会社でChatGPTが導入されても、正直まわりの反応って温度差すごくないですか。私は広告文の下書きとか、レポートのたたき台づくりに毎日使ってるんですが、チームメンバーに聞くと「なんとなく使ってない」って人が半分以上いる。
そういう状況のなか、生成AI導入が社内に浸透しない原因を掘り下げた記事を読んで、「あ〜これだわ」ってなった部分がいくつかあったので書いておこうと思います。
記事では、社員が抵抗する心理タイプとして5つが整理されていました。「怖い・不安タイプ」「難しい・分からないタイプ」「仕事を奪われるタイプ」「面倒・時間がないタイプ」「評価につながらないタイプ」。これ、よくある「ITリテラシーの問題」じゃないんですよね。
特に刺さったのが「評価につながらないタイプ」。これ、マーケティング職あるある過ぎて苦しくなった。AIで作業が速くなっても、それが評価軸に乗らないなら、使う動機が生まれないんですよ。私みたいに「広告のCTRが上がった」「CVRがこれだけ改善した」っていう数字で見られるポジションだと、逆にAI活用のROIを感じやすい。でも数字で評価されにくい職種は、そこのモチベーション設計がないと動けないよなって思った。
もう一個、「不適切利用による情報漏洩リスクが高まるから」という理由で会社がAI活用を渋るケースも紹介されていて、これは導入側の課題として納得感があった。ガイドラインと利用ルールを先に整備しないと、現場がそもそも動けない。
記事で紹介されていた定着のためのステップが面白くて、第一歩は「なぜ導入するのかを経営の言葉で示す」こと。PoC止まりを抜けて全社定着まで持っていくには、ここをすっ飛ばすとどこかで失速するっていう話でした。
これ、マーケの文脈に置き換えると「広告施策の目的を最初に全員で合わせとかないと、後で評価軸がバラバラになる」みたいな話と同じだと思う。目的が共有されてないと、数字が出ても「だから何?」ってなる。
あと「スモールスタートで成功体験を作る」ってステップもあって、これが一番現実的だなと感じた。いきなり全社展開じゃなくて、使いやすいチームから始めてROIを見せる。マーケ的に言うと、まずA/Bテストで実績を出してから横展開するやつ。その発想が社内AI普及にも使えるんだってことに気づいた。
私自身で言うと、SNS広告の入稿テキスト生成にChatGPTを使い始めてから、1本あたりの制作時間がざっくり半分以下になった。その分、クリエイティブの検証本数を増やせて、TikTok広告のCTRが改善したときは「これAIの効果じゃん」ってはっきり分かった。数字で語れる体験があると、周囲への説明も楽になる。
結局、AI活用が広がらない一番の原因って「使っている人が成果を見えるかたちにしていない」ことだと思う。私みたいに毎日使っていても、その効果を数字で記録してなかったら「なんとなく便利」で終わってしまう。
社内で「AI使ってる人」として認識されているなら、自分の実績を定量で共有することが一番の普及策になる。ツールの使い方を教えるより先に、「これやったらこういう数字になった」を見せる。それが周囲の「評価につながらないタイプ」の心理を動かす一番の近道じゃないかと思っている。
自分は来月、AI活用の前後でかかった工数とアウトプット数を記録した簡単なレポートをチームに共有してみるつもりです。
そういう状況のなか、生成AI導入が社内に浸透しない原因を掘り下げた記事を読んで、「あ〜これだわ」ってなった部分がいくつかあったので書いておこうと思います。
「使えない人」がいるのはスキル不足より心理の問題
記事では、社員が抵抗する心理タイプとして5つが整理されていました。「怖い・不安タイプ」「難しい・分からないタイプ」「仕事を奪われるタイプ」「面倒・時間がないタイプ」「評価につながらないタイプ」。これ、よくある「ITリテラシーの問題」じゃないんですよね。
特に刺さったのが「評価につながらないタイプ」。これ、マーケティング職あるある過ぎて苦しくなった。AIで作業が速くなっても、それが評価軸に乗らないなら、使う動機が生まれないんですよ。私みたいに「広告のCTRが上がった」「CVRがこれだけ改善した」っていう数字で見られるポジションだと、逆にAI活用のROIを感じやすい。でも数字で評価されにくい職種は、そこのモチベーション設計がないと動けないよなって思った。
もう一個、「不適切利用による情報漏洩リスクが高まるから」という理由で会社がAI活用を渋るケースも紹介されていて、これは導入側の課題として納得感があった。ガイドラインと利用ルールを先に整備しないと、現場がそもそも動けない。
「なぜ導入するのか」を経営の言葉で示すことが起点になる
記事で紹介されていた定着のためのステップが面白くて、第一歩は「なぜ導入するのかを経営の言葉で示す」こと。PoC止まりを抜けて全社定着まで持っていくには、ここをすっ飛ばすとどこかで失速するっていう話でした。
これ、マーケの文脈に置き換えると「広告施策の目的を最初に全員で合わせとかないと、後で評価軸がバラバラになる」みたいな話と同じだと思う。目的が共有されてないと、数字が出ても「だから何?」ってなる。
あと「スモールスタートで成功体験を作る」ってステップもあって、これが一番現実的だなと感じた。いきなり全社展開じゃなくて、使いやすいチームから始めてROIを見せる。マーケ的に言うと、まずA/Bテストで実績を出してから横展開するやつ。その発想が社内AI普及にも使えるんだってことに気づいた。
私自身で言うと、SNS広告の入稿テキスト生成にChatGPTを使い始めてから、1本あたりの制作時間がざっくり半分以下になった。その分、クリエイティブの検証本数を増やせて、TikTok広告のCTRが改善したときは「これAIの効果じゃん」ってはっきり分かった。数字で語れる体験があると、周囲への説明も楽になる。
使っている側こそ、数字で語れる状態を作っておく
結局、AI活用が広がらない一番の原因って「使っている人が成果を見えるかたちにしていない」ことだと思う。私みたいに毎日使っていても、その効果を数字で記録してなかったら「なんとなく便利」で終わってしまう。
社内で「AI使ってる人」として認識されているなら、自分の実績を定量で共有することが一番の普及策になる。ツールの使い方を教えるより先に、「これやったらこういう数字になった」を見せる。それが周囲の「評価につながらないタイプ」の心理を動かす一番の近道じゃないかと思っている。
自分は来月、AI活用の前後でかかった工数とアウトプット数を記録した簡単なレポートをチームに共有してみるつもりです。