすれば共通認識をつくり、社内で足並みをそろえられるのか

といった視点から、実務に役立つ打ち手をご紹介します。

なぜAIリテラシーに“部門ごとの差”が生まれるのか？

社内でAIリテラシーに差が生まれる背景には、いくつかの構造的な要因があります。特に「部門ごとの役割や業務の特性」が、その差を顕著にします。

① 業務との接点が見えにくい部門では“他人事”になりやすい

企画部門や情シス部門では、生成AIを活用してドキュメント作成や情報収集、プロセス設計に活用する機会が多くあります。一方で、営業や製造などの現場系部門では、AIが業務にどう関わるのかが見えにくく、結果として「自分の仕事とは関係がない」と受け止められてしまうケースが多いのです。

② 研修・教育機会の格差

AIやデジタルツールの研修は、全社的に行われているように見えて、実際には「希望者のみ」「管理職対象」といった形で偏りが出ることが多くあります。その結果、情報が届かない現場では学ぶ機会が得られず、リテラシーの差がさらに広がってしまいます。

③ 「空気感」の違い

同じ企業内でも、部門ごとに文化や“空気”は異なります。ある部門では「新しいことを試すのが当たり前」という風土がある一方で、別の部門では「現状維持が美徳」とされている場合もあります。こうした文化的背景も、AIリテラシーの浸透に影響します。

④ 上司・同僚の理解度が左右する

特に現場では、周囲の人の行動や理解度が個人の学びやすさに大きく影響します。上司がAIに否定的だったり、活用例を示せなかったりすると、部下も「学ぶ意味がない」と感じてしまい、リテラシーの底上げが進みません。

AIリテラシー格差を放置すると起きる3つの弊害

AIリテラシーの差は、表面上は「理解度の違い」に見えても、放置すれば組織全体の足かせとなります。ここでは、特に現場でよく見られる3つの問題を紹介します。

① 業務改善の足並みがそろわない

生成AIを使いこなす部門では業務時間の短縮やミス削減が進む一方で、リテラシーが低い部門では従来通りのやり方が続き、生産性格差が広がります。

その結果、全体最適が進まず「AIを導入しても業務効率が上がらない」といった誤解にもつながります。

② 「他部門のせい」で成果が出ない構図に

プロジェクトや施策が部門をまたいで連携する場合、一部のAI未活用部門がボトルネックとなり、進行が遅れるケースも少なくありません。

たとえば、企画部門がChatGPTで提案書を迅速に作成しても、営業部門がその価値を理解せず活用できなければ、成果は半減してしまいます。

③ 「AI導入＝面倒・余計な仕事」と誤解される

リテラシーの低い部門では、「AIって余計な手間が増えるんじゃないの？」という誤解や拒否反応が出やすくなります。

こうした誤解が浸透すると、現場からの反発やサボタージュ的な空気が生まれ、推進担当者が孤立してしまうこともあります。

こうした事態を避けるためには、リテラシーの差を前提としたアプローチ設計が必要です。

“共通認識”をつくるためにできること

AIリテラシーの部門差は、努力や意識の問題ではなく、「環境」と「設計」によって生まれるものです。だからこそ、共通認識をつくるには、戦略的な働きかけが必要です。以下に、現場で実践できる具体的なアプローチを紹介します。

① 「使い方」ではなく「考え方」を揃える

部門間で共通認識を作るうえでまず大切なのは、「ツールとしての使い方」ではなく、「なぜAIを活用するのか」という考え方の統一です。

例えば「生成AIは作業を奪う存在ではなく、思考や業務を補助するパートナーである」という理解が全社に浸透すれば、部門ごとの温度差は大きく縮まります。

② “自分ごと化”できるユースケースを提示する

抽象的な説明や成功事例では、「それはあっちの話」と他人事になりがちです。そこで有効なのが、部門ごとの実業務に紐づいたユースケースの提示です。

営業：日報の自動化／議事録の生成
人事：研修マニュアル作成／求人文面の下書き
管理職：部下の業務報告の要点抽出

こうした「明日から使える例」を出すことで、AIが“身近なツール”として認識されやすくなります。

③ 推進部門だけが疲弊しない仕組みをつくる

AI導入を推進する情シス部門や企画部門が孤軍奮闘してしまうと、他部門との温度差はさらに広がります。

そうならないためには、「教える側の責任を分散させる」設計が必要です。

現場リーダーへの事前研修
各部門からの“AIアンバサダー”任命
FAQや社内ナレッジの整備・共有

こうした“仕組み”があることで、推進チームの負担を減らしつつ、部門横断での認識形成が進みます。

部門特性に応じたアプローチ設計

AIリテラシーの底上げを全社的に進めるためには、画一的な研修やツール導入だけでは不十分です。

部門ごとに業務の性質や文化、導入へのハードルが異なるからこそ、それぞれに最適化されたアプローチが求められます。

以下に、主要部門別の特性と、それに合った打ち手の例を整理しました。

部門	よくある懸念・課題	有効な打ち手
営業部門	忙しくて学ぶ時間がない／成果に直結しないと感じる	– 提案書や議事録の自動作成など「時短系」のユースケースを提示- 成果と連動したKPI・インセンティブ設計
製造・現場部門	PCに不慣れ／紙文化が根強い	– スマホや音声入力による簡易操作例を紹介- 動画で学べるマイクロラーニング型教材の活用
管理職・マネージャー層	自分が教えられない／導入判断ができない	– 管理職向けの基礎研修と「部下の育成に活かす視点」の提供- 他社事例を活用した意思決定支援
情シス・企画部門	孤立感／他部門との温度差	– 他部門との共創体制を前提にした全社研修の共同設計- 各部門アンバサダーと連携した情報共有体制

このように、“誰に・何を・どう伝えるか”を部門ごとに最適化する設計が、AI活用の社内浸透を加速させます。

自社でも、部門ごとにリテラシーや温度感の違いを感じているなら、まずは社内にフィットした研修設計から始めてみませんか？

＼　社内の“温度差”を埋め、生成AIを共通言語に　／

部門ごとのAI実践力を育てる法人研修、あります！

“共通言語”を育てる：リテラシー共有の設計ポイント

部門ごとのリテラシー差を乗り越えるには、技術スキルの均一化以上に、「共通言語」の形成が重要です。

ここでいう“共通言語”とは、単にAIに関する専門用語を知っているということではなく、「AIとは何か」「なぜ活用するのか」「どのように向き合うべきか」という共通理解を持つことを指します。

① 社内で「前提」を揃えるための基本フレーム

AIに対する誤解や抵抗感の多くは、「何のために使うのか」という前提のズレから生まれます。

たとえば、

「AI＝業務削減ツール」と捉える部門と、
「AI＝意思決定の質を高めるツール」と捉える部門が同じプロジェクトを進めると、すれ違いが起こりやすくなります。

まずは「自社にとってAIはどういう存在か？」を明文化・共有することが第一歩です。

② 用語・スキルの“ばらつき”をなくす共通研修

「プロンプトって何？」「ファインチューニングって何？」といった基本用語でつまずく人がいると、議論が噛み合いません。

このような基本リテラシーの差を埋めるには、共通の教育コンテンツの設計が効果的です。

ポイントは、

現場向け／管理職向けなどレベル・立場別に調整しつつも、
「同じフレームで話せる」基盤を共有することです。

③ “使える”ではなく“語れる”状態を目指す

生成AIを使えるだけでなく、「なぜ使うのか」「どんな場面で活かせるのか」を語れる人材が各部門にいることが、社内浸透の鍵になります。

つまり、AIリテラシーとは単なる操作スキルではなく、思考スキル・判断スキルを含む“実践力”なのです。

こうした実践力を育てるには、「ただのeラーニング」ではなく、対話・フィードバック・ワークショップといった実地型の学びが不可欠です。

まとめ：AIリテラシー“部門差”を乗り越えるには？

AIリテラシーの部門間格差は、企業にとって避けがたい課題です。

しかし、それを“仕方のないこと”として放置してしまうと、業務改善の停滞やAI導入の失敗といった深刻な事態を引き起こしかねません。

大切なのは、リテラシーの差を前提にしたアプローチを設計し、共通認識を育てることです。

✔ なぜその差が生まれるのかを理解する

✔ 部門ごとの特性に応じたユースケースを提示する

✔ 組織全体で「共通言語」を育てる場を設ける

これらを戦略的に進めることで、“AIを使える組織”から、“AIで変われる組織”へと進化していけます。

まずは社内にどのようなリテラシー差があるのかを把握し、どこから取り組むべきかを検討してみてください。

なお、AIリテラシーの基本的な意味や、格差によるリスク構造を知りたい方は、こちらの記事もおすすめです：