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生成AIを全社員に配っても使われない理由と、利用率を上げる進め方 〜AX推進入門 第1回〜

松本拓哉

全社員にAIを配ったのに、なぜ使われないのか

多くの会社が、ChatGPT、Microsoft Copilot、Geminiのような生成AI（文章や画像を作り出すAI）のアカウントを全社員に配ってきました。配布をまだやっていない会社のほうが少ないほどです。あわせて社内の利用ルールを作り、説明会で使い方の例も共有したのに、数か月たつと使い続けているのは一部の人だけ、という話は珍しくありません。AX（AIトランスフォーメーション）を進める推進担当の多くが、いままさにこの段階で悩んでいます。AXとは、AIを前提に業務や組織を変えることです。

この記事は、AX推進入門シリーズ（全10回）の第1回です。シリーズの一覧はこちら。

使われない原因は、AIが業務に組み込まれていないことと、個人の判断で使える範囲がとても狭いことの2つです。そのため、全員が使う状態を目指す努力はほどほどにして、推進担当がAIを業務に組み込む方へ進むことを勧めます。以下で、その理由と、配布したアカウントの生かし方、利用ルールの位置づけを順に説明します。

使われない原因は、業務に組み込まれていないことと、使える範囲の狭さ

全員がAIを使う状態にするのは、基本的に難しいことです。配られたAIが、業務に組み込まれていないからです。ここで言う「業務に組み込む」とは、日々の仕事の手順の中にAIの出番が決まっていて、AIが仕事に必要なデータやシステムにつながっている状態を指します。

配っただけのAIは、使うかどうか、何に使うかを一人ひとりが決める道具です。仕事の手順は前と同じまま残っているので、AIを使いたい人は、自分で手順の途中にAIを差し込まなければなりません。そのひと手間をかける人は限られます。そのため、AIを使い続ける人を増やして利用率を上げるには、業務に組み込むしかありません。

そして最も根本的な問題は、社員が自分の判断だけでAIを使ってよい場面が、とても狭いことです。

メールの返信で考える

取引先への返信メールを、AIに下書きしてもらう場面を考えます。AIがOutlookやGmailのようなメールソフトにつながっていれば、届いたメールを読ませ、返信の下書きを保存するところまで任せられるかもしれません。

ところが、社内の利用ルールで外部サービスとの連携が禁止されていると、そうはいきません。外部サービスとの連携とは、AIが他のサービスのデータを読んだり、書き込んだりできるようにつなぐことです。受け取ったメールをAIの画面にコピーして貼り、書いてもらった文をまたコピーしてメールソフトに戻し、自分で直してから送ることになります。これでは、大した効率化にはなりません。

しかも、メールが4〜5回往復しているやり取りでは、直近の1通だけを見せても正しい返信は書けません。たとえば納期の調整で、2通前に「来週の水曜なら対応できます」と伝えていたなら、返信はそれを踏まえる必要があります。相手とのこれまでの関係や、背景にあるプロジェクトの情報があって初めて、しっかりしたメールが書けます。

メールの返信を例にした2つの流れの比較。上は配っただけの場合で、受け取ったメールをコピーしてAIに貼り、AIが直近のメールだけを見て下書きし、それをコピーしてメールソフトに戻し、経緯に合わせて自分で直して送る。下は業務に組み込んだ場合で、AIがスレッド全体と案件の記録を読み、下書きをメールソフトに保存し、人が確かめて送る

配るやり方には、2つの制約がある

メールの例から分かるように、全員に配るやり方には2つの制約があります。

1つ目は、業務に組み込まれていないことです。AIが必要とする情報は、人が集めてAIの画面にコピーして貼るしかありません。

2つ目は、安全面から、失敗したときの影響が小さい所にしか使えないことです。使うかどうか、何を入力するかを一人ひとりの判断に任せる以上、会社が認められるのは、間違えても大きな問題にならない使い方に限られます。顧客の個人情報を入力することや、AIに取引先へメールを直接送らせることは、個人の判断に任せるには影響が大きすぎます。

この2つの制約のせいで、得られる効果は小さくなります。効果が小さいのに、わざわざ従来のやり方を変えてまで使うかというと、多くの人は使いません。

メールソフトに組み込まれたAIは、「配るだけ」と「業務に組み込む」の中間にあたる

最近は、メールソフトの中で動くAIもあります。1つは、OutlookやWordなどのMicrosoftの業務ソフトに組み込まれたMicrosoft 365 Copilotです。もう1つは、GmailやGoogleドキュメントなどをまとめたGoogle Workspaceに組み込まれたGeminiです。これらはスレッド（返信が連なった一連のメール）全体を読めるので、コピーして貼る往復の問題は小さくなります。

ただし、会社がこうした連携を許可していることが前提です。また、これらのAIも、相手とのこれまでの関係や、背景にあるプロジェクトの情報までは、まだ持っていません。そのため、「配るだけ」と「業務に組み込む」の中間にあたる段階と考えるのがよいでしょう。

「各自で使い道を考えて」と任せても、うまくいかない

使われない状況を前にすると、「自分の業務でどう使えるか、各自で考えてください」と呼びかけたくなります。けれども、それを全従業員にやらせる必要があるでしょうか。

100人の従業員がいる会社で、100人がそれぞれ「メールの返信をどうAIに書かせるか」を考える必要はありません。仮に1人が2時間ずつ工夫すれば合わせて200時間ですが、ほとんどの人が行き着くのは、同じコピーと貼り付けの手順です。しかも、先に挙げた2つの制約は会社のルールと環境が決めているので、一人ひとりがいくら工夫しても外れません。

推進担当がやるべきなのは、メールの自動化がきちんとできる環境を考えて、社内に導入することです。たとえば、どのメールソフトとAIをつなぐか、取引先とのやり取りの経緯や案件の情報をどこから読ませるか、下書きを誰が確かめて送るかを決めます。その環境を、推進担当が自分でAIを使って作る場合も、ベンダー（開発・導入を請け負う外部の会社）に頼んで作る場合も、決めることは同じです。

個人のアカウントでも効果が出る使い道は、積極的に使う

とはいえ、全社員へのアカウント配布が無駄だったわけではありません。取っかかりとしては良いやり方で、生成AIがどんなもので、何ができるかを社員が知る道具になります。

実際に便利な場面もあります。AIの性能が上がったことで、ちょっとしたスライド資料や提案書が一瞬でできるようになりました。筆者が支援してきた現場の経験では、これまで2〜3時間、長いと半日から1日かかっていたものです。参考までに、IPA（情報処理推進機構）の2026年の調査でも、AIで効果が出た企業の48.9%が、企画提案の質や速さが上がったと答えています。

個人のアカウントで効果が出る使い道は、次の6つに分けられます。

使い道

中身

ドキュメンテーション（文書を書く・読む仕事）

議事録、日報、メール、翻訳、長い文書の要約や読み込み

リサーチ（調べもの）

人がクリックして1件ずつ探していた検索を、AIがまとめて代行

資料作成

スライド、提案書

企画の壁打ち・アイデア出し

考えかけの案をAIにぶつけて整理（壁打ち）、案の洗い出し

集計とプログラミング

Excel・CSV（表のデータを文字で保存したファイル）の集計とグラフ、Excelの関数、プログラミング

マルチモーダル（文字以外の音声や画像も扱う使い方）

会議の音声の文字起こし、画像の生成

ドキュメンテーションは、会議の録音や走り書きのメモから議事録を整える、箇条書きから日報を書く、英語のメールを訳す、といった使い方です。数十ページの規程を読ませて、該当する箇所を聞くこともできます。メールの下書きも、過去の経緯が要らない1通ならここに入ります。どれも、材料を本人が手元に持っていて、出来上がりを本人が確かめられる仕事です。

リサーチは、明確に良い使い道です。人がキーワードを変えながら検索し、結果のページを1件ずつクリックして読んでいた作業を、AIが一気にやってくれます。資料作成も大きく変わりました。PowerPoint（Microsoftのスライド作成ソフト）の資料作りを一手に引き受けていた「パワポ職人」は、要らなくなりました。

スライド作りには、文章からスライドを作るGammaのような専用のAIが生まれ、日本でも法人向けのものが多く出ています。調べものにも、検索した結果を出典つきでまとめるPerplexityのような専用のAIがあります。こうした専用のAIが生まれた分野は、全社員に配ったような汎用のAI（用途を限らないAI）でも効果が出る代表例です。

企画の壁打ちやアイデア出しと、Excelの集計やプログラミングは、文書を書く仕事とは別の、新しい分野の使い道です。企画の壁打ちでは、考えかけの案をAIに話して弱いところを指摘してもらったり、別の切り口を出してもらったりします。Excelやプログラミングでは、Excelの関数を調べる、集計表からグラフを作る、ちょっとした作業を自動にするプログラムを書く、といった使い方をします。

マルチモーダルは、ほかの使い道と組み合わせて使えます。会議の録音を文字起こしして議事録の材料にする、資料に入れる挿絵を作る、といった具合です。

反対に、効果が出にくいのは、業務のデータやシステム、過去の経緯が要る仕事と、失敗したときの影響が大きい仕事です。どちらも、先に挙げた2つの制約にそのまま当たるからです。こうした仕事は、個人の工夫ではなく、業務に組み込むことで解決します。

個人のアカウントで効果が出る使い道と、出にくい使い道を分けた図。効果が出るのは、ドキュメンテーション、リサーチ、資料作成、企画の壁打ち・アイデア出し、集計とプログラミング、マルチモーダルの6つ。効果が出にくいのは、業務のデータやシステム、過去の経緯が要る仕事と、失敗したときの影響が大きい仕事で、こちらは業務に組み込んで解く

個人のアカウントで効果が出るのは、ほぼこの6つに限られます。社内でこの6つの使い道にAIを使う人が増えているなら、全員に使わせるための努力は止めてよい段階です。そこから先は、さっさと業務に組み込む方へ進むことを勧めます。

利用ルールは、使える範囲を決めるもの

配布とあわせて作る社内の利用ルールは、禁止の一覧ではなく、使える範囲を決めるものです。範囲を狭く決めすぎると、前に書いた2つの制約がそのまま効いてきます。メールの例で言えば、外部サービスとの連携を認めるかどうかが、使い道の広さを決めていました。

定番の項目は次の表のとおりです。日本ディープラーニング協会（AIの人材育成などを進める業界団体）と総務省が公開しているひな形で、ほぼ埋められます。

項目

決めること

入力してよい情報

公開情報、社外秘、個人情報などの区分ごとに、入力してよいか

学習に使わせない

入力した内容を、提供元がAIの改良（学習）に使わない契約や設定のサービスに限るか

出力の確認

誤った内容が混じる前提で、確認の責任は使った人にあること

著作権と個人情報

他者の著作物などの権利と、個人情報をどう扱うか

外部サービスとの連携

メールソフトや社内のシステムに、AIをつないでよいか

ログと監査、シャドーAI

使われ方の記録（ログ）を残して確かめるか。会社が許可していないAIの利用（シャドーAI）をどう扱うか

このうち、ログと監査、外部サービスとの連携については、どちらのひな形にも詳しい条項が見当たりません。補う材料になるのが、デジタル庁が政府機関向けに出している生成AIのガイドラインです。2026年6月の改定で、ログの取得やシステムの監査についての記述が加わりました。AIエージェント（AIが自分で手順を選びながら仕事を進める仕組み）を作れるシステムの扱いも、新たに書かれています。

会社が許可していないAIの利用は、日本では把握しにくいことを示す調査もあります。コンサルティング会社のPwC Japanは、2026年2月の調査で、会社が承認していない生成AIが自分の部署で使われているかを尋ねました。日本では「わからない（把握できていない）」と答えた人が19%いました。調査した6か国の中で最も高い割合です。対象は、売上高500億円以上の企業で生成AIの導入に関わる課長職以上の人です。

ルールの詳しい作り方や、AIを社内のシステムにつなぐときの審査とセキュリティの考え方は、末尾の関連記事に挙げた記事で扱っています。

利用率を追うより、業務に組み込む方へ

ここまでの話を段階で整理すると、次の図のようになります。

全社員へのAI活用の3つの段階。1は配布で、生成AIが何で、何ができるかを知る段階。2は個人の仕事で定着する段階で、文書作成、リサーチ、資料作成などに使われる。2まで来たら全員に使わせる努力は止める。3は業務に組み込む段階で、推進担当が業務を選び、AIをデータやシステムにつなぐ。利用率は3で上がる

配布で社員が生成AIを知り、文書作成やリサーチ、資料作成のような個人の仕事で使われるようになったら、全員に使わせる努力はそこで止めます。その先が、3つ目の段階である業務への組み込みです。

業務に組み込む段階では、推進担当が対象の業務を選び、AIを必要なデータやシステムにつなぎ、仕事の手順の中にAIの出番を作ります。メールの例で言えば、取引先とのやり取りの経緯と案件の情報をAIが読み、下書きをメールソフトに置き、担当者が確かめて送る、という手順を作ることです。経費精算なら、AIが領収書の画像と社内の規程を読み、申請の内容と照らして確認の要る点を担当者に示す、という形が考えられます。

推進担当が営業部の担当者の席の横に座り、画面に並んだメールのやり取りと案件の記録を一緒に見ながら、どの手順にAIを置くかを話し合っている。机の上には付箋を貼った手書きの業務の流れのメモがある

利用率は、業務に組み込むことで上がります。組み込まれた業務を担当する人は、仕事の手順の一部としてAIを使うことになるからです。全社員に呼びかけを続けるより、組み込む業務を1つずつ増やすほうが、利用率を上げる近道です。

推進担当が押さえる要点

  • 全社員へのアカウント配布は、生成AIを知る取っかかりとしては良い。ただし、全員が使う状態は基本的に作れない
  • 使われない原因は、業務に組み込まれていないことと、個人の判断で使える範囲が狭いこと
  • 「各自で使い道を考えて」と任せても、うまくいかない。100人が同じ工夫をする代わりに、推進担当がAIを仕事に使える環境を考えて導入する
  • 個人のアカウントで効果が出るのは、ドキュメンテーション、リサーチ、資料作成、壁打ち、集計とプログラミング、マルチモーダルの6つ。ここは積極的に使う
  • 利用ルールは禁止の一覧ではなく、使える範囲を決めるもの。外部サービスとの連携の許可が、使い道の広さを決める
  • 個人の使い道が定着したら、利用率を追う努力は止め、業務に組み込む方へ進む

まとめ：配布の次は、業務に組み込む

全社員に生成AIを配っても使われないのは、AIが業務に組み込まれておらず、個人の判断で使える範囲が狭いためです。メールの返信で見たように、連携が認められず過去の経緯も読めなければ、効果が小さく、やり方を変えてまで使う人は増えません。この制約は会社のルールと環境が決めているので、各自に工夫を任せても外れません。

個人のアカウントは、ドキュメンテーションやリサーチ、資料作成などの6つの使い道で積極的に使ってもらいます。利用ルールは、使える範囲を決めるものとして作ります。そのうえで、推進担当が業務を選んでAIを組み込み、組み込んだ業務を1つずつ増やして利用率を上げていきます。

次の第2回（AX推進の体制づくりと、推進担当が着任して最初にやること）では、業務に組み込む仕事を誰がどんな体制で進めるかと、推進担当が最初にやることを扱います。第3回（AI導入の進め方：7つのステップと、人とAIの分担）からは、業務に組み込むプロジェクトの中身に入ります。

シリーズの目次

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参考資料

Askhubについて

Askhubは、日本の中堅・大企業がAIに業務を任せるための基盤です。業務の型（オントロジー）でAIに許す操作を定め、承認と判断ログで任せる範囲を広げながら、国産の基幹システムまで書き込めるようにします。導入はコンサルタントが伴走します。

この記事の言葉で言えば、Askhubは、配布の次の段階である「業務に組み込む」ときに、AIを業務のデータやシステムにつなぎ、使える範囲を業務ごとに決めるための基盤にあたります。

※Askhubのサービスに関する記載は、2026年11月時点の情報です。

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この記事を書いた人

松本拓哉

インターセクト株式会社 代表取締役 CEO

東京大学大学院 工学系研究科 物理工学専攻 博士課程中退。2023年4月、インターセクト株式会社を創業。これまで数十社以上の AX 推進を支援し、自らもコンサルタントとして現場を主導。エンジニアとして AI エージェント基盤「Askhub」の開発にも従事。

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