AI導入の失敗を防ぐための「現場に定着させる」運用設計とは
なぜ、便利なはずのAIツールが現場で活用されないのか？その背景には、AIそのものの性能ではなく、「使うために考えることが多い」「業務の流れの中で分断されている」といった設計上の問題があります。
AI活用が定着しない場面では、現場にどう使うかを毎回考える負担や、作業と作業を人がつなぐ手間が残ったままになっているケースが多く見られます。
本記事では、「業務設計」の観点から、AI活用の定着を阻む原因と解決策をご紹介します。最後までお読みいただくことで、人の介在を最小限にして業務プロセスごと自動化するための、具体的な設計のヒントを得ることができます。
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AI活用の現状：多くの企業が直面する「定着」のハードル
多くの企業で、経営判断やDX方針に基づいてAIツールの導入が進められています。しかし、業務設計が十分に整理されないまま運用が始まり、次のような状況に陥るケースが少なくありません。
- 利用頻度の低下：導入直後はアクセスがあるものの、時間の経過と共に徐々にログインされなくなる。
- お試し止まり： 業務プロセスに深く組み込まれず、「ちょっとやり取りして終わり」「検索して終わり」のツール扱いになっている。
- 慣れた業務プロセスが優先される： 慣れ親しんだ従来の手法の方が「確実で早い」と判断され、AI活用が進まない。
この状態を放置すると、「AIは入れたが、業務は何も変わらなかった」という認識が組織内に残ります。その結果、AIそのものではなく活用の設計に問題があったにもかかわらず、「AIは効果が出ない」という評価だけが定着してしまうことが、最大のリスクです。
一度この認識が広がると、次のAI活用やDX施策に対しても消極的になり、将来的な投資判断や現場協力を得にくくなるという悪循環を招きます。
現場で活用が進まない背景にある「3つの負担」
では、なぜ現場はAIを使わないのでしょうか。その理由は、業務プロセスや運用の設計が十分に整理されておらず、現場に負担がかかっているためです。現場の立場から見ると、主に次の3つの課題が見えてきます。
1.普段使う業務ツールとAIが分断されている（導線の負担）
多くのAIツールは、ブラウザで専用画面を開く必要があります。忙しい業務の最中に、チャットやメール画面から離れ、AIツールの管理画面を開き、ログインするというアクションは、小さなストレスです。結果として、AI活用が日常業務のフローから外れ、余裕がある時の特別な作業になってしまいます。
2.AIに業務を合わせにいく前提になっている（準備の負担）
日報や議事録作成などでAIを使おうとしても、現場独自の用語や社内ルールはAIに学習させる必要があります。回答精度を高めるために、RAG（社内データ検索）用のデータを整理したり、プロンプト（指示文）を工夫したりすることがユーザーに求められます。
この準備や調整にかかる時間が実務のスピード感を損ない、利用の障壁となります。問題は、準備作業そのものの負担だけではなく、現場が使うたびにAI側に前提を補足・調整しなければならない設計になっている点です。
3.業務が完結しないタスク構造になっている（実行の負担）
ここが最も見落とされがちなポイントです。
AIによって「調べる」「要約する」といった個別の作業は効率化できても、その結果を業務システムへ反映する、関係者へ共有するなど、次の工程が人の手に残るケースは少なくありません。
業務全体が分断されたままでは、作業は部分的に楽になっても、「業務として完了した」という実感を得にくくなります。その結果、従来のやり方のほうが早いと判断され、AIの活用が定着しない原因になるのです。
「使われない理由」を置き去りにした対策
AIを現場で活用してもらうために、研修の実施や利用促進といった取り組みが行われることは少なくありません。
しかし、こうした取り組みだけでは見落とされがちなポイントがあり、それが結果としてAIの定着を妨げてしまうケースも多く見られます。
理解すれば使えるという前提に立っている
研修や勉強会は、機能の理解を深めるものです。しかし、現場の課題は使い方が分からないことよりも、業務の流れに合わないと感じている点にあります。
たとえ学習や研修の内容が理解できていても、業務上の手間が減らなければ行動変容にはつながりません。
業務改善と評価軸が噛み合っていない
ログイン率やチャット回数をKPIにしがちですが、それは業務が楽になったかどうかとは無関係です。本来見るべきポイントは、課題が解消されたか、業務が前に進んだかどうかですが、評価軸がズレるとAIを使うこと自体が目的化してしまうことがあります。
業務設計そのものが見直されていない
AI導入後も、業務フロー自体は従来のまま（アナログ前提）になっていないでしょうか。
AIは後から業務に組み込まれることが多いため、部分的にAIを活用し、人が作業を連携して進めるという前提が見直されていないことが多いです。 その結果、前述した「導線・準備・実行」の負担が構造的に残り続けます。
現場に定着するAI活用を実現するための3つの設計転換
それでは、どうすればAIの活用は定着するのでしょうか。前章で見てきたように、理解や評価の工夫だけでは限界があり、AI活用の前提となる設計思想そのものを転換する必要があります。ここでは3つのポイントをご紹介します。
①AIを機能ではなく、業務の前提条件として設計する
多くのAI活用は「便利な機能を追加する」発想で設計されています。しかし現場業務は、AIがある前提で動いていません。業務そのものの起点や流れを、AIの存在を前提に再設計する必要があります。
② 正解を返すAIではなく、「判断の迷いを減らす」AIにする
多くのAI活用は、正確な回答や最適解を返すことを重視しがちです。しかし現場で求められているのは、正解そのものよりも「次に何をすればいいか」が分かることです。
迷いが減り、判断が前に進む設計になっているかどうかが、AI活用が定着するかの分かれ目になります。
③ 人がつなぐ前提をやめる
AIを導入しても、最終的に人が情報を整理し、判断し、次の工程に渡す前提が残っているケースは少なくありません。この前提が残る限り、業務の負担は大きくは変わりません。
AIに任せる範囲を広げることではなく、人がつなぐことを前提にしない設計が、定着には不可欠です。
現場の負担を減らす「連携するAI」で、定着を加速させる
AIツールが現場に定着しない理由は、使い方や意識の問題ではなく、業務プロセスが分断されたまま設計されていることにあります。導線や準備、実行の各所で人が介在する構造では、AIを使うほど手間が増え、結果として「これまで通りのやり方の方が早い」という判断に戻ってしまいます。
こうした課題に対する一つの考え方が、「マルチAIエージェント」です。複数のAIが役割を分担しながら連携することで、対話の理解から判断、後続処理までを業務の流れとしてつなぎ、人が都度工程をつなぐ前提を減らすことができます。これにより、現場が「考える・判断する」負担を最小限に抑えたAI活用が可能になります。
当社が提供する CAT.AI マルチAIエージェント は、この考え方を前提に、業務内容や社内ルールを踏まえた役割分担と処理の引き継ぎを設計している点が特長です。AIを単体のツールとして導入するのではなく、業務プロセスの中で自然に機能させることで、無理なく現場に定着する活用を目指しています。
また、自社の業務にどのような構造的負担が残っているかを把握することも重要です。
「DX・AI活用に関する実態調査レポート」では、企業のAI活用状況や定着に向けた課題を整理しています。今後の施策を検討するための参考資料として、ぜひご活用ください。
この記事の筆者
株式会社トゥモロー・ネット
AIプラットフォーム本部
「CAT.AI」は「ヒトとAIの豊かな未来をデザイン」をビジョンに、コンタクトセンターや企業のAI対応を円滑化するAIコミュニケーションプラットフォームを開発、展開しています。プラットフォームにはボイスボットとチャットボットをオールインワンで提供する「CAT.AI CX-Bot」、複数AIエージェントが連携し、業務を自動化する「CAT.AI マルチAIエージェント」など、独自開発のNLP（自然言語処理）技術と先進的なシナリオ、直感的でわかりやすいUIを自由にデザインし、ヒトを介しているような自然なコミュニケーションを実現します。独自のCX理論×高度なAI技術を以て開発されたCAT.AIは、金融、保険、飲食、官公庁を始め、コンタクトサービスや予約サービス、公式アプリ、バーチャルエージェントなど幅広い業種において様々なシーンで活用が可能です。
