2025-10-17

AIを“使えるチーム”に変える ― 属人化を超える発想法

BtoB 営業・マーケティング　コラム

AIを導入しても成果が安定しない企業は少なくありません。その原因を「スキル不足」や「データ整備の遅れ」とする見方もありますが、実際には“AIを使う人の考え方”そのものに課題が潜んでいます。

本稿では、AIを「個人の延長」ではなく「チーム全体で使える仕組み」として定着させるための発想を整理します。

なぜAIは“属人化”しやすいのか

AIを導入した現場では、最初のうちは特定の人だけが成果を出し、周囲がそれを「特別なスキルの問題」として捉えることが少なくありません。実際、「AIが得意な人」「AIが苦手な人」という区分けが自然に生まれてしまうのは、多くの組織で見られる現象です。

しかし、この分断は本質的にはスキルの差ではなく、組織の設計思想の問題です。AIを個人の能力を拡張するための「道具」として導入してしまうと、その使い方が人ごとに異なり、再現性が失われていきます。AIの導入効果が一時的に見えても、チームとしての力にはなりにくいのです。

この「属人化の罠」は、これまでの業務改善の発想が大きく影響しています。

従来、業務の効率化は「優秀な個人のノウハウを全員に展開する」ことで実現してきました。その延長でAIを「一部の人が使いこなしてから全員に広げる」という進め方を取ると、知識が個人の中で閉じたままになり、他のメンバーはその成果を“結果”として見るだけになります。つまり、「どう使ったか」が共有されず、「うまくやった人がいる」状態が固定化してしまうのです。

もう一つの要因は、AIに期待する役割が曖昧なまま導入が進むことです。

「何となく便利そうだから」「競合も使っているから」という理由でツールが導入されると、利用目的が人によってバラバラになり、組織としての方向性が見えなくなります。こうなると、AIの出力も評価されず、結局“うまく使える人”だけが自己流で動く状態になります。

AIをチームで活かすためには、まず「なぜAIを使うのか」を明確に言語化しなければなりません。

それを共有することによって、メンバー一人ひとりが同じ視点でAIと向き合えるようになります。AI活用を「個人のスキル」ではなく「組織の設計」として捉えること――それが属人化を防ぐ第一歩です。

“使える人”のスキルではなく、“使える環境”を設計する

AIを活用する力を個人のスキルと捉えると、どうしても「AIの得意な社員を育てよう」という方向に発想が向かいがちです。もちろん人材育成は重要ですが、AIの性質を考えれば、より効果的なのは「誰が使っても成果が出やすい環境」を整えることです。

AIの成果は、入力の仕方や目的の明確さによって大きく変わります。たとえば同じデータを使っても、「何を知りたいのか」が曖昧なままAIに任せれば、出力の精度も低くなります。つまり、スキルよりも構造の設計が重要なのです。個人の力量に頼らずとも一定の品質を保てるように、目的設定や検証の流れを仕組みとして明確にしておくことが欠かせません。

この環境設計には、いくつかのポイントがあります。

まず、AIを使う目的を単なる“業務の効率化”にとどめず、「どんな価値を生み出したいのか」まで定義することです。これが曖昧なままでは、AIの利用が“作業の一部”に埋もれ、メンバー間の活用度に差が出てしまいます。

次に、AIの出力をチームで検証し、活用方法を共有するプロセスを設けること。これにより、AIの精度を高めながらナレッジをチーム全体で蓄積できます。特定の個人が“うまく使える”ことよりも、“チームで再現できる”状態を目指す設計が重要です。

また、AIを導入した直後に大きな成果を求めすぎないことも大切です。初期段階では、業務の一部にAIを組み込み、小さな成功体験を積み重ねるほうが組織全体の理解が進みやすくなります。特に現場のメンバーが「AIを使えば自分の仕事が変わる」と実感できると、自然と周囲にも共有が広がります。成功体験を“共有の資産”として扱う文化を育てることが、環境づくりの核心です。

つまり、AIの定着を支えるのは特定の才能ではなく、チーム全体で成果を再現できる構造です。スキル教育よりも先に、目的の明確化・検証の共有・成功体験の蓄積といった環境整備を優先する――この順序を誤らないことが、“AIを使えるチーム”への第一歩となります。

AIを“チームの共通言語”にする

AIの価値は、出力の正確さだけでは測れません。むしろ重要なのは、AIを通してチームがどのように考えを共有できるかという点です。同じツールを使っていても、メンバーがそれぞれ異なる前提でAIに指示を出していれば、成果はばらつきます。AIを組織の力に変えるには、個人ごとの使い方を超えて、チーム全体で「AIをどう扱うか」という共通の認識をつくることが欠かせません。

そのためにまず必要なのは、AIに任せる領域と人が担う領域を明確に分けることです。たとえば、情報整理や文案のたたき台づくりなど、一定のルールに沿って繰り返せる作業はAIが得意です。一方で、判断や優先順位づけ、成果物の最終的な意味づけは人が行うべき領域です。こうした切り分けを共通認識として持つことで、メンバー間の混乱を防ぎ、AIを過信することも軽視することもなくなります。

さらに、AIの出力を“議論の起点”として使うことも効果的です。

AIが提示した案をそのまま採用するのではなく、チーム全員で「なぜこの答えになったのか」「他の可能性はあるか」を話し合う。これにより、AIが生成した情報が思考の素材となり、議論の質が上がります。AIを「代わりに考える存在」としてではなく、「考えるための共通言語」として扱うことが、組織の理解を深めるのです。

また、AIの出力を共有する場では、評価よりも観察と改善の視点が重要です。「この指示ではうまくいかなかった」「こう言い換えたら精度が上がった」といった気づきを蓄積していくと、チーム全体の“AIとの対話力”が育っていきます。こうしたやり取りを通じて、AIは単なるツールから“学びの媒体”へと変わります。

つまり、AIを活かすとは、技術的な操作を統一することではなく、思考の前提をそろえることです。チームが同じ言葉でAIと向き合えるようになったとき、初めてその出力は組織全体の意思決定を支える力になります。AIを共通言語にできるチームは、変化の多い環境でも一貫した方向性を保てるチームです。

リーダーの役割は“使わせる”ではなく“問いを設計する”

AIをチームで活用しようとするとき、リーダーはつい「もっとAIを使ってほしい」とメンバーに促しがちです。しかし、現場にとって“使え”という指示は抽象的で、具体的に何をすればいいのかが見えません。結果として、メンバーは「とりあえず触ってみる」段階で止まり、活用が目的化してしまうことがあります。AIを本当の意味でチームの力に変えるには、リーダー自身が“問いを設計する役割”を担うことが重要です。

AIは、人が投げかけた問いに基づいて動きます。つまり、どんな問いを立てるかが成果を決めるのです。「このデータから何を読み取るべきか」「この施策の背景にある仮説は妥当か」といった問いを明確にできれば、AIの出力は単なる情報ではなく、チームの意思決定を支える材料になります。逆に、問いがあいまいなままAIを使っても、出てくる答えは抽象的で、結論に結びつかないまま終わってしまいます。

リーダーの役割は、メンバー全員がAIと有効に対話できるように、思考の枠組みを示すことです。たとえば、AIに依頼する際の目的・前提・評価基準を共有し、チームが同じ方向で思考できるよう整える。これにより、AIの活用プロセスが統一され、属人化を防げます。重要なのは、リーダーが「答えを指示する」のではなく、「どんな問いを立てれば意味のある答えが得られるか」を一緒に考える姿勢を示すことです。

また、AIの導入を推進する際には、短期的な成果だけで評価しないことも大切です。AI活用は一度きりのプロジェクトではなく、チームの思考を変えていくプロセスそのものです。リーダーが「このテーマではAIをどう使うべきか」「人の判断をどこに残すべきか」を繰り返し問うことで、メンバーの間に自然と考える習慣が根づいていきます。AI活用の成熟度は、使う頻度よりも“問いの質”に表れます。問いを磨くリーダーがいるチームほど、AIを安定して成果につなげられるのです。

つまり、リーダーの役割とは、AIの使用を命じることではなく、思考の方向をデザインすることです。チームが自ら考え、AIを活用して答えを導けるようになるためには、「使わせる」よりも「考え方を共有する」リーダーシップが欠かせません。AIの導入がうまくいく組織ほど、リーダーが“問いの設計者”としての立ち位置を意識しています。

AI時代に求められる“ナレッジ共有”のあり方

AIを業務に取り入れた組織で意外と見落とされがちなのが、「ナレッジ共有の仕組み」です。

多くの企業では、AIを使う過程で生まれた工夫や気づきが、個人の中にとどまったままになっています。「どう指示すれば精度が上がるのか」「どんな表現だと誤解されにくいのか」といった情報は、どれもチーム全体の成果を支える貴重な知見ですが、共有の仕組みがないと消えてしまいます。AIの活用が一過性で終わるのは、この“学びの流れ”が断絶しているからです。

AI時代のナレッジ共有で重要なのは、結果ではなく過程を残すことです。

どんなプロンプト（指示）を与えたのか、そこからどんな出力が得られ、どう修正したのか――こうした過程の記録こそが、次の改善を生む基盤になります。従来のマニュアルのように「正解の手順」を示すのではなく、試行錯誤そのものを蓄積する。この考え方が、AI活用の成熟を左右します。

また、共有の形式は“負担にならないこと”が大前提です。

形式ばった報告書ではなく、チャットツールや社内掲示板などで「こんな使い方を試してみた」「この表現だとうまく動いた」と軽く共有できる仕組みが理想です。AIの進化は速いため、ナレッジも固定化せず、常に更新される“動的な知識”として扱うことが求められます。情報を閉じた報告にせず、日常のやり取りの中に自然に流れる形で共有することが、定着の鍵になります。

さらに、リーダーやマネージャーは、こうした共有の場を評価の対象にする姿勢を示すことが重要です。

「良いアウトプットを出した人」だけでなく、「改善のプロセスを共有した人」を称賛することで、組織全体に“学びを残す”文化が育ちます。AI時代の成果とは、個人の優れた答えよりも、チームがどれだけ早く次の精度にたどり着けるかで測るべきものです。

AIは学習し続ける存在であり、チームもまたそれに合わせて進化し続けなければなりません。その原動力になるのが、共有されたナレッジです。属人化を防ぐ仕組みづくりとは、つまり「学びの可視化」をどうデザインするかに他なりません。一人の成功を組織の成功に変えるために、過程を共有する文化を根づかせることが、AI時代の強いチームをつくります。

“AIに強い組織”とは、個人を置き去りにしない組織

AIを業務に取り入れると、どうしても「新しい技術についていける人」と「そうでない人」に分かれる瞬間が生まれます。その差が拡大すると、組織の中で“AI格差”が生じ、結果として導入そのものが停滞することもあります。この課題を避けるために必要なのは、AIの知識を競わせることではなく、誰でも学びながら使える状態を仕組みとしてつくることです。

AIに強い組織とは、特定の人材だけが成果を出す組織ではありません。むしろ、「メンバーが入れ替わっても学びが継続できる組織」です。AIが生み出す情報を共有し、改善の流れを止めない仕組みが整っていれば、担当者が変わってもチーム全体の理解度は落ちません。属人化を防ぐ環境と、学びを循環させる文化――この二つがある組織は、変化の速いAI環境でも安定して成果を出し続けられます。

一方で、AIの活用が進むほど、“人の役割”はますます重要になります。AIが分析や提案を行えるようになっても、最終的にそれをどう判断し、どう使うかを決めるのは人です。AIの出力を正しく理解し、価値ある形に変える力が組織の競争力になります。つまり、AIに強い組織とは、AI任せにしない組織――人が考える余地を意識的に残している組織でもあります。

そのためには、メンバー一人ひとりがAIを「業務効率化の手段」ではなく「考えるための補助輪」として扱えるようにすることが重要です。AIに頼りすぎれば思考は浅くなり、拒否すれば変化に取り残されます。このバランスを保つために、リーダーはAIの活用を“強制”ではなく“支援”として位置づけ、個々のペースに合わせた学びの場を用意する必要があります。AIの操作方法を教えるのではなく、「なぜこのツールを使うのか」「使うことでどんな判断がしやすくなるのか」を共有する。この丁寧な設計が、個人を置き去りにしないAI導入を支えます。

AIを使うことが目的ではなく、AIを通してチーム全体の考え方を更新する――この視点を持てる組織が、本当の意味で“AIに強い組織”です。人とAIの関係を正しく設計できる組織は、変化に柔軟で、誰かが抜けても学びが止まりません。それは、AIの導入によって“強くなる”のではなく、人が考え続けられる環境を守ることで強くなる組織です。

まとめ

AIの導入は技術の問題に見えて、実際には「人とAIの関係をどう設計するか」という組織の課題です。属人化が起きるのは、AIを個人のスキルに結びつけて考えてしまうからであり、解決の鍵は“使える人”を増やすことではなく、“使える仕組み”を整えることにあります。AIを個人の道具ではなく、チームの共通基盤として位置づける発想が必要です。

そのためには、AIをどう使うかを一人ひとりに任せるのではなく、チーム全体で「なぜ使うのか」「何を任せるのか」を共有することが欠かせません。AIを共通言語として活用し、出力を議論の土台にできるようになると、チームの思考はより一体的に動き始めます。リーダーはその中心で、答えを指示するのではなく、問いを設計する役割を担うことで、AIを使う思考の枠組みを組織に浸透させていくのです。

そして、AI活用を継続的に高めるためには、結果だけでなく過程を共有する文化が必要です。どんな問いを立て、どのように修正し、何を学んだか――その試行錯誤の記録が、次の精度を生む土台になります。こうしたナレッジを軽やかに共有できる環境を整えることが、属人化を防ぎ、学びを循環させる最大の仕組みです。

“AIに強い組織”とは、特定の人だけが成果を出す組織ではなく、誰もが考えながら学び続けられる組織です。AIを使うこと自体を目的にせず、AIを通して思考を深める文化を育てること――それが、AIを“使えるチーム”に変えるための本質的な発想です。