生成AI導入、研修で終わらせていないか？3ヶ月後の現実

先週、あるレポートを読んでちょっと頭を抱えた。マクロミルの調査で、生成AIを導入した企業の62.9%が「期待した効果を得られていない」と答えているというデータだ。うちも正直、他人事じゃない。

昨年度、営業部門向けに生成AIのライセンスを配って、外部講師を呼んで研修もやった。最初の1ヶ月は部下から「こんな使い方できました」という声が上がっていた。でも3ヶ月経ったいま、毎日使っているのは25人中4〜5人くらいじゃないかと思う。正直に言えば、あの研修への投資がどれだけ回収できているか、経営陣から聞かれたら今すぐ答えられない。

「導入完了」と「定着」はまったく別の話だった

読んだ記事には「初期研修だけで終えた組織ほど3ヶ月後の利用率低下に直面する」と書いてあった。まさにそれだ。ライセンス配布と研修は「スタートライン」に過ぎなくて、そこから先に継続的なフォローがなければ自然に使われなくなる。頭では分かっていたはずなのに、「研修やったから一段落」という空気が部内に漂っていたのは否定できない。

もう一つ刺さったのが、「一部のパワーユーザー依存」というリスクだ。うちで見ても、積極的に使っているのは特定の何人かで、残りの20人は最初の興味が薄れたらそのまま止まってしまっている。この状態で経営会議に呼ばれたとき、どう説明するか。「使っている人は使っています」では通らない。

フォローアップに必要な7つの施策を読んで整理した

記事では7つの施策が紹介されていた。全部すぐには動けないが、自分の部門でいま一番欠けているのを3つ挙げるとすればこうなる。

• 社内アンバサダーの配置と横断的な勉強会の定期開催
• 利用状況の可視化と部署別フィードバックの仕組み
• 成功事例とプロンプト集の社内共有

特に「利用状況の可視化」は刺さった。今は誰がどれだけ使っているか、ほぼ把握できていない。肌感覚で「使われていない気がする」とは思っているが、数字で示せないから経営層への報告も曖昧になる。可視化できれば、部署ごとに「ここが遅れている」と具体的なアクションを打てる。稟議の際にも「利用率○%・工数削減△時間」と言えるかどうかで、説得力がまるで違う。

逆に言えば、これまでKPIを設定しないまま走っていたのが一番の失敗だったと思う。導入フェーズで数値目標を決めておかなかったせいで、効果測定もフォローも後手に回った。次の予算サイクルで同じ轍を踏まないためには、今からでも計測の仕組みを作り直す必要がある。

まずは来週、利用状況の数値をIT部門に依頼して引っ張ってみるつもりだ。データが手元にあれば、どこから手を打つべきかがはっきりする。経営陣への説明資料を作る前に、まずそこからだと思っている。