7月16日、TechTargetが「Businesses have AI tools. Why aren't employees using them?」と題した記事を公開した。企業がAIツールを導入しても従業員に浸透しない原因と、採用率を高めるための変革管理・ガバナンスの実務的アプローチについて詳しく紹介されている。

「デプロイは終点ではなく出発点」

AIへの投資は増え続けているが、現場への定着は別問題だ。Deloitteの「2026 State of AI in the Enterprise」レポートによると、**AIイニシアティブの40%以上を本番環境に移行できている組織はわずか25%**にとどまる。しかし、本番環境への移行はゴールではない。

Ciscoでコラボレーション部門のSVP兼GMを務めるSnorre Kjesbu氏はこう指摘する。「デプロイは終点ではなく出発点だ。そう扱っていない組織は、なぜ何も動かないのか首をかしげている」。

Kjesbu氏が強調するのは、AI導入に必要な組織変革の規模を多くの企業が過小評価している点だ。「組織構造、役割定義、意思決定のスピード、すべてが進化する必要がある。これは小さな要求ではなく、大半の組織はその対応が遅すぎる」。

採用率が上がる組織の共通点：ワークフロー再設計と感情面の変革

従業員がAIを敬遠する理由は企業によって異なるが、共通するのは「既存のワークフローへの統合の難しさ」だ。使い勝手の悪いUIや不明確なユースケースは、従業員を公式ツールから離れさせ、組織が承認していない外部ツール（いわゆる**シャドーAI**）へと向かわせる。シャドーAIの拡大はデータ漏洩やコンプライアンスリスクを招くため、採用率の低さはセキュリティ問題とも直結する。

OmdiaのチーフアナリストであるLian Jye Su氏は、「従業員は新しいツールを使えと言われるより、既存のビジネス課題を解決してくれるツールの方がはるかに受け入れやすい」と述べる。採用促進には、データ基盤の整備、AIを前提としたワークフロー再設計、そして継続的なフィードバック収集が効果的だという。

Solera HealthのGCO兼CISOであるMike Levin氏の言葉が端的に表現している。「承認済みのAIを使う経路を、回避策より速くすることだ。問題が起きてからではなく、起きる前にトレーニングする。そして、従業員がすでに抱えている課題から始める。誰もツールを採用するわけではない。時間を無駄に消費していた何かへの解決策を採用するのだ」。

Gartnerのバイスプレジデントアナリスト、Rob O'Donohue氏はさらに「従業員のAIに対する感情（センチメント）」が生産性に直結すると指摘する。義務感からAIを使う従業員よりも、前向きな姿勢でAIを使う従業員の方が生産性が高い。感情面への投資を変革管理の中核に置くべきという主張であり、Gartnerが提唱するデジタル・デクスタリティの観点とも重なる。

Su氏はこう言い切る。「AIへの従業員の抵抗は、従業員よりも組織を映し出す鏡だ」。

採用率の指標についても、O'Donohue氏は「AI専用の新指標を作るのではなく、従業員がすでに知っている既存のパフォーマンス指標を使え」と助言する。

ガバナンスは壁ではなく信頼を築くための設計であるべき

変革管理と並んでもう一つの核心が、ガバナンスの設計だ。Su氏によれば、従業員がAIを使いたがらない深層には「信頼の欠如」がある。AIシステムは「エラーが起きやすい確率論的なブラックボックス」として認識されており、意思決定に使うことへの心理的ハードルが高い。

Levin氏はこう語る。「大半の従業員がAIを信頼しないのは頑固だからではない。AIを罠だと感じているからだ。使えるデータはこれ、意思決定に人間が関わる箇所はここ、絶対に自動化しない領域はここ、と書面で明示すれば、採用が進む。明確な境界線が、その枠内で素早く動く許可を与えるのだ」。

ガバナンスが制限ばかりを設けると逆効果になる。公式ツールが使いにくければ、従業員は組織の監視外にあるシャドーAIに流れる。Levin氏はこれを「デフォルトでノーと言うガバナンスへのコスト税」と表現した。NISTのAIリスク管理フレームワークなどが示すように、有効なガバナンスは禁止事項の列挙ではなく、安全に動ける範囲の明示によって構築される。

Solera Healthでは、AIガバナンスを単一部門に集中させないという設計を意図的に採用している。法務、サイバーセキュリティ、各事業部門の担当者が最初から協働し、運用面とコンプライアンス面の両方が意思決定に反映される体制を構築している。これは、各部門が独立してAIを評価し誰も全体の結果に責任を持たない「逐次レビュープロセス」とは対照的なアプローチだ。

まとめ：技術の問題より組織の問題

AIの社内定着率が伸び悩む原因はモデルの性能ではなく、ワークフロー設計の失敗、従業員のAIに対するネガティブなセンチメント、そして過度に制限的なガバナンスの三点に集約される。承認済みツールを最も使いやすい経路にすること、感情面での変革を支援すること、明確な境界線を書面で示すこと——これらが、デプロイで止まったAI投資を「日常業務」に変えるための実務論となっている。

詳細はBusinesses have AI tools. Why aren't employees using them?を参照していただきたい。