「生成AIを導入したのに、社内でまったく使われていない」
「現場からの質問に対応しきれない」
そんな声が、情報システム部門（情シス）から聞こえるようになってきました。
CopilotやChatGPTなど、生成AIツールの導入は加速しています。しかし、ただツールを整備するだけでは、業務変革にはつながりません。現場で活用される状態をどう作るかが、次なる課題となっています。
このとき、企業内でその旗振り役を任されるのが、情シスです。
ツールの管理やルール整備だけでなく、現場との温度差を埋め、活用を定着させる支援力が求められ始めているのです。
そのために必要なのが、「AIリテラシー」。
しかもそれは、技術知識にとどまらない、“共通言語”としてのリテラシーです。
本記事では、なぜ情報システム部門にAIリテラシーが求められるのかを明らかにしながら、情シスが果たすべき新たな役割と、身につけるべき知見について、具体的に解説していきます。
そもそも「AIリテラシー」とは何か？
AIリテラシーは“共通言語”である
「AIリテラシー」と聞いて、AIの仕組みやアルゴリズムを理解していることだと捉える方もいるかもしれません。
しかし、企業におけるAIリテラシーとは、もっと実践的で、もっとコミュニケーションに近いものです。
たとえば、生成AIの出力結果を鵜呑みにせず評価する力。
あるいは、「どの業務ならAIを活かせそうか」を業務視点で想像する力。
こうしたスキルや判断力の総体が、AIリテラシーの中核を成します。
言い換えれば、AIを“社内で共通して使えるようにする”ための共通言語。単なる知識ではなく、活用を促進するための土台こそが、AIリテラシーなのです。
🪧 AIリテラシーに関しては以下の記事で全体像を解説しています！
👉 AIリテラシーとは｜企業で“使いこなせる人材”を育てる5ステップ
ITスキルとは異なる「活用と判断の力」
情シスは長年、インフラ整備やセキュリティ管理、ツール導入の旗振り役として企業を支えてきました。
その延長で「AIも導入すればよい」と考えてしまいがちですが、生成AIは従来のITツールとはまったく性質が異なります。
- 操作方法に正解がない
- 活用方法が業務ごとに異なる
- 成果が“使い方次第”で大きく変わる
こうした特徴を持つAIを、現場に定着させるためには、「技術」だけでなく「意味づけ」が必要です。
だからこそ、情シス自身がAIリテラシーを持ち、“使える形”で社内に橋渡しする役割を担う必要があるのです。
なぜ情報システム部門に「AIリテラシー」が必要なのか
“導入後の失速”を防ぐ調整役として
Copilot、ChatGPT、Notion AI……
近年、多くの企業で生成AIツールの導入が進んでいます。しかし実際には、「導入したものの使われない」という状態に陥るケースも少なくありません。
原因はシンプルです。
多くの現場社員にとって、生成AIは「使いこなす自信がないもの」であり、試してみる前に“使わない理由”が先に立つのです。
ここで情シスの役割が変わります。
従来のように「導入して終わり」ではなく、現場が安心して使えるように整備・橋渡しをする役割が求められているのです。
その基盤となるのが、AIリテラシーという共通言語です。
現場の不安をすくいあげ、活用の土台を整える
現場がAI活用に抱く不安には、以下のようなものがあります。
- 誤情報を業務で使ってしまいそう
- セキュリティ的に問題があるのでは？
- そもそもどう使っていいかわからない
こうした懸念を丁寧に言語化し、使える形に落とし込むのは、情シスだからこそできることです。
技術に詳しいだけでなく、各部門の業務フローやセキュリティ要件を理解している立場だからこそ、安心感のある“翻訳”ができます。
つまり、AIリテラシーは社内の信頼構築の武器でもあるのです。
🪧 あわせて読みたい記事はこちら！
情シスに求められる“5つのリテラシー視点”とは
生成AIの活用を現場に定着させるために、情シス部門には特有のリテラシーが求められます。
単なる技術理解にとどまらず、「AIを社内で“使える状態”にするための実践知」が必要です。ここでは特に重要な5つの視点を紹介します。
① 生成AIの基本的な仕組み理解
- ChatGPTやCopilotなど、代表的な生成AIの特徴と限界
- プロンプトによる出力操作の基礎
- 生成AIが間違える理由（確率モデル・幻覚）
💡ポイント：「なんとなく使える」ではなく、“説明できる理解”が重要
→ 社内からの質問に答えられる基礎体力
② 情報ガバナンスとセキュリティリスクへの理解
- 入力情報の漏洩リスクとその回避策
- 社外API・クラウド利用時の注意点
- 社内データ連携時のガイドライン整備
💡ポイント：懸念を正しく捉え、“不安を言語化し、ルールで応える”力が求められる
③ 業務プロセスの構造把握
- 各部署の業務プロセスを構造的に理解する力
- 「どの業務がAIで置き換え可能か？」を見極める目
- 単純作業・判断作業の違いを整理できる視点
💡ポイント：「どこに効くか」を現場と一緒に考えられる共創力
④ AI活用のユースケース構築力
- 各部門の課題から逆算したユースケースの提案
- ベンダー任せではなく、“内製的な提案”ができる知見
- PoCの設計と評価基準の設定方法
💡ポイント：現場との対話で“試しながら育てる”活用モデルを作れること
⑤ 部門間ファシリテーション力
- 部門ごとの“AI温度差”を埋める説明力・巻き込み力
- 現場・経営・情シス間の翻訳者としての立場
- 実務＋戦略をつなぐ中間支援役としての立ち回り
💡ポイント：“技術”よりも“伝える力”が、全社展開を左右する
🪧 あわせて読みたい記事はこちら！
AI活用が進まない情シスの“落とし穴”
AIを導入したものの、思ったように社内で活用が進まない。
その背景には、情シス側の“善意”が裏目に出ているケースが多くあります。ここでは、よくある3つの落とし穴を紹介します。
① 技術主導で突っ走り、“現場との温度差”が広がる
AIの導入＝技術的に可能にすること、という前提でプロジェクトを進めてしまうと、現場は置き去りになります。
- 「使ってみて」と言われても、業務とのつながりが見えない
- 「新しいツール」として敬遠され、結局元のやり方に戻る
技術主導ではなく、現場の業務フローや心理的ハードルを理解した“橋渡し”視点が必要です。
② “セキュリティ懸念”を言い訳に、社内活用を止めてしまう
情シスが慎重になるのは当然ですが、「禁止」や「制限」だけでは組織に活用の文化は生まれません。
- 社員がこっそり使い始め、シャドーIT化が進む
- 現場主導でAIが使われ、統制が取れなくなる
必要なのは、「禁止」ではなく“使い方のガイドライン”を設けて、安心して活用できる土壌をつくる”ことです。
③ 自部門のリテラシー育成を後回しにしている
意外と見落とされがちなのが、情シス自身が生成AIを活用していないという現実です。
- ChatGPTを業務で使ったことがない
- PoCは他部門で、自分たちは管理するだけ
こうなると、「言葉では推進しているが、実感が伴わない」状態になり、他部門の信頼も得られません。
まずは情シス自身が、生成AIを“業務ツール”として使いこなす体験が必要です。
🪧 あわせて読みたい記事はこちら！
情報システム部門がリテラシーを起点に変革を進めるには
「AIを導入しただけ」では、組織は変わりません。
情シスがリテラシーを武器に、“自ら活用し、社内を動かす存在”になることが、これからの全社AI推進には欠かせません。
まずは情シス自身の“実践知”を養う
CopilotやChatGPTなど、生成AIをまずは自部門の業務で試すことが第一歩です。
- 社内マニュアルの要約
- テスト環境におけるプロンプト設計
- ガイドラインのたたき台作成 など
情シスが自ら活用する姿勢を見せることが、全社の活用推進の後押しになります。
部署間で“共通言語”をつくり、活用の橋渡しを担う
AIリテラシーは、技術ではなく「部門間の翻訳力」を育てるもの。
情シスがこの共通言語を持ち、現場と経営をつなぐ存在になれば、社内での活用は飛躍的に進みます。
- 現場の不安をくみ取り、対話の土壌をつくる
- 経営と現場で異なる視点を“同じ言語”で整理する
- AI活用の全社ガイドラインを共創する
研修・ハンズオン支援の設計で“使われる”を定着させる
生成AIを業務で使いこなすには、一度“触ってみる”体験の場が不可欠です。
特に、情シスが主導する研修で次の要素を盛り込むと効果的です。
- 部門ごとの業務に合ったユースケース例
- ガイドラインとセットになった活用練習
- 情報管理・リスク判断を含むハンズオン設計
社内展開・教育設計・活用支援までを見据えた「法人向け生成AI研修プログラム」の詳細資料を無料公開中。
＼ 情報システム部門から始める、全社AI活用の第一歩とは？ ／
まとめ｜情シスは“つなぐ力”でAI活用を底上げする
生成AIは、単なるツールではありません。
その真価は、どのように現場に根づかせ、業務に活かせるかにかかっています。
そして今、情報システム部門はその鍵を握る存在です。
AIツールの導入だけでなく、現場との橋渡しや全社展開を支援する立場としての進化が求められています。
そのためには、AIリテラシーという“共通言語”を情シス自身が身につけることがスタートラインです。
「技術」だけでなく「伝える力」「使わせる力」まで含めた広い意味でのリテラシーが、
これからの情シスにとって不可欠な武器になるでしょう。
まずは自部門から、そして全社へ。
AI時代の情報システム部門が担うべき新たな使命を、いま改めて見直してみてはいかがでしょうか。
SHIFT AIでは、社内展開の土台を築く生成AI研修プログラムの詳細資料を無料で提供しています。是非ともチェックしてください。
＼ AI時代の情シスに求められる「伝える力」と「使わせる力」とは？ ／
FAQ（よくある質問）
- Q情報システム部門にAIリテラシーは本当に必要なのでしょうか？
- A
はい。ツール導入後の活用・定着までを支援する立場として、AIリテラシーは不可欠です。技術的な知識に加え、現場の業務や心理的ハードルを理解し、“伝える力”と“使わせる力”を持つことが今後の情シスに求められています。
- QITリテラシーとAIリテラシーの違いは何ですか？
- A
ITリテラシーが“ツールを正しく使えるか”に重点があるのに対し、AIリテラシーは“どう活用すべきかを判断できるか”が本質です。
特に生成AIのような出力が不確実な技術では、「信頼できるか」「使っていいか」の判断が重視されます。
- QどこからAIリテラシーを学べばよいですか？
- A
まずは生成AIの基本原理やリスク構造を理解することが出発点です。その上で、プロンプトの活用法や業務ユースケースに触れ、現場で実践してみることが重要です。また、ハンズオン型の研修やガイドライン策定支援を活用するのも効果的です。
- Q自社の情シス部門として、全社への展開はどのように始めればよいでしょうか？
- A
最初のステップは、情シス自身が生成AIを実務に取り入れることです。その上で、各部門の業務課題と照らし合わせながらユースケースを整理し、研修やルール設計を通じて社内全体に“使える文化”を広げていくことが有効です。
生成AI活用に関する法人向け研修プログラムを活用すれば、
＼ 設計から運用まで一貫してサポートできます ／
