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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 〜AX推進入門 第2回〜

松本拓哉

AX推進の担当になったら、まず何を決めるか

ある日、AX推進の担当に任命されたとします。AX（AIトランスフォーメーション）は、AIを前提に業務や組織を変えることです。任命の通知には「全社でAI活用を進めてほしい」とだけあり、誰に報告し、どこまで自分で決めてよいかは書かれていませんでした。

この記事は、AX推進入門シリーズ（全10回）の第2回です。シリーズの一覧はこちら。

AX推進の進む速さは、推進チームが組織のどこに置かれ、誰と組んで進めるかで大きく変わります。この記事では、推進の体制をどう組むか、どの業務から手を付けるか、着任して最初に何をやるかを順に整理します。

スポンサーは社長、推進チームは専任にする

経営のスポンサーは社長が一番いい

AX推進のスポンサー（推進を経営の立場で後押しし、最後に決める人）は、社長が基本です。推進チームは社長の直下に置くのが一番いい形です。CIO（最高情報責任者）やCAIO（最高AI責任者）のように、ITやAIを経営の立場で受け持つ役職の人がいるなら、その人がスポンサーでもかまいません。

社長の直下がよいのは、AXの仕事が1つの部署の中で閉じないからです。AIで業務を変えると、現場の手順だけでなく、使うシステムやデータの扱い、社内のルールまで一緒に変わることがよくあります。そのため、複数の部署にまたがり、1つの部署の長では決めきれないことが次々に出てきます。

調査データにも、同じ向きの傾向が出ています。コンサルティング会社のPwC Japanは、2026年2月に売上高500億円以上の企業の課長職以上を対象に調査を行いました。生成AIの効果が「期待を大きく上回る」と答えた層では、39%が社長直轄で推進していました。効果が期待未満だった層では、社長直轄は9%です。

ただし、これは相関であって因果ではありません。社長直轄にしたから効果が出たのか、もともとAIに前向きな会社が社長直轄にしているのかは、この調査からは分かりません。「期待を大きく上回る」と答えた人は83人と少なく、効果も数字で測ったものではなく回答者自身の評価です。

推進チームは専任にする

推進チームは、ほかの仕事との兼務ではなく、専任にします。推進は、ものすごく大変な仕事だからです。

筆者の経験上、推進チームが数名しかいない会社は多く、大きな会社でも同じです。IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2026」でも、DXを進める人材の量が足りないと答えた企業は85.5%で、従業員301人以上では9割を超えます。人手が限られた中で、AIを作る仕事とは別に、次のような社内の調整を大量にこなすことになります。

  • AIを使うときの運用ルールを作る
  • 社内のデータをAIにどこまで扱わせてよいかを、Pマーク（個人情報を適切に扱う会社を認定する制度）を社内で運用する事務局と調整する
  • 現場とベンダー（AIの開発・導入を請け負う外部の会社）に「よしなにやってください」と細かな進め方を任せつつ、両者の話がかみ合わないときは間に入って調整する

たとえば、請求書の処理にAIを使う取り組みで、取引先の担当者名をAIに読ませてよいかが問題になったとします。推進担当は事務局と個人情報の扱いを確かめ、決まった内容を運用ルールに書き足し、現場とベンダーに伝えます。1つの取り組みの中でも、こうしたやり取りが何往復も起きます。

なお、専任と兼務で成果を比べた公的なデータは見つかっていません。専任をすすめるのは、推進の仕事の量から見た経験上の判断です。

AX推進の体制図。いちばん上に社長（スポンサー。CIOやCAIOでもよい）があり、その下に推進チーム（専任、攻め）と情報システム部門（守り）が並び、両者は綱引きの関係にある。推進チームの下にベンダー、その下に現場がつながり、推進チームとベンダーは全体の話を、ベンダーと現場は導入を直接進める

推進は攻め、情報システム部門は守り

推進チームとは別に、情報システム部門（情シスとも呼ばれる、社内のITの管理とセキュリティを担う部署）がいます。推進は攻め、情報システム部門は守りの役割です。攻めとは、AIで変える業務と、AIに任せる範囲を広げていくことです。守りとは、社内のシステムとデータを安全に保ち、事故を防ぐことです。

どちらもいないといけませんし、両者は綱引きをしなければなりません。ここでいう綱引きとは、互いの言い分をぶつけ合い、折り合える点を探すことです。

たとえば推進チームが、問い合わせ対応のAIを社内のメールや顧客の記録につなぎたいと考えたとします。情報システム部門は、つなぐ先が増えるほど情報が漏れる経路も増えることを心配します。そこで推進チームは、AIに読ませるのを問い合わせ用の共有アドレスに届くメールだけに絞ります。情報システム部門は、AIが返信を自動で送らず、人が確かめてから送ることを条件にします。こうして、攻めが求める効果と、守りが求める安全の両方を満たす範囲が見つかります。

この綱引きは、どちらかが勝てばよいものではありません。守りだけなら事故は起きにくくなりますが、AIで変わる業務もほとんど生まれません。攻めだけなら速く進みますが、事故が起きれば推進そのものが止まります。推進担当は、情報システム部門を説き伏せる相手ではなく、AIにつないでよい範囲を一緒に決める相手として扱います。

同じ「DX動向2026」に、この関係に近いデータもあります。経営者、IT部門、業務部門の3者が協力できているかを企業に尋ねたもので、IT部門はこの記事でいう情報システム部門に、業務部門は現場にあたります。DX（デジタル技術で業務や事業を変えること）の成果が出ている企業では、72.9%が「十分にできている」か「まあまあできている」と答えました。成果が出ていない企業では37.1%です。

これも相関で、協調したから成果が出たとまでは言えません。それでも、3者が協力できている会社の方が成果を出している傾向は読み取れます。

現場とベンダーを直接つなぎ、推進チームは全体を見る

理想は、各部署へのAIの導入を現場とベンダーが直接やり取りして進め、部署をまたぐ進め方や優先順位は推進チームとベンダーで話し合う体制です。つまり、現場と推進チームの間にベンダーが入ります。

ベンダーを間に入れるのは、ベンダーなら人をすぐ足せるからです。ベンダーに頼めば、その分お金はかかります。それでも、1つの部署で進めていた取り組みを5つの部署で同時に、5倍の速さで進めたくなったとき、ベンダーなら人を用意できます。推進チームは、明日から5倍にはできません。

たとえば、営業部の提案書づくりで始めたAIの導入がうまくいき、経理部の経費精算や総務部の問い合わせ対応にも同時に広げたくなったとします。推進チームの数名が各部署の打ち合わせに全部出ていては、推進チームの人数がそのまま進む速さの上限になります。現場との細かなやり取りはベンダーに任せ、推進チームは部署をまたぐ全体の話をベンダーとします。全体の話とは、どの部署から順に進めるか、各部署の取り組みが社内のルールに合っているか、といった1つの部署では決められないことです。

推進チームの限られた時間は、社内の調整と、全体をどう進めるかを決めることに使います。ベンダーに頼まず、推進担当が自分でAIを使って仕組みを作る場合もあります。ただ、その場合も推進チームの人数は急には増やせないため、多くの部署へ同時に広げるのは難しくなります。自社で作るか外注するかの比べ方は、第7回（AI導入の費用相場と予算の取り方、ベンダーの選び方）で扱います。

どこから手を付けるか：中期経営計画に直結する所から

最初に取り組む業務は、AXを経営課題と切り離さず、経営課題に直接つなぎに行って選びます。その中でも、一番ピンポイントで効く所から手を付けます。

経済産業省も、中堅・中小企業向けのDX推進の手引き（2025年）で同じ点に注意を促しています。単に「AIを使って何か新しいことができないか」という発想に陥らないように、という注意です。

中期経営計画（数年先までの経営の目標と施策をまとめた計画）があるなら、それをもとにベンダーと話し合い、どこからやるかを決めます。中期経営計画に書かれた課題は、経営がすでに大事だと認めているものです。そこに効く取り組みなら、成果が出たときに経営の言葉で説明できます。

ベンダーとの話し合いでは、中期経営計画の課題を1つずつ見ながら、その課題に効きそうな業務を挙げていきます。推進担当は、どの部署がその業務をやっているか、現場がどれくらい忙しいかといった社内の事情を持ち込みます。業務と現場を知っていることは、社内の推進担当の強みです。

業務を選ぶときに特に気をつけたいのは、今あるシステムを作り変える費用と時間です。長く使い続けてきた古いシステムほど、どちらも大きくかかります。そこで、中期経営計画に効く業務の中から、次の4つの物差しで最初の題材を絞ります。

  • 量：件数や、かかっている時間が多いか
  • 判断基準：判断のルールが文書になっているか
  • データ：AIに渡すデータがそろっているか
  • 持ち方：今のシステムの作りや、データの保存のしかたを変えずに済むか

たとえば中期経営計画に「営業1人あたりの商談数を増やす」とあれば、効きそうな業務として提案書の作成、見積書の作成、日報、商談の議事録などが挙がります。見積書の作成は効果が大きくても、基幹システム（受発注や会計など、業務の中心を支えるシステム）の単価の持ち方を変えなければ自動化できないなら、後回しにします。提案書の作成は件数が多く、過去の提案書もそろっているので、最初の題材の候補になります。

中期経営計画から最初の題材を絞る流れ（架空の例）。中期経営計画の課題「営業1人あたりの商談数を増やす」から、効きそうな業務として提案書の作成、見積書の作成、日報、商談の議事録を挙げ、量・判断基準・データ・持ち方の4つの物差しで絞る。提案書の作成を最初に回し、単価の持ち方を変える必要がある見積書の作成は後回しにする

4つの物差しの詳しい使い方は、第5回（業務フローの作り方と、AI導入のROIの出し方）で扱います。

着任して最初にやること6つ

着任してまず思い浮かぶのは、現状の把握です。欠かせない仕事ですが、それだけでは足りません。経済産業省やデジタル庁などの資料が挙げている内容も加えると、最初にやることは次の6つです。

経営書や調査会社には「最初の90日」のように日数で区切る枠組みもありますが、国の資料が示しているのは順序と中身だけです。この記事でも日数は決めず、おおよその順序で並べます。

着任して最初にやること6つのチェックリスト。1 任命の中身を経営と文書で合意する、2 現状を把握する、3 関係者の共通理解をつくり味方を見つける、4 生成AIの最低限の利用ルールと相談窓口を出す、5 小さく始める題材を選んで回す、6 測り方を決め結果を社内に発信する

1. 任命の中身を、経営と文書で合意する

最初に、次の4点を経営陣と話し合い、合意した内容を文書に残します。推進の目的、自分で決めてよいことの範囲（権限）、報告先と報告の頻度、使える予算です。口頭で「よろしく」と言われただけで始めると、何かを決めるたびに、誰の了解が要るのかから確かめることになります。

たとえば、1枚の文書に次のように書いておきます（架空の例）。

  • 目的：中期経営計画の「営業1人あたりの商談数を増やす」に効く業務を、AIで変える
  • 権限：最初の題材とベンダーの候補は推進チームが選び、契約は社長が決める
  • 報告先：社長に、月に1回、進み具合と困っていることを報告する
  • 予算：小さく試すための費用を、ほかのIT予算とは別に確保する

経済産業省は、企業のDXの進め方を示した指針「デジタルガバナンス・コード3.0」を出しています。この指針も、推進の責任者の役割と権限を決めたうえで任命することを、望ましい姿として挙げています。DX推進の予算を、ほかのIT予算と別に管理することも挙げています。

2. 現状を把握する

次に、今の業務の流れ、使っているシステム、データがどこにどう保存されているかをつかみます。あわせて、社員が生成AIを今どう使っているかも調べます。会社が許可していない、または把握していないAIの利用（シャドーAI）も対象です。第1回（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）で見たとおり、日本ではこれを把握できていない人が他の国より多いという調査があります。

業務とシステムは、現場の担当者に1日の仕事の流れを聞き、使っているシステムと、誰がどのデータを入れているかを書き出してつかみます。生成AIの使われ方は、社員へのアンケートや、各部署の責任者への聞き取りで確かめます。

ここで整理した業務とデータは、第5回で扱う2つの作業の材料にもなります。業務の流れを図にする作業と、投資に対してどれだけ効果が返るか（ROI）を見積もる作業です。

3. 関係者の共通理解をつくり、味方を見つける

AXで何を目指すのかについて関係者の間で認識を合わせ、一緒に進めてくれる人を見つけます。話を聞きに行く相手は、たとえば次の人たちです。

  • 情報システム部門：守りの側として、AIにつないでよい範囲を一緒に決める相手
  • 現場のキーパーソン：業務の中身に詳しく、最初の題材を一緒に考えられる人
  • Pマークなどの事務局：個人情報や社内データの扱いを相談する相手

経済産業省の「DXレポート2」（2020年の文書）も、DXを推進する関係者の間で、基礎的な共通理解を初めに形成することが必要だと書いています。

着任したばかりの推進担当が、情報システム部門の担当者と現場のリーダーを訪ね、机に広げた業務の流れを書いた紙を3人で見ながら話を聞いている水彩の絵

4. 生成AIの最低限の利用ルールと、相談窓口を出す

完璧なルールができるのを待たず、次の4つを最低限の形で先に出し、後から直していきます。使ってよいAIのサービス、入力してよい情報、出力の確認は使った人が行うこと、困ったときの相談先です。相談窓口は、社内のチャットに質問用の場所を1つ作るところから始められます。

利用ルールの中身は、第1回で扱っています。ひな形には、日本ディープラーニング協会（AIの普及に取り組む業界団体）の「生成AIの利用ガイドライン」があります。総務省が自治体向けに出している利用ガイドラインのひな形も使えます。

5. 小さく始める題材を選んで回す

中期経営計画に効き、4つの物差しの条件を満たす業務を1つ選び、実際にAIを入れて業務で使ってみます。前の節の例でいえば、提案書の作成がこれにあたります。

経済産業省の中堅・中小企業向けの手引きも、成功のポイントの1つに「まずは身近なところから始め、成功体験を重ねる」を挙げています。デジタル庁が政府機関向けに出している生成AIのガイドラインも、リスクが低いと考えられる業務から、スピード感を持って実装を進めるよう書いています。題材の進め方そのものは、第3回（AI導入の進め方：7つのステップと、人とAIの分担）で扱います。

6. 測り方を決め、結果を社内に発信する

題材を回すときは、何で効果を測るかを決めておきます。提案書の作成なら、1件あたりにかかる時間や、月に作れる件数が候補です。

IPAのDX動向2026によると、DXの成果指標を設定している企業は4社に1社にも満たない状況です。設定していない理由で最も多いのは「評価指標の設定方法がわからない」でした。

測った結果は、前と後を並べて社内に発信します。たとえば「過去の提案書や商談の情報を集めて提案書1件を仕上げるまでが、4時間から1時間半になった」のように示します（数字は架空の例です）。社内報や、部長が集まる会議で伝えます。効果が数字で見えると、経営への報告の材料になり、次に取り組む部署も見つけやすくなります。社内への発信と広げ方は、第8回（AXが進まない会社で、上と現場を動かして社内合意をつくる方法）で扱います。

推進担当が押さえる要点

  • スポンサーは社長。CIOやCAIOがいればその人でもよいが、社長直下が一番いい
  • 推進チームは専任にする。数名で大量の社内調整を抱えるため
  • 推進は攻め、情報システム部門は守り。情報システム部門とは綱引きして、AIに使わせてよい範囲を一緒に決める
  • 各部署への導入は現場とベンダーが直接進め、推進チームは全体の話と社内調整に時間を使う。推進チームは明日から5倍にはできないが、ベンダーなら人をすぐ足せる
  • 最初の題材は、中期経営計画に一番ピンポイントで効く業務を4つの物差しで絞る。古いシステムを作り変えないと進まない業務は後回しにする
  • 着任したら、任命の中身を文書にすることから始め、現状把握・味方づくり・最低限のルール・小さな題材・測り方と発信へ進む
  • 社長直轄や部門間の協調と成果の関係を示すデータは相関で、因果ではない

まとめ：体制を決め、中期経営計画に効く1件から回す

AX推進は、社長をスポンサーに置き、専任の推進チームで進めます。推進チームは攻め、情報システム部門は守りとして綱引きし、AIに使わせてよい範囲を決めます。各部署へのAIの導入は現場とベンダーが直接進め、人数の限られた推進チームは、部署をまたぐ進め方の判断と社内の調整に時間を使います。

どこから手を付けるかは、中期経営計画に一番ピンポイントで効く業務を、4つの物差しで絞って決めます。着任したら、現状の把握に加えて、任命の中身の合意、味方づくり、最低限の利用ルール、小さく始める題材、測り方と発信の6つを順に進めます。

次の第3回（AI導入の進め方：7つのステップと、人とAIの分担）では、選んだ業務へのAIの導入を7つの段階で進める方法を扱います。最初の段階はAIで何を実現したいかを決めることで、最後の段階はほかの業務へ広げることです。

シリーズの目次

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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、推進チームと情報システム部門の綱引きで決めた「AIに使わせてよい範囲」を、操作の単位で定めて守らせる仕組みにあたります。

※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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