AI導入で経営層と現場の温度差はなぜ起きる？【商談分析レポート第4弾】役職ごとの期待の違いと、埋め方

社長は「全社でAIを使え」と言う。でも現場は「何に使えばいいのか分からない」。その間で、推進担当が一人で頭を抱えている。

こんな場面、思い当たりませんか。

AIの導入で止まる原因は、ツールの性能より「役職ごとの温度差」であることが少なくありません。 商談分析レポートの第4弾では、経営層・管理職・推進担当・現場が、それぞれAIに何を期待し、どこでつまずいているのかをまとめました。

✅ 役職の間の温度差は、28.1%の商談で話題に上がった。号令と現場のズレ（16.2%）、推進担当の孤立（15.5%）も目立つ

✅ 経営層は「6か月後に何が残るか」、管理職は「自部門の成果」、現場は「何に使うか・失敗しないか」を見ている。見ているものが違うので、同じ説明では伝わらない

✅ 温度差を埋めた会社は、役員→管理職→現場の順に巻き込み、管理職の仕事から先に軽くしていた

調査の概要

今回のデータは、アンケートではなく、AIworkerの商談・面談の記録をもとにした分析です。これまでのレポートと同じ方法で集計しています。

• 調査期間：2025年5月〜2026年6月

• 対象：AIworkerに寄せられた、生成AIの研修・導入・開発に関する商談・面談の記録（1,000件を超える）

• 集計方法：テーマごとに、話題に上がった商談の割合を集計

• 数字の読み方：「◯%の商談で話題に上がった」という意味です。1つの商談で複数のテーマが出るため、合計は100%を超えます

⚠️注意：役職ごとの割合は集計していません。役職ごとの期待や悩みは、商談の記録に繰り返し出てきた傾向をまとめたものです。

これまでのレポートもあわせてご覧ください。

• 第1弾：AI研修を望む企業は約8割、研修のあとの定着まで考える企業は約2割

• 第2弾：AIで減らしたい業務ランキング

• 第3弾：業界ごとに、AIの相談の中身はどう違う？

役職の温度差は、どのくらいの商談で話題に上がった？

1,000件を超える商談データを分析した傾向では、役職の間の温度差が28.1%の商談で話題に上がっていました。 およそ3〜4社に1社です。

温度差に関わるテーマを並べると、こうなります。

図のポイントを、文字でもまとめておきます。

• 役職の間の温度差：28.1%（経営層と現場で、AIへの熱量が違う）

• 号令と現場のズレ：16.2%（トップが言っても、現場の動きにつながらない）

• 推進担当の孤立：15.5%（担当者が一人で抱え込み、社内が動かない）

• 費用対効果の説明：14.1%（経営に説明できる数字がない）

• 全社に配る費用：9.8%（全員分のライセンスに踏み切れない）

正直、この数字は意外と高いと感じました。AIの相談なのに、話の中心が「人と組織」になる商談が、これだけあるということです。

役職ごとに、AIに何を期待している？

経営層・管理職・推進担当・現場では、AIに期待していることがまったく違います。 同じ「AIを入れよう」でも、頭に浮かんでいる絵が別物なんですよね。

文字でまとめると、次のとおりです。

• 経営層：期待は、全社の方針にすること、競合に遅れないこと、6か月後に何が残るか。不安は、投資に見合う効果が出るか

• 管理職：期待は、自部門の業務への落とし込みと短期の成果。不安は、現場を巻き込めるか、自分の仕事が増えないか

• 推進担当：期待は、社内の成功事例づくりと横展開。不安は、一人で抱え込むこと、相談相手がいないこと

• 現場：期待は、目の前の作業が楽になること。不安は、何に使えばいいか分からない、失敗が恥ずかしい

ここで大事なのは、誰も間違っていないということです。それぞれの立場で、もっともなことを考えています。

ただ、見ているものが違うので、経営層向けの説明を現場にしても響きません。逆も同じです。

温度差は、どんな形で現れる？

温度差には、大きく2つの形があります。 商談で止まりやすいパターンとして、どちらも繰り返し出てきました。

1. トップの号令はあるが、現場が動かない

2. 現場は使いたいが、トップが慎重

1つ目は、経営層が前のめりなケースです。

• 「全社でAIを」と号令をかけ、ライセンスも配った

• でも現場は使いどころが分からず、数か月後に開いている人はごく一部

商談では、こんな声がありました。

✅ 「アカウントは配ったが、3ヶ月後に開いている人はごく一部だった」

2つ目は、逆に現場が先に動いているケースです。

• 個人で試して便利さを知った社員が、会社として使いたいと声を上げる

• でも、上が首を縦に振らない

✅ 「やる気になった社員はいるが、上司がついてこない」

じゃあ、うちはどっち？ 大事なのは、自社がどちらの形かを見極めることです。 打つ手が逆になるからです。

なぜ温度差が生まれる？

温度差の根っこは、「見ている数字」と「失うもの」が役職ごとに違うことです。 熱意の差というより、立場の差なんですよね。

• 経営層が見ている数字：全社の生産性、投資の回収、競合との差

• 管理職が見ている数字：自部門の目標、今月の残業、部下の育成

• 現場が見ている数字：目の前の作業時間、ミスの数

同じAIでも、役職によって聞こえ方が変わります。

• 経営層：「攻めの投資」

• 管理職：「やることが1つ増える」話

• 現場：「慣れたやり方を変えるリスク」

そして、その間に立つのが推進担当です。商談分析では、推進担当の孤立が15.5%の商談で話題に上がっていました。

上からは成果を求められ、現場からは「忙しい」と言われる。板挟みになりやすい立場です。

推進担当が一人で抱え込む問題は、別記事で詳しく解説しています。

• AI推進担当者が孤立する会社の共通点

温度差を埋めた会社は、何をした？

うまくいった会社に共通していたのは、「役員→管理職→現場」の順に巻き込み、管理職の仕事から先に軽くしたことです。 いきなり現場に一斉に配るだけでは、なかなか広がりません。

うまくいく流れを、順番に並べるとこうなります。

1. 役員：AIで何を目指すかを決める。「6か月後に何が残っていればよいか」を言葉にする

2. 管理職：自部門のどの業務で使うかを決める。まず管理職自身の仕事を軽くする

3. 現場：手を動かす研修で、目の前の作業に使ってみる。困ったら聞ける場所を用意する

4. 横展開：うまくいった部署のやり方を、ほかの部署に広げる

なぜ管理職から？と思いますよね。管理職が「自分の仕事が楽になった」と実感すると、部下に使うよう勧める側に回るからです。

逆に、管理職が置いていかれると、現場の熱は上司の一言で冷めてしまいます。

うまくいった例：5つ星ホテル

人手不足と訪日客の増加で、多言語での対応が追いつかなくなっていたホテルの例です。管理職は、時間の50〜60%を事務作業に取られていました。

5つの部門をまたぐ業務のAI、多言語の文面をすぐ作る仕組み、クレーム対応を助けるAIを入れた結果、次の変化がありました。

• 管理職の事務の時間が20%以下に

• 新人もベテランに近い品質で対応できるようになった

• 新人が一人前になるまでの期間が半分に

管理職の手が空いたことで、現場を見る時間が戻りました。「上がAIで楽になった」姿を見せたことが、現場に広がるきっかけになっています。

うまくいった例：過去にAI導入で失敗した会社

議事録のAIツールを買ったものの、社内に広がらず放置していたDXコンサルティングの会社です。いわば「買っただけで終わった」状態でした。

AIworkerが現場に入り、実際に使われる状態まで一緒に回した結果、3つの領域でAIが定着し、年間約1,989時間の削減につながりました。

ツールは同じでも、使い方を役職ごとに決め直したことで結果が変わった例です。

役職ごとに、最初の一歩は何から？

最初の一歩は、役職ごとに分けて考えると決めやすくなります。 全員に同じことを求めないのがコツです。

表の内容を、文字でもまとめておきます。

• 経営層：6か月後の目標を言葉にする。見る数字は投資と削減時間

• 管理職：自分の仕事を1つAIに任せる。見る数字は自部門の作業時間

• 推進担当：相談相手と仲間を作る。見る数字は使っている人の数

• 現場：毎日の作業1つで試す。見る数字は1件あたりの時間

表から言えるのは、役職ごとに「成功の物差し」を変えることです。経営層に「使っている人の数」だけを報告しても、投資の判断にはつながりません。

経営層への説明の組み立て方と、研修の効果の測り方は、それぞれ別記事で解説しています。

• AI導入のROIはどう説明するのか｜稟議が通る会社の共通点

• DX研修の効果測定は何を見る？評価設計と翌年度予算

💡ポイント：商談では「全社員に配るより、まず管理職クラスに集中させたい」という声もありました。全社に配る費用（9.8%）が壁になっている会社ほど、管理職から始めるほうが進めやすくなります。

自社の温度差を確かめるチェックリスト

次の項目に当てはまるものが多いほど、温度差が大きい状態です。 3つ以上なら、ツールより先に、役職ごとの役割を決めることをおすすめします。

• □ 経営層が「AIで何を目指すか」を言葉にしていない

• □ ライセンスを配ったが、誰がどの業務で使うかは決めていない

• □ 管理職がAIを使っておらず、部下に勧めていない

• □ 推進担当が一人で、相談できる相手がいない

• □ 現場から「何に使えばいいか分からない」という声が出ている

• □ 効果を報告するとき、経営層が見たい数字になっていない

• □ 研修は全員に同じ内容で行った

階層ごとの研修の組み立て方は、こちらの記事でまとめています。

• 生成AI研修は階層別にどう設計する？一般社員・管理職・経営層をつなぐカリキュラム

このデータを読むときの注意点

このレポートは、AIworkerに相談に来た企業の傾向です。 日本の企業全体の割合ではありません。

• すでにAIに関心がある企業の商談なので、温度差に気づいている企業が多く含まれる

• 割合は「話題に上がった」割合で、問題の深刻さの強さを示すものではない

• 役職ごとの期待や不安は、商談の記録に繰り返し出てきた傾向で、役職ごとの割合は出していない

よくある質問（FAQ）

Q. この割合は、アンケートの結果ですか？

いいえ。AIworkerの商談・面談の記録をもとに、テーマごとに話題に上がった商談の割合を集計したものです。

Q. 経営層が乗り気でない場合は、どうすればいいですか？

まず、現場や一部署の小さな成功を数字で見せることです。経営層は「投資に見合うか」を見ているので、作業時間がどれだけ減ったかを、短い期間で示すと話が進みやすくなります。

Q. 現場が使ってくれない場合は、何から始めればいいですか？

使いどころを一緒に決めることから始めます。「何に使えばいいか分からない」状態のまま研修をしても、元に戻りやすいからです。毎日の作業を1つ選び、そこで試すのが近道です。

Q. 管理職から始めると、現場が置いていかれませんか？

管理職が自分の仕事で効果を感じると、部下に勧める側に回ります。管理職で数週間試し、そのやり方を現場に広げる順番のほうが、結果的に早く全社に広がることが多いです。

Q. 推進担当が一人しかいません。どうすればいいですか？

各部署に「AIの相談役」を1人ずつ決めるのがおすすめです。推進担当がすべてを抱えずに済み、現場の声も集まりやすくなります。外部の伴走を使い、壁打ち相手を確保する方法もあります。

役職の温度差を埋めて、AIを全社に広げるには｜AIworkerの支援

役職の温度差は、ツールを替えても埋まりません。役職ごとに期待と役割を決め、順番に巻き込むことが、全社に広げる近道です。

AIworkerは、役員向けの方針づくりから、管理職・現場の研修、定着までの伴走、業務に合わせたAIの開発まで、現場に入って一緒に進めます。 6か月後に「役職ごとの使い方の型」が社内に残ることを目指しています。

AIネイティブX研修｜役職ごとに、伝える内容を変える

🎓 役員・管理職・現場で、研修の中身と目的を分けて設計します。

• 役員には「何を目指すか」、管理職には「自部門のどこで使うか」、現場には「手を動かして試す」を

• 自社の業務を題材にするので、研修の翌日から使える

AIネイティブX伴走｜推進担当を一人にしない

🤝 推進担当の壁打ち相手として、定着と横展開まで並走します。

• 管理職の業務から始め、うまくいったやり方を部署ごとに広げる

• 経営層に報告する数字の作り方まで一緒に整える

業務AIプロ｜管理職の重い仕事から、自社専用のAIで軽くする

🛠️ 役員会資料や部門の報告書など、管理職の負担が大きい業務をAIで仕組みにします。

• 小さく作って効果を確かめ、ほかの部署に広げる

• 権限や確認の手順まで組み込んだ形で作る

たとえば、次のような相談から受け付けています。

• 経営層と現場の熱量が違い、どこから手をつければいいか分からない

• 管理職を巻き込む研修を設計したい

• 推進担当が一人で、相談できる相手がほしい

今の体制と目的をうかがったうえで、どの役職から始めるかを一緒に整理します。

最後まで読んでいただきありがとうございます。励みになりますので、参考になったらスキをお願いします。

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参考資料

この記事のデータは、次の分析にもとづいています。

• 株式会社AIworker 商談分析（2025年5月〜2026年6月、1,000件を超える商談・面談の記録）