生成AIを導入した中小企業で、こんな声が聞かれます。
「ツールは整えたのに、現場がまったく使ってくれない」
「最初は盛り上がったが、今では誰も触れていない」
こうした“導入後の壁”は、多くの企業に共通する悩みです。生成AIは導入するだけでは意味がなく、社内に浸透してこそ価値を発揮します。
特にリソースが限られる中小企業では、「どう社員にAIを使いこなしてもらうか」が導入効果を左右する最大のカギになります。
本記事では、生成AIを社内で実際に使われる状態にするための展開ステップを、失敗しない進め方・社内巻き込みの工夫・他社の工夫事例を交えてご紹介します。
生成AIを「導入して終わり」にしないために、ぜひ最後までご覧ください。
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なぜ「導入して終わり」になるのか？中小企業にありがちな展開失敗の原因
生成AIの導入に踏み切ったものの、社内活用が広がらない――。
中小企業でよくあるこの課題の背景には、いくつかの共通した「展開の落とし穴」が存在します。
現場の業務課題と紐づいていない
AIツールの選定段階で「何ができるか」ばかりに注目し、現場の具体的な業務課題と紐づけないまま導入が進むと、社員は使い道がわからず定着しません。
例えば「チャットで何でも質問できる」と聞いても、普段の業務で困っていることと結びつかなければ、行動にはつながらないのです。
“やらされ感”で受け身になっている
「今日からこれを使ってください」と一方的に通達されたツールは、社員にとっては“押し付けられたもの”です。
特に属人化しがちな中小企業の現場では、使い方の習得や業務の変化に対する心理的ハードルも高くなりがちです。納得感がないまま進めても、形骸化するリスクがあります。
教育やサポートが不十分
「ツール導入＝活用開始」ではありません。
AIを使いこなすにはリテラシーの底上げや、現場に合った操作・応用の学習が不可欠です。研修やマニュアルがなかったり、質問しにくい雰囲気があると、社内展開は自然と停滞してしまいます。
社内展開の第一歩は「現場課題の可視化」から
生成AIを社内に浸透させるには、まず「どこに・なにを・なぜ」使うのかの解像度を高めることが重要です。特に中小企業では、部署ごとの業務が属人化していることも多いため、課題の見える化が展開の成否を分けます。
なぜ可視化が重要なのか？
現場の困りごとや非効率な業務が曖昧なままだと、どの業務に生成AIを使えばよいか判断できません。「ツールありき」で導入しても、結果として使われずに終わることが多いのです。
逆に、課題が明確であれば、生成AIの具体的な活用法を社員自身がイメージしやすくなります。たとえば、「定型メールの作成に時間がかかっている」という課題があれば、ChatGPTを使った自動化の効果が明確です。
可視化の具体的ステップ
- 部署ごとの業務棚卸し
日々行っている業務をリスト化し、所要時間・頻度・属人性を整理します。 - 課題点の抽出と優先順位付け
「時間がかかる」「人によって品質に差がある」「マニュアルがない」などの問題点を洗い出します。 - AIで代替・支援できる部分の洗い出し
上記の中で「言語生成」「要約」「検索補助」などに置き換えられる業務を抽出します。
このプロセスは一度で完璧に仕上げる必要はありませんが、社内展開を成功させるには、共通認識としての「どこで何に困っているか」の言語化が欠かせません。
社員が“自分ごと化”する仕掛けづくりとは？
生成AIを導入しても、現場の社員にとって「自分には関係ない」と思われてしまえば、定着は難しくなります。社内展開の鍵は、いかに「これは自分の仕事に役立つものだ」と社員自身に気づかせるかにあります。
社員に“気づかせる”3つのポイント
- 身近なユースケースを紹介する
たとえば、営業部門なら「議事録作成の自動化」、バックオフィスなら「定型文メールのドラフト作成」といった具体例を提示します。できるだけその部署の業務に直結する事例を見せることで、イメージをつかんでもらいやすくなります。 - 現場の声を反映した「お試し導入」
トップダウンではなく、現場からヒアリングした課題をもとに小さくPoC（試験導入）を実施。自分たちの要望が反映されたツールだと感じられると、自然と当事者意識が生まれます。 - 成功体験を共有する場づくり
「うちのチームではこんな業務を効率化できた」といった声を全社に共有することで、他部署にも波及効果が生まれます。社内チャットや朝礼などでミニ報告会を行うのも効果的です。
「自分の仕事が変わるかも」という期待感を
社員にとって生成AIは、「業務を奪われるもの」として警戒されがちです。ですが、具体的な成功体験を知ることで、「仕事が楽になる」「無駄な時間が減る」という前向きな期待に変わっていきます。
この“自分ごと化”の段階が、全社展開の起点になります。
中小企業がつまずきやすい「展開の壁」とは？
生成AIの導入初期はスムーズでも、「全社的な活用」に向けては思わぬ壁にぶつかることがあります。特に中小企業では、リソースや体制の制約も多く、社内展開が止まりがちです。
よくある“つまずきポイント”とその原因
1.担当者が1人に依存している（属人化）
「生成AIに詳しい人に任せているから…」という状態では、ノウハウが共有されず、周囲は活用方法がわからないまま。結局その人が異動や退職すれば、活用も止まってしまいます。
2.教育の機会が一度きりで終わっている
導入時に研修を1回実施しただけで、「あとは現場に任せる」パターンも要注意。継続的なサポートがなければ、活用は広がりません。
3.セキュリティやルールが曖昧で現場が不安
「どこまで入力していいの？」「この使い方ってOK？」といった不安から、AIツールを“触らない”選択をする社員も。明確なルールと相談しやすい体制が求められます。
社内展開には“運用の仕組み”が不可欠
生成AIは入れて終わりではなく、「使い続けられる環境づくり」が重要です。導入後のフォローアップや、ツールの使い方の定期見直し、相談できる窓口の設置など、継続的な運用体制が展開を支えます。
関連記事：AI導入後のつまずきを防ぐには？生成AI活用を定着させるフォローアップ施策5選
効果的な社内展開のステップとポイント
生成AIを単なる“導入”で終わらせず、組織全体に浸透させるには、段階的な「社内展開のステップ設計」が不可欠です。以下では、中小企業でも実践しやすいステップとそのポイントをご紹介します。
ステップ1：まずは“活用モデル”を部署単位でつくる
いきなり全社展開を目指すよりも、特定部署で活用モデルを確立することが近道です。
例：営業部で提案書作成を支援、総務で社内文書作成を効率化など。
実績と成功体験を蓄積し、横展開しやすい状態を整えます。
ステップ2：ツール・用途ごとのルールを明確化
生成AIは「何にどう使っていいか」が分からなければ、社員も手が出しづらいもの。
利用目的やツールごとのルールを、用途別に整理した“活用ガイドライン”として整備しましょう。
関連記事：生成AIの社内ルールはどう作る？今すぐ整備すべき7つの必須項目と実践ステップを解説
ステップ3：社内トレーナーorメンターを配置する
社員全員が“自学自習”できるわけではありません。
生成AI活用に詳しい担当者や、他部署の“お助け役”をメンター的に配置することで、現場の安心感が高まります。情報システム部門との連携も重要です。
ステップ4：定期的な共有・アップデートの場を持つ
ナレッジ共有や成功事例の発表を定期的に行うことで、活用の熱を維持しやすくなります。
「AI活用ワーキンググループ」や「社内報での活用紹介」など、情報の流通を設計しましょう。
社内展開を成功させる「研修」のあり方とは？
生成AIの社内展開で見落とされがちなのが、「社員が自信を持って使える状態」をどう作るかです。単にツールの使い方を教えるだけでなく、実務に即した活用力を育てる研修設計がカギになります。
座学よりも「実践演習」中心に
生成AIは実際に使ってこそ理解が深まります。
たとえば以下のような形式が効果的です。
- 自部署の課題をテーマにしたハンズオン演習
- 社員が考えたプロンプトをグループで改善・共有するワークショップ
- 日常業務をもとにしたプロンプト添削指導
“業務に使える”という実感が、社内活用を加速させます。
リテラシー別の研修内容にする
社員のスキルや不安感は人それぞれ。
初心者向けと中上級者向けに分けた「段階別の学習プログラム」があると、誰も取り残さない設計になります。
外部のプロに任せる選択肢も
研修の内製化に限界を感じる場合は、生成AI研修に特化した外部企業に依頼するのも一手です。
現場を想定した実践プログラムや、最新のAI動向もカバーされており、社内トレーナーの育成にもつながります。
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中小企業がつまずきやすいポイントと対策集
生成AIを社内展開する過程では、どの企業も少なからず壁にぶつかります。
ここではよくある失敗ポイントとその対策を、実例ベースで紹介します。
よくあるつまずき①：最初に「成果」を求めすぎる
AI活用は試行錯誤の連続です。初期段階では、業務効率の向上よりも「使い方に慣れること」が主目的になるべきです。
KPIを定量化しすぎると現場にプレッシャーがかかり、逆に使われなくなるというケースもあります。
対策
「1人1日1回使ってみる」など、定性的な行動目標から始めましょう。
よくあるつまずき②：一部の人だけが使って終わる
情シス部門やプロジェクトリーダーだけがAIを使いこなしても、組織全体の変化にはつながりません。
「便利そうだけど、自分には関係ない」と社員が感じてしまうと、展開は止まります。
対策
部署ごとに“小さな成果”をつくって共有する仕掛けが重要です。たとえば営業チームが作成した提案資料を共有するなど、「隣の人も使ってる」状況を演出することで、活用が広がります。
よくあるつまずき③：ルール整備が追いつかず混乱する
「AIを使ってもいいのか、ダメなのか分からない」状態では、現場は動きません。セキュリティや情報管理の方針が不明確なままでは、逆にリスクを招くことも。
対策
AI利用ルールを策定し、社員に明確に伝えることが不可欠です。
以下の記事では、社内ルール設計のポイントを詳しく解説しています。
関連記事：生成AIの社内ルールはどう作る？今すぐ整備すべき7つの必須項目と実践ステップを解説
社員に広げるために有効な「武器」：ツール・研修・支援制度
社内で生成AIの活用を定着させるには、「現場で自然に使いたくなる環境づくり」が不可欠です。
ここでは、展開を後押しするために導入したい支援策やツールを紹介します。
1.誰でも触れる「生成AIツール」を整備する
ツールが複雑だったり、導入までにIT部門の申請が必要だと、現場は使う前にあきらめてしまいます。
たとえば以下のような誰でもすぐに触れる環境整備がポイントです。
- ChatGPTの有料法人アカウントを全社導入（例：ChatGPTTeam/Enterprise）
- GoogleWorkspace+Geminiの活用（既存ツールに自然に統合される）
- テンプレート付きのプロンプトガイドを配布
ツールの比較ポイントは、以下の記事でも詳しく紹介しています。
関連記事：【2025年最新】法人向け生成AIツール12選｜セキュリティ・定着・管理機能で徹底比較
2.研修で「使い方」と「活用アイデア」を同時に届ける
AIを使ったことがない社員にとって、「まず何をすればいいの？」は大きな壁です。
そこで有効なのが、実務に即した生成AI研修です。
以下のような特徴のある研修が、社内展開の起爆剤になります。
- 部署別の業務に合わせたユースケース提示（例：営業提案文の作成、議事録の要約など）
- ワークショップ形式で、実際にツールを触る時間を確保
- 「こんな活用法もあるんだ」と気づける横展開型のコンテンツ
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3.現場での相談や伴走をサポートする体制もカギ
社内に「ちょっとしたことでも相談できる人」がいると、活用は継続されやすくなります。
- AIリーダー制度の設置（各部署に推進担当を配置）
- 月1回の相談会・振り返りミーティングの実施
- 利用状況の可視化と定期報告（使っている部署・ツールの効果など）
こうした運用体制の整備についても、以下の記事で詳しく紹介しています。
関連記事：生成AI導入を成功させるロードマップとは？PoC止まりを防ぐ7つの実践ステップ
社内展開に成功した中小企業の事例
実際に社内展開を進め、生成AIを業務に根づかせている中小企業は、何が違ったのでしょうか？
ここでは、取り組み方のポイントが光る事例を3社ご紹介します。
事例①：製造業（従業員80名）｜「プロンプト事例集」が活用の起点に
現場の声
「何に使えるか分からなかったけど、他部署の成功例を見て試したくなった」
取り組み内容
- 情シス部門が主導し、「ChatGPT活用マニュアル＋プロンプト事例集」を社内配布
- 各部署のAIリーダーが、現場の成功事例を月1で共有
- Excel業務の効率化や、問い合わせメール対応の自動化が浸透
ポイント
「最初に使うハードル」を、成功事例の共有で下げたことが成果の鍵でした。
事例②：建設業（従業員120名）｜研修×現場伴走で着実に定着
取り組み内容
- 管理職向けと一般社員向けの2段階AI研修を導入
- 導入後2ヶ月間、各部署にDX推進担当が週1で訪問・相談対応
- 工事報告書の自動作成やマニュアル作成支援が成果に
現場の声
「相談できる人がいたから、失敗を怖がらずに使えた」
ポイント
「使い続けられる支援体制」を整えることで、実務での活用率が高まりました。
事例③：人材サービス業（従業員60名）｜全社でAIアイデアソンを開催
取り組み内容
- AI活用の社内公募アイデアソンを開催（優勝者に賞与あり）
- 優勝アイデア「求人文の自動作成」が業務改善として即実装
- 他部署も刺激され、部署横断のプロジェクトが複数発足
現場の声
「楽しみながら考える場があったから、自分ごと化できた」
ポイント
「楽しく主体的に考える機会」を設けたことで、社内にAI文化が根づきました。
生成AIの社内展開ステップ【中小企業向け】
生成AIを導入しても、「使い方がわからない」「一部の社員しか使っていない」といった声は珍しくありません。
中小企業が限られたリソースで全社展開を目指すなら、段階的かつ現実的なステップ設計が重要です。以下に、成果につながる5ステップを紹介します。
ステップ1：経営層と現場をつなぐ推進体制をつくる
- まず決めたいのは“旗振り役”
- DX推進担当・情シス・部門横断のプロジェクトチームなどが候補
- 経営層が「AI活用を全社方針とする」ことを明言する
- 部署横断の情報共有を意識する
補足：小規模企業では、経営者自らが旗を振るケースも効果的です。
ステップ2：小さな成功体験をつくる（PoC）
- 特定部署or業務で「生成AIを使った業務改善」にトライ
- 例：議事録作成、メール返信文作成、求人文生成など
- 成果やフィードバックをドキュメント化
- 数値だけでなく「楽になった」「早く終わるようになった」など定性的な効果も記録
目的は“成果を出すこと”ではなく、“使ってもらうこと”。
ステップ3：成功パターンを全社で横展開する
- 成功事例を「テンプレート」「事例集」「プロンプト集」として可視化
- 朝礼や社内ポータル、Slackなどで定期共有
- 「◯◯部のやり方を試してみよう」と思わせる仕組みをつくる
他社事例と同様に「見える化された事例」は、初動の心理的ハードルを下げます。
ステップ4：使い続けられるような環境を整える
- 社内QAチャット／相談窓口の設置（Slack、Notionなど活用）
- AI活用に関する週次報告や「よかったことシェア」の場をつくる
- 定期的な振り返りミーティングで改善点を話し合う
ポイントは“使い始めた人が困らない”サポート体制。
ステップ5：利用ルールとリテラシー研修を整備する
- セキュリティ観点から「生成AI利用ガイドライン」を明文化
- 機密情報・社外秘の取り扱いルールを周知
- ChatGPTなどツールの基本操作やプロンプトの作り方を学ぶ研修を実施
関連記事：AIリテラシー研修は外注すべき？社内設計との違い・判断基準を徹底解説
社内展開でつまずく企業の共通点とその対策
中小企業における生成AIの社内展開では、「うまく広がらない」「一部で止まってしまう」といった課題が頻出します。ここでは、よくあるつまずきポイントとその対策を紹介します。
【つまずき①】推進担当が“ひとり情シス”状態
- よくある課題：旗振り役が一人で奮闘し、孤立する
- 背景：経営層の理解不足や、現場との温度差
- 対策：
- 経営層を巻き込んだ「推進チーム」を組成
- 週次の進捗報告や壁打ちの場を設け、孤立を防ぐ
【つまずき②】「生成AI＝便利ツール」の誤解が広がる
- よくある課題：業務改善につながる使い方が広がらない
- 背景：遊びや雑談用途で終わってしまい、業務活用のイメージが湧かない
- 対策：
- 実際の業務で使える「プロンプト例」や「業務テンプレ」を提供
- 成功事例を「真似できる形」に落とし込む
【つまずき③】ルールがなく、セキュリティ不安でストップする
- よくある課題：現場が使い始めたものの、情報管理面の不安から使用禁止になる
- 背景：ガイドライン未整備、リスク評価の未実施
- 対策：
- セキュリティ観点を踏まえた利用ルールを策定
- 生成AIの特性に応じた“使っていい情報／NG情報”を明示
関連記事：生成AI活用におけるセキュリティ対策の全体像｜業務で使う前に知っておきたいリスクと整備ポイント
【つまずき④】PoCが属人的で終わってしまう
- よくある課題：先行活用が特定社員の“属人的ノウハウ”になってしまう
- 背景：業務フローやプロンプトが暗黙知のまま共有されない
- 対策：
- 成果とプロセスを「見える化」し、マニュアルや手順化する
- 部門横断での共有会・ナレッジ共有チャットを定期運用
社員が使いこなせるようになる“伴走型”の体制づくり
生成AIは「導入して終わり」ではありません。大切なのは、社員が日々の業務で自走して使える状態にすること。そのためには、導入直後の“伴走フェーズ”が欠かせません。
スモールスタート後の“壁”を越えるには
スモールスタートで一部部署に試験導入した後、他部署へ広げようとすると「よくわからないから様子見」「前例がないと不安」といった声が出がちです。
この段階で放置すれば、AI活用が広がらず、成果も限定的なまま終わってしまいます。
伴走型サポートで「わからない」を可視化・潰す
- 定期的な1on1ヒアリング
→現場での悩みや使い方の詰まりを発見 - プロンプト壁打ち会の実施
→実業務に沿ったプロンプトを一緒に考える - FAQやマニュアルを内製化
→現場目線で「よくある困りごと」を整理し、ストック化
情報システム部門・DX推進担当が果たすべき役割
「ツール導入→説明会で終わり」では、現場は動きません。情シスやDX推進チームは、以下のような役割を担う必要があります。
- 現場との“翻訳者”になる
→技術視点と業務視点を橋渡しする存在に - 社内ナレッジを拾い上げて共有
→チャットツールや社内ポータルを活用し、成功パターンを可視化 - 部門ごとの成功モデルを量産
→使われている現場から“勝ちパターン”を発掘し、展開
社員が生成AIを使い続けるための“仕掛け”づくり
生成AIは一過性のブームで終わらせず、日常的なツールとして根づかせることが重要です。現場のモチベーションを維持し、活用を自走させるためには「しかけ」や「設計」が必要です。
成功体験を増やす「見える化」と「称賛」
- 活用事例を見える形で発信する
→社内ポータルや全社MTGで「こんなふうに業務が変わった」成功例を共有 - AI活用チャレンジの表彰制度
→業務改善に貢献した人を表彰・可視化することで、挑戦が広がる
“義務”ではなく“自分ごと化”する仕掛け
- 役職別・部署別にユースケースを用意
→「自分の業務でどう使えるか」が具体的に想像できると行動につながる - 日常のフローに自然に組み込む
→例：議事録作成にAIを組み込む、営業提案書のたたき台はAIで作る等
活用率を高める「定量指標」の整備
AI活用の成果は“定性”で語られがちですが、“定量”でも追えるようにすると継続率が高まります。
- プロンプト利用件数
- 活用した業務数
- 削減できた時間量
- 成果物の質向上（営業成約率など）
これらをKPIとして可視化することで、AI活用が「成果につながる行動」として認識され、社内に定着していきます。
生成AIを社内に展開するなら“研修設計”がカギ
生成AIを導入しただけでは、活用は広がりません。社内の誰もが“自分ごと”として捉え、継続的に使いこなすには、段階的な研修設計が不可欠です。
スキル別に分けたステップ設計を
生成AIに対するスキルや関心度は社員によって大きく異なります。
- リテラシー層向け：そもそもAIとは何か、使ってはいけない情報の種類など
- 初級活用層向け：プロンプトの基本、簡単な業務活用
- 実践活用層向け：業務改善事例の横展開、効果測定と業務への組み込み方
こうしたスキルレベルに応じた設計により、脱落者を出さずに展開できます。
現場を巻き込む「ワークショップ型」の設計
座学だけではAI活用は根づきません。実業務を題材にしたワークショップ型研修により、現場の課題解決に直結する知見を持ち帰れます。
- 例：営業チームがAIで提案書を自動生成→チーム内で改善しながら共有
- 例：バックオフィス部門が契約書の要約精度を検証→実用性の高さに驚きが
こうした体験こそが「自分たちにも使える」という確信を生み出します。
【CTA導線】
社員のスキルに合わせた段階設計・ワークショップ設計のポイントを
資料で詳しくご紹介しています。
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まとめ｜生成AIを“使える人”を増やし、組織に根づかせるには
生成AIを導入したものの、活用が社内で広がらない——。
そうした悩みの背景には、「使いこなせる人が限られている」「現場がAIの価値を実感できていない」といった構造的な課題があります。
そこで重要なのは、技術導入から人材展開へと、視点をシフトすることです。
- スモールスタートで小さな成功を生む
- 活用できる人材を見極め、社内で広げる
- スキルに応じた段階的な研修を設計する
これらのステップを踏むことで、現場に「使えるAI」が根づきます。
そして、AIが“業務の一部”として当たり前になる未来が見えてきます。
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- Q社内で生成AIを使える人がいない場合、何から始めればよいですか？
- A
まずは少数のパイロットメンバーを育てるのがおすすめです。
全員に一斉展開するのではなく、関心や適性の高いメンバーから段階的に育成し、成功体験を社内に展開しましょう。SHIFTAIでは、初期導入支援や研修も対応しています。
- Q小さな会社でも生成AIを活用できますか？
- A
はい、むしろ中小企業こそ効果的に活用できる余地があります。
大がかりなIT投資が難しい中小企業でも、業務の一部から生成AIを取り入れることで、大きな業務効率化や人的リソースの節約が可能です。無料ツールの活用から始める企業も増えています。
- Q社内展開を成功させるために必要な体制やルールはありますか？
- A
活用ルールやプロンプトのガイドラインを明文化することが重要です。
セキュリティリスクや誤用を避けるためにも、「誰が・どのように・どこまで使ってよいか」の指針を明確にしましょう。
詳しくは別記事でも解説しています。
- Q全社員を対象に生成AI研修を実施するのは現実的ですか？
- A
スキルレベルに応じて段階的に展開することが現実的です。
全社員に一律の内容を提供するのではなく、「初級者向け・活用者向け・推進者向け」などにレベルを分けることで、無理なく効果的に学びを深めることができます。
- Q社員のAI活用状況をどう評価すればよいですか？
- A
利用頻度やアウトプットの質だけでなく、活用目的の明確さや応用力も評価軸に含めましょう。
また、「プロンプトの工夫」「生成結果の活用レベル」などを観察することも有効です。
SHIFTAIでは、社内活用の定着度を可視化するための支援ツールも提供しています。
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