生成AIを「使う人」と「使わない人」に社内が分かれたら｜差を縮める研修の分け方と測り方【2026年10月版】

「社内AIチャットを入れたのに、使うのはいつも同じ人だけ」「研修をやり直しても、使わない社員は変わらないのではないか」。導入から数か月たつと、こうした差が見え始めます。

結論から言うと、全員に同じ操作説明を繰り返す必要はありません。差を縮める起点は、使わない人が自分の仕事で一度、役に立ったと実感することです。講義は共通にし、演習で扱う帳票・メール・会議資料を参加者の仕事に合わせます。効果は利用率だけでなく、利用回数、削減時間、自分で作ったものの変化まで測ります。

この記事では、使わない人を4タイプに分ける方法、1時間単位で回せる研修例、研修前後の設問、失敗しやすい進め方を紹介します。

この記事の要点

社内のAI活用格差は「能力差」より最初の成功体験で広がる

生成AIを使う人は、最初から詳しかったとは限りません。メールの下書きが早くできた、会議資料の構成が整理できた、長い文書の確認時間が減った。こうした小さな成功を一度経験すると、次の業務でも試すようになります。

一方、最初に自分の仕事と関係のない例だけを見た人は、「便利そうだが、自分には使いどころがない」と判断します。操作でつまずいた人、入力してよい情報が分からず止まった人も、その後は使わなくなりがちです。

AIworkerが1,000件を超える商談で聞いてきた現場の悩みでも、差の中心にあるのは高度な技術の有無ではありません。最初の1回で、自分の仕事に役立つ結果までたどり着けたかです。

たとえば、社員約100名のビル管理会社では、社内AIチャットの導入から半年後、使う人と使わない人の差が開いていました。使わない人の多くは、AIへの指示の出し方が分からない状態でした。全員を一度に集めるのも難しく、1回1時間、30名ずつに分ける研修が検討されていました。

ここで必要なのは、全社員をAIに詳しくすることではありません。各自が明日もう一度使える業務を一つ持ち帰ることです。

使わない社員を4タイプに分ける

「使わない人向け研修」と一括りにすると、打ち手がぼやけます。使わない理由によって、必要な働きかけが違うからです。研修の前に、短いアンケートやヒアリングで次の4タイプを把握します。

この分類は、社員に「あなたは消極的だ」と札を貼るためのものではありません。止まっている理由と、次の一歩を対応させるための分類です。同じ人でも、業務によってタイプは変わります。

必要を感じない人に機能一覧を見せても、行動にはつながりにくいでしょう。反対に、情報入力が不安な人へ成功事例だけを見せても、心配は残ります。社内ルールに関する説明は、自社のセキュリティ規程や利用中のサービスの契約条件に合わせ、情報システム部門などの確認を受けてください。

「使わない＝意欲がない」と決めない

IT商社・約650名の会社では、AIを使いたいと思っていない社員も含めて底上げしたいという課題がありました。求められていたのは、使い方の説明を聞く場ではなく、自分の課題を持ち込み、その場で助言を受ける形です。

ここには大きな違いがあります。操作説明では、参加者は「理解したか」を問われます。実務演習では、「このメールをどう直すか」「この集計をどこまで減らせるか」を一緒に考えます。後者なら、AIに関心が薄い人も、自分の仕事の話として参加できます。

研修はレベル別にせず、演習の題材を部署別に変える

社内に差があると、初級・中級・上級に分けたくなります。しかし、使わない人の底上げが目的なら、知識量でクラスを細かく分ける必要はありません。

AIworkerでは、講義は共通、演習の題材は参加者の業務に合わせて差し替える形を基本にしています。共通にするのは、AIとの会話の仕方、指示に含める情報、人が確認する箇所です。変えるのは、演習に使う実物です。

たとえば、営業なら顧客へのメールや提案資料、総務なら社内案内や会議資料、人事なら研修案内や面談記録の整理を扱います。実際の資料を使えない場合は、機密情報を除いた見本や、社内で利用を許可された模擬データを準備します。

部署別に全講義を作り直すのではありません。共通部分を残すから運営負荷を抑えられ、題材を変えるから参加者には自分の仕事として見えます。

1時間×30名で回す研修の例

全員を一度に集められない会社では、少人数・短時間で複数回に分けます。以下は1回60分、30名程度を想定した一例です。参加者の習熟度や社内ルールに応じて調整してください。

0〜5分　今日のゴールを確認する
　　　　「自分の業務で使えるものを1つ完成させる」

5〜15分　AIへの指示の基本
　　　　 目的／前提／入力情報／出力形式／確認条件を伝える

15〜25分　講師による実演
　　　　 参加部署に近いメール・帳票・会議資料を使う

25〜45分　参加者が自分の実物で演習
　　　　 2〜3人の小組で試し、講師・相談役が巡回する

45〜55分　結果を直す
　　　　 足りない指示を追加し、人が確認すべき箇所を決める

55〜60分　次に使う業務を宣言し、研修後アンケートへ回答する

60分で扱う業務は一つで十分です。複数の機能を紹介すると、知識は増えても「明日何に使うか」が薄まります。初回は特に、広く教えるより、1業務で完成まで進むことを優先します。

他部署が同じ回に参加しても、無駄な時間にしない

外資系ホテルの現場では、複数部署が同じ回に参加すると、他部署の課題を聞く時間が無駄にならないかという懸念がありました。

部署を混ぜる場合は、講師が一人ずつ長く添削する形式を避けます。共通説明の後、職種や業務が近い小組に分かれ、それぞれの題材で演習します。最後の共有も、全員の成果を発表するのではなく、「どんな指示を加えたら結果が改善したか」に絞ります。

これなら他部署の事例が単なる見学で終わらず、指示の改善方法として持ち帰れます。業務が大きく異なる場合は、無理に混ぜず、部署ごとに開催した方がよいでしょう。

よく使う人は受講者ではなく、教える側に回す

社内ですでに生成AIを使っている人へ、同じ初歩研修を繰り返す必要はありません。よく使う人には、社内事例を出す役、演習中の相談役、研修後の小さな相談窓口を担ってもらいます。

役割は「AIに詳しい人」ではなく、次のように具体化します。

• 月に1件、自分の部署で使えた例と使えなかった例を共有する

• 演習で詰まった参加者に、答えではなく指示の直し方を伝える

• 社内規程で判断できない質問は、自分で断定せず担当部署につなぐ

• 現場から集まった改善案を、推進担当へ戻す

この役割を善意だけに頼ると続きません。上司と活動時間を合意し、相談の受付時間や範囲を決めます。相談役がすべての依頼を代行すると、周囲が自分で試さなくなるため、「一緒に最初の一歩を進める役」と定義します。

食品メーカーの大手企業では、部門ごとにAIへの考え方がばらばらで、研修が1年で終わりやすく、推進担当一人では回しきれないという課題がありました。使える人を事例の供給者に変えると、推進担当だけに知識と相談が集中する状態を避けられます。

研修効果は利用率だけで測らない

利用率は、入口を見る数字です。アカウントに一度入った人が増えても、業務が変わったとは限りません。反対に、毎日は使わなくても、月次報告や採用面接など特定の業務で時間を減らせている人もいます。

測る項目は、少なくとも次の4つをそろえます。

1. 一定期間に使った人の割合

2. 週あたりの利用回数

3. 本人が見積もった削減時間

4. 自分で作ったもの、または改善した業務

大切なのは、研修前と研修後で同じ設問を使うことです。開始前、研修直後、2〜4週間後など、社内で比較できる時点を決めます。削減時間は本人の自己申告なのか、作業時間の実測なのかも分けて記録してください。

自動車系の商社・約300名では、全体の利用率は上がっていました。しかし、ログを見ると年齢や部門で差があり、管理職ほど使っていませんでした。全社平均だけなら「定着した」と見えますが、部署・役割別に見ると次の対象が分かります。

AI人材育成の指標をさらに整理したい方は、AI人材育成のKPIはどう決める？もあわせてご覧ください。

研修前後アンケートの設問例

以下は、そのまま社内向けに調整できる設問例です。自由記述だけでなく、同じ選択肢を残すと前後比較がしやすくなります。

1. 直近1週間に、会社で許可された生成AIを使いましたか
　□ 使っていない　□ 1回　□ 2〜3回　□ 4回以上

2. どの業務で使いましたか
　□ メール　□ 資料作成　□ 情報整理　□ 会議関連
　□ データ集計　□ その他（自由記述）

3. 生成AIを使ったことで、1週間あたり何分減ったと思いますか
　□ 0分　□ 1〜15分　□ 16〜30分　□ 31〜60分　□ 61分以上

4. 自分で作成・改善したものを教えてください
　（成果物名または業務名を自由記述）

5. 使わなかった、または途中で止まった理由を教えてください
　□ 必要を感じなかった　□ 指示の出し方が分からなかった
　□ 入力ルールが不安だった　□ 試す時間がなかった
　□ 出力を信用できなかった　□ その他（自由記述）

6. 次に試す業務を1つ書いてください
　（自由記述）

数値を見るときは、全社平均だけで終わらせません。部署、役割、開催回ごとに比較し、回答者数も一緒に残します。ただし、個人を監視する見せ方にすると回答がゆがみます。利用ログやアンケートの扱いは、社内規程と個人情報の取り扱いを確認し、目的と閲覧範囲を事前に伝えてください。

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失敗しやすい3つの進め方

1．全員一律の操作説明を繰り返す

同じ画面、同じ例題、同じ説明を全員に行うと、運営はしやすくなります。しかし、使わない人には自分の仕事との接点が見えず、よく使う人には既知の内容になります。

共通化するのは指示の基本と確認方法です。演習は、参加者の仕事に近い題材へ変えます。初回から高度な自動化ツールを作るより、まずは社内AIチャットで一つの業務を最後まで進め、どこで人の判断が必要かを確かめます。

2．利用率が上がっただけで成功と判断する

利用率は上がったものの、用途が検索や議事録の要約に限られているケースがあります。ログイン人数だけを目標にすると、業務時間が減ったか、自分で成果物を作れたかが見えません。

利用率に加え、回数、削減時間、作ったものを確認します。研修直後の満足度は、行動変化とは分けて扱います。数週間後に同じ設問を取り、実務で再利用されたかを見てください。

3．推進チームを作った結果、周囲が一歩引く

「AIのことは推進チームに任せる」という空気ができると、現場は課題を渡すだけになります。推進担当が各部署の業務をすべて理解し、使い方まで作るのは現実的ではありません。

推進チームは答えを配る組織ではなく、現場が試すための型、相談先、測り方を用意する組織にします。各部署には題材の提供者と相談役を置き、成果と失敗を短く共有します。

明日から始める5つの手順

まず大規模な研修計画を作る必要はありません。次の順に、小さく始めます。

1．現状を同じ設問で測る

利用率だけでなく、利用回数、削減時間、自作したもの、止まった理由を取ります。部署や役割の偏りが見える単位で集計します。

2．使わない理由を4タイプに分ける

「関心が低い」でまとめず、必要性、やり方、不安、時間のどこで止まっているかを見ます。複数回答にしても構いません。

3．最初の対象業務を一つ決める

頻度が高く、10〜30分程度で結果を確認でき、社内ルール上扱える業務を選びます。メールの下書き、会議資料の構成、文章の整理など、完成形を見せやすいものが向いています。

4．1時間の研修を小さく試す

30名程度、または部署単位で実施し、指示の基本と実物演習に時間を使います。よく使う人には相談役として参加してもらいます。

5．2〜4週間後に同じ設問を取る

平均値だけでなく、使わなかった人が何人動いたか、どの業務で再利用されたかを確認します。変化がなければ、研修回数を増やす前に、題材が本人の仕事に近かったか、入力ルールが明確だったかを見直します。

研修の終了条件は「受講した」ではなく、「自分の業務で再び使えた」まで置くと、次の打ち手を決めやすくなります。

この方法が向かない場合

社内で利用できる生成AIが決まっていない、入力ルールや相談先が未整備、対象業務そのものが標準化されていない場合は、研修だけを先に増やしても定着しにくくなります。

この場合は、利用環境、扱える情報、対象業務、確認責任者を先に整理します。また、成果を個人評価へ直結させると、試行錯誤や失敗例が共有されなくなるおそれがあります。初期段階では、使った回数を競わせるより、再利用できる事例を増やす方が適しています。

よくある質問

Q. 使わない社員に利用を義務づけるべきですか

一律の利用義務から始めるのは勧めません。回数だけを満たす行動が増え、実務で役立ったかが見えにくくなるためです。まず対象業務を一つ決め、研修中に完成まで進めたうえで、一定期間後の再利用を確認します。

Q. 初心者と経験者は別の研修にした方がよいですか

講義は分けず、演習の題材と役割を変える方法があります。初心者は指示の基本を使って自分の成果物を作り、経験者は相談役や社内事例の発表者を担います。高度な開発を学ぶ段階では、別講座を検討します。

Q. 部署が違う社員を同じ回に集めても大丈夫ですか

共通説明を短くし、演習を近い業務の小組に分けられるなら実施できます。各部署の個別添削を全員で長く聞く形式は避けます。業務や利用ルールが大きく異なる場合は、部署別開催が向いています。

Q. 研修効果はいつ測ればよいですか

少なくとも研修前と、実務で試せる期間を置いた研修後に同じ設問を取ります。直後の満足度は理解度の参考になりますが、定着の判定には再利用の有無が必要です。測定時点は業務頻度に合わせて決めてください。

Q. 利用ログだけで効果測定できますか

利用ログだけでは足りません。利用の有無や回数は分かっても、何を作ったか、何分減ったか、なぜ止まったかは読み取れないためです。短いアンケートや成果共有と組み合わせます。

Q. 管理職ほど使わない場合はどうすればよいですか

管理職の業務に近い題材を用意します。会議前の論点整理、報告資料の確認、部下へのフィードバック案など、本人が判断を手放さずに時間を減らせる業務から始めます。部下と同じ例題をそのまま当てはめないことが大切です。

Q. 研修後の相談窓口は誰が担当すべきですか

推進担当一人に集めず、各部署の利用者を相談役にし、判断が必要な質問だけを情報システム部門や推進担当へつなぐ形が現実的です。受付範囲、対応時間、社内規程に関する確認先を決めておきます。

AIworkerのご支援

AIネイティブX研修

参加者が自部署の帳票・メール・会議資料などを持ち込み、実務に近い演習を行います。指示の出し方を共通の土台にしながら、部署や業務に合わせて題材を設計します。

AIネイティブX伴走

研修後の相談、社内事例の蓄積、効果測定、次に扱う業務の選定まで継続して支援します。推進担当だけに負荷を集めず、社内で改善を回せる形を一緒に作ります。

業務AIプロ

研修やチャット利用だけでは対応しにくい定型業務について、業務の流れを整理し、業務特化型AIの設計・開発・運用定着を支援します。人が確認する箇所も含めて、小さな単位から組み立てます。

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著者情報

株式会社AIworker

企業の生成AI活用を、研修・業務設計・AI開発・定着支援まで一貫して支援しています。

https://ai-worker.net/

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参考資料

• 株式会社AIworker「有料Copilotを配ったのに議事録にしか使われない｜研修をやり直す前に決める4つのこと【2026年10月版】」 https://note.com/ai__worker/n/nfffb744ebf1d

• 株式会社AIworker「AI人材育成のKPIはどう決める？研修会社に頼む前に決める「何人を・どこまで・何で測るか」【2026年10月版】」 https://note.com/ai__worker/n/na586a592663d

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