こんにちは、ステップアウトマーケティング合同会社 代表の今宿裕昭です。
AI伴走支援の最初の3ヶ月でやるべきことは、研修でも全社展開でもありません。週1回・1部門から1名・1時間の個別相談を積み上げながら、支援者と現場で使える機能の差を先に潰すことです。
正直に言うと、僕がこの仕事で一番こわいと思っているのは、社員さんが「AIって、やっぱり使えないですね」と言って静かに離れていく瞬間です。
8月下旬、ある企業とオンラインで戦略会議をしました。社内のAI活用プロジェクトを、これからどう回していくかを決める会議です。そこで出てきた一番大きな論点が、まさにそれでした。
この記事は成果報告ではありません。走り出したばかりの案件なので、書けるのは、3ヶ月をどう設計したかと、走り出す前に何が見えたかまでです。
なぜ、入れたのに使われないのか？
僕が注目したのは、導入率の低さではありません。「入れたのに、一部の人しか使っていない」という状態の多さです。
商工中金が取引先の中小企業3,892社に聞いた「中小企業の生成AIの利用にかかる調査」（2026年1月調査／同年3月31日公表）で最多だったのは、「会社導入なし、使用は個人の判断に任せる」の64.9%でした。全社的にパッケージ導入は4.1%、一部部署・メンバーで導入が11.2%。多くの会社で、AIは「個人の持ち物」のままです。
この調査は、課題を層別に分けています。積極活用層（n=1,144）とそれ以外（n=2,522）で、悩みの中身が入れ替わります。
積極活用層以外（会社としては導入せず、個人任せにしている層を含みます）の悩みは「具体的な活用場面が不明」42.0%、「自社業務になじまない」29.5%。ところが積極活用層になると、「一部の部署や職員に知識やノウハウが偏り、社内全体に広がらない」が24.7%（それ以外は10.2%）、「業務プロセスにうまく組み込めず、利用が定着しない」が16.3%（同10.0%）と、逆に高くなります。
使い始めた会社は、使い始めたことで新しい壁にぶつかる。
総務省の令和8年版 情報通信白書も、同じ構造を書いています。「汎用的なAIツールが導入されても一部の積極的な社員が活用するのみで、全社的な活用と効果創出に至らない可能性もある」。先進企業は環境整備で終わらせず、活用ユースケースの収集や社内展開、定期的なワークショップ開催といった促進策で浸透を実現している、と。
同白書によれば「組織的な取組はない」と答えた割合は日本で27.0%（米国1.4%）。内訳を見ると中小企業45.6%に対し大企業18.1%で、中小企業で特に高い（出典）。なお、これは日本・米国・ドイツ・中国の企業を対象にしたネットモニター調査で、自社の戦略を把握する管理職以上が回答したものです（日本の有効回答515社）。悉皆調査ではありません。商工中金の調査とは母集団も設問も違うので、時系列や因果としては並べられません。並べられるのは「同じ形の壁が、別々の調査から見えている」ということまでです。
支援がつまずく最大の原因は、どこにあるのか？
会議で参加者から出た指摘は、こういうものでした。「今宿さんが積んでいるモデルの前提で話すと噛み合わない」「会場リサーチをディープリサーチで、と言っても、社内ツールにはその機能がない」。
社員が日常的に触っているのは社内向けのAIチャットツールです。僕が普段使っている環境とは、できることが違う。ここで僕が自分の環境を前提に答えると、助言そのものが実行不可能になります。
入っているのと使われているのが別なのと同じくらい、支援者の環境と現場の環境も別です。
これは気合いや解釈の問題ではなく、管理者設定として実在します。MicrosoftはCloud Policy の Allow web search in Copilotで、管理者がテナント単位でWeb検索をオフにできると明記しています。その設定はディープリサーチ相当の Researcher にも波及し、ユーザー側のトグルは灰色表示で自分ではオンにできません。OpenAIのChatGPT Enterpriseでも、管理者が利用可能モデルや既定の推論レベルを制御できます。
「APIではディープリサーチが使えない」というのは、誤りです。OpenAIの公式ドキュメントは、APIでも使えるが、Web検索・MCPサーバー・ファイル検索のいずれかのデータソースを開発者が接続する実装をしない限り動かない、と書いています。
つまり、自社構築のチャットに高度な機能がないのは、技術的に不可能だからではありません。実装されていないからです。ここを混同すると、「うちのツールでは無理」で話が終わってしまう。
だから今回、僕に社内アカウントを渡してもらう方針を確認しました。社員と同じ環境に降りて、同じ画面を見て答える。博報堂で29年、広告の現場にいて学んだことがあるとすれば、机上で正しい案より、現場で回る案のほうが強い、ということです。
最初の3ヶ月を、どう設計したか？
週1回、1部門から1名、1時間。僕との1on1に、実務の困りごとを持ち込んでもらう。アンケート集計のような初歩から、企画書の作成まで、レベルはピンキリで構いません。むしろピンキリのほうがいい。
5週分、つまり5人たまった時点で、そのメンバーで感想を持ち寄る共有会を開きます。個別に貯めた事例を、そこで一度、社内の言葉に翻訳し直す。これは白書が言う「ユースケースの収集と社内展開」を、うちの規模でやれる形に落としたものです。
正式なアナウンスは、週明けの管理職会議で社長から口頭で。実施順もそこで決めます。
そしてもうひとつ、社内に「ハブ役」を1人置きました。各部署がバラバラに予約を入れるのではなく、ハブ役がまとめて僕の予約システムに登録する。リスケもハブ役経由。任命の理由は明快で、別部門の責任者と経理を兼務していて、営業の実務も分かり、時間も取りやすいからです。
窓口を一本にすると、参加者名簿がそのまま進捗表になる。
誰がまだ来ていないか、どの部署が滞っているかが、集計しなくても見えます。ここを決めずに始めると、誰が参加していないのかが分からなくなります。
事前ヒアリングも変えました。当初のシートは自由記入ばかりだったので、選択式に簡素化することを僕から提案し、社長に了承いただきました。記入負担を増やした瞬間に、参加のハードルが上がります。
走り出す前に、何が見えたか？
最初の3回程度は、相談に答えることそのものより、切り分けを優先します。
その困りごとは、社内ツール起因の制約なのか。それとも、別のツールなら解決するのか。あるいは、AI以前の業務設計の問題なのか。ここを混ぜたまま進むと、「AIは使えない」という総論の誤解だけが社内に残ります。
社長がこんな比喩を使いました。「オートマ20年の人に、いきなり360ccのマニュアル車で坂道発進させるようなもの」。僕はこう返しました。
そもそも、360ccのマニュアルに乗せること自体に意味がないかもしれない。
道具に人を合わせるのではなく、その人がやりたいことに道具のほうを寄せる。切り分けとは、そういう作業です。
社長が見たい指標は利用率ではなく、使っている人の満足度でした。「質問者のやりたいことにこう答えたら、社内ツールではできませんとなるのが一番あかん」。この指標の置き方を裏づける外部データがあるわけではありません。あくまで現場の判断です。
利用状況の数字は、減っているというより季節変動の可能性があります。ただ、利用者の偏りははっきり出ていて、使う人は使い倒している。この偏りをどう均すかが、共有会の役割になります。
商工中金の調査では、経営へのプラス効果を感じている割合は、会社による導入（n=592）で36.6%、個人登録AIの利用推奨（n=534）で26.0%でした。個人任せのままだと効果実感が伸びにくい、という傾向は読み取れます。
完成を待たずに、まず始めてブラッシュアップする。今回はその前提で走り出しました。
この3ヶ月から、何を持ち帰れるか
まず、支援者と現場の環境差を書き出す。 外部のパートナーや情シスに、自社の管理者設定を確認してもらってください。Web検索は有効か。使えるモデルは何か。ファイルアップロードは通るか。ここが不明なまま研修をやると、その日のうちに「できません」が発生します。
次に、窓口を1人に決める。 兼務が多く、他部署の実務が見える人が向いています。予約もリスケもその人を通す。
そして、事前アンケートを選択式にする。 自由記入は、書き手の負担と読み手の解釈コストを同時に増やします。
最後に、事例を貯める箱を用意する。 中小機構が中小企業10,000社を対象に行った実態調査（令和7年11〜12月調査／2026年3月公表）では、「成功事例や活用事例などの情報が十分に入手できている」に対して不足と答えた割合が83.3%で最多でした。必要な公的支援としても、導入費用などの助成77.9%に次いで、導入事例などの情報提供が70.5%、従業員向けの教育・研修が67.7%、試行導入などの機会が61.3%、専門家の派遣や導入相談が59.8%と並びます（有効回答は約1,600社）。外から来ないなら、自社で作るしかない。1on1は、その製造ラインです。
外部の力を借りるなら、選択肢は民間だけではありません。よろず支援拠点は47都道府県にあり、相談は何度でも無料で回数上限もありません。中小機構のハンズオン支援は20回程度・数カ月から10カ月程度で、社内プロジェクトチームを編成し、派遣終了後も自立継続できる仕組みづくりを目的としています。費用は専門家1人・1日あたり1万7,500円（税込）。
補助金については、名称が変わりました。現在は「中小企業デジタル化・AI導入支援事業費補助金（デジタル化・AI導入補助金2026）」です。公募要領のITツール定義には「ソフトウェア（ＡＩを含む）」と明記されていますが、生成AI専用枠があるわけではありません。通常枠・インボイス枠・セキュリティ対策推進枠の直近の締切（5次締切分）は2026/09/29（火）17:00です（事業スケジュール。6次以降の日程は順次公表）。
そして白書が示す効果創出のステップは、順番が大事です。まず安価な汎用AIを個人作業に浸透させる。その上で、業務プロセスをAI前提に変革する（出典）。逆順にすると、たいてい止まります。
おわりに
この案件は、まだ何の成果も出ていません。管理職会議での説明が終わって、これから1人目の1on1が始まる段階です。
それでも、走り出す前から分かったことがひとつありました。支援する側が現場と同じ画面を見ていない限り、どんなに正しい助言も届かない、ということ。
僕はこの3ヶ月、社内アカウントで、社員さんと同じ制約の中でAIを触ります。そこで自分が「あ、これできないんだ」と詰まる回数が、たぶん一番の資産になる。
結果はまた、この場所で書きます。
よくある質問
Q. AIの社内活用は、何から始めればいいですか？
全社研修ではなく、1部門1名・1時間の個別相談から始めることをおすすめしています。実務の困りごとを持ち込んでもらう形にすれば、活用シーンが具体になり、社内に共有できる事例が貯まります。総務省の令和8年版情報通信白書も、環境整備で終わらせず、活用ユースケースの収集や社内展開まで行った企業が全社浸透に至った、と整理しています。
Q. 社内でAIが使われないのは、社員のリテラシーの問題ですか？
多くの場合は違います。社内向けAIチャットは管理者設定でWeb検索やモデルが制限されていることがあり、外部の支援者が高機能な環境を前提に助言すると、現場では実行できません。まず社内ツール起因の制約なのか、やり方の問題なのかを切り分ける必要があります。
Q. 公的な支援と民間の伴走支援は、どう使い分ければいいですか？
よろず支援拠点は無料・回数上限なしで相談でき、中小機構のハンズオン支援は20回程度・数カ月から10カ月程度で社内チームの自立を目指す仕組みです。まず公的支援で全体像をつかみ、自社固有の業務にAIを噛み合わせる段階で民間の伴走を足す、という順番が現実的です。
引用元・参考リンク
- 総務省『令和8年版 情報通信白書』活用促進策と全社浸透
- 同白書 組織的な取組の国際比較
- 同白書 AI導入・活用による効果創出のステップ
- 商工中金「中小企業の生成AIの利用にかかる調査」（2026年1月調査／2026年3月31日公表）
- 中小機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」（令和7年11〜12月調査／2026年3月公表）
- Microsoft「Manage public web access in Microsoft 365 Copilot」
- OpenAI「Managing workspace settings in ChatGPT Enterprise」
- OpenAI「Deep research」開発者ガイド
- 中小機構 ハンズオン支援
- 中小機構 よろず支援拠点
- デジタル化・AI導入補助金2026 通常枠 公募要領
- デジタル化・AI導入補助金2026 事業スケジュール
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