社内AI活用の事例と広げ方｜部門別の使いどころ7つと、推進担当が最初にやること

「うちの会社でも AI を活用したい」──そう言われて推進担当を任された方が最初に調べるのは、他社の活用事例だと思います。ところが、事例を集めるほどかえって手が止まることがあります。事例の会社と自社では業務も規模も違い、読み終えるたびに「で、うちは何から?」に戻ってしまうからです。私たちがお客様の導入支援と自社の日常運用を通して確かめてきたのは、社内 AI 活用が進む会社と進まない会社の差は、ツールでも人材でもないということでした。差を分けるのは、社内のどこかで既に生まれている「個人の裏技」を、「誰でも同じ手順で再現できる会社の型」に変換する係がいるかどうか──つまり、推進担当の仕事の中身です。この記事では、社内 AI 活用を「使っている人がいる」状態から「会社が活用している」状態に変える考え方を最初に整理し、部門別の使いどころ 7 つを同じ型で読み、自社の実例を「任せた仕事」と「任せなかった判断」の両面から公開したうえで、推進担当が最初にやることを 5 つのステップに落とし込みます。

社内AI活用とは ──「使っている人がいる」と「会社が活用している」は別のこと

最初に、言葉の整理をしておきます。「社内で AI を活用している」と聞いて思い浮かぶ状態は、人によってかなり幅があります。全員に生成 AI のアカウントを配った状態を指す人もいれば、一部の詳しい社員が自分の仕事を速くしている状態を指す人もいます。しかし、推進担当の立場で大事なのは、そのどちらでもありません。私たちは、社内 AI 活用を「AI に任せる作業が、会社の手順として決まっている状態」と定義しています。ポイントは「会社の手順として」の部分です。ある社員が自分なりの頼み方で AI を使いこなしていても、その人が休んだら同じ結果が出ない、隣の部門はそのやり方を知らない、出力のどこを誰が確かめるかが決まっていない──この状態は「上手い人がいる」であって、会社の活用ではありません。個人の利用と会社の活用を分ける条件は 3 つです。

• ①再現できる ── 頼み方が手順として文章になっていて、その人がいなくても別の誰かが同じ品質の結果を出せる。頭の中にあるコツは、まだ会社の資産ではありません。
• ②共有されている ── その手順が、部門をまたいで見つけられる場所に置かれている。「聞けば教えてくれる」は共有ではなく、探せて初めて共有です。
• ③確認の場所が決まっている ── AI の出力のどこを、誰が、いつ見るかが決まっている。これが無いと、使う側は不安で使わず、管理する側は不安で止めたくなります。

この 3 つが揃った作業を、私たちは「型になった」と呼んでいます。そして推進担当の仕事は、社内に散らばっている個人の裏技を、この 3 条件を満たす型に変換していくことです。「AI を広める」「活用率を上げる」といった言い方より、「型を 1 つ増やす」と言い換えたほうが、やることが具体的になります。

部門別の使いどころ7つ ── 事例を「渡すもの・受け取るもの・人が見る点」で読む

ここからは、社内 AI 活用の使いどころを部門別に見ていきます。ただし、事例を読むときの姿勢を先に決めておきたいと思います。事例の価値は「どれだけすごいことをしたか」ではなく、「何を渡して、何を受け取って、人はどこを見たか」という構造にあります。この 3 列で読めば、業種も規模も違う事例を自社に引き写せます。逆に、成果だけが書かれていて構造が見えない事例は、参考にしにくいと考えてください。以下の表は、多くの会社で典型的に見られる使いどころを、その 3 列で整理したものです。すべて生成 AI の一般的な用途の範囲内で、特別なシステムを前提にしていません。

表を眺めると、部門が違っても共通点が見えてきます。まず、「任せる作業」の列はどれも下書き・分類・整理・要約であって、「確定」ではないことです。AI が受け持つのは、人がゼロから始めていた部分を「直せば済む状態」まで持っていくところで、最後の一手は人が打っています。次に、「人が見る点」の列を見ると、部門ごとに違うようでいて、実は 4 種類に収れんします。金額・約束・評価・公開──お金が動く、相手に何かを約束する、人を評価する、外に出す、の 4 つです。この 4 つは、どの部門でも人が確定します。逆に言えば、この 4 つに触れない作業は、思っているより広く AI に任せられます。

そしてもう 1 つ。この表の書き方そのものが、次の章以降で自社の事例を作るときの型になります。社内で「AI に頼んでうまくいっていること」を見つけたら、この 3 列(渡すもの・受け取るもの・人が見る点)で 1 行に書いてみてください。1 行に書けたものは型にできます。書けないものは、まだ本人のコツの段階です。推進担当の作業は、この「書けない」を「書ける」に変えていくことでもあります。

自社の実例 ── 任せた仕事と、任せなかった判断

一般論だけでは実感が湧かないと思うので、私たち自身の例を出します。Livune は社員数名の小さな会社で、「作業を AI に任せる仕組み」を構築することを事業にしています。だからこそ、自社の日常業務のいくつかを AI エージェントに渡し、毎日運用しています。ここで大事なのは、何を任せたかと同じくらい、何を任せなかったかを見ていただくことです。事例を「すごい」で終わらせないために、両方を並べます。

右の列を見ていただくと、前の章で挙げた 4 つ──金額・約束・評価・公開──がそのまま並んでいることが分かると思います。私たちも例外ではなく、この 4 つは人の名前で確定しています。そしてもう 1 つ、左の列の 5 つに共通する点があります。どれも、頼み方が手順書として固定してあることです。「今日はこう頼んでみよう」ではなく、毎回同じ手順書を AI に渡しているので、毎日同じ品質で回ります。これが、前の章で言った「型になった」状態です。任せている業務の中身や、非エンジニアがつまずきやすい点については「Claude Code でできること｜非エンジニアの業務でどこまで使えるか」で詳しく書いています。

正直に書いておくと、この 5 つを最初から一度に作ったわけではありません。1 つ作って回し、手順書が曖昧なところで出力がぶれたら手順書を直し、安定してから次を足す──この繰り返しでした。出力がぶれたときに「AI は使えない」ではなく「手順書のどこが足りないか」と見るのが、推進の実務そのものです。次の章では、この繰り返しを推進担当の 5 つのステップとして整理します。

推進担当が最初にやること ── 5つのステップ

冒頭のロードマップのとおり、5 つのステップで進めます。先に強調しておきたいのは、「全社にツールを配る」から始めないことです。配ることは推進の入口ではなく、型がいくつかできた後に効いてくる手段です。推進担当が最初にやるのは、社内に既にある裏技を見つけて、型に変える作業です。

ステップ 1 ── 社内で「すでに使っている人」を探す

推進の出発点は、ゼロからの企画ではありません。多くの会社では、推進担当が動き出す前から、誰かが手元で AI に何かを頼んでいます。メールの下書き、議事録の整理、調べ物の要約──本人は「たいしたことではない」と思っているので、聞かれなければ言いません。探し方は単純で、部門ごとに「AI に何か頼んでみたことはありますか」と聞いて回るだけです。経験上、この聞き取りで 3〜5 個は見つかります。見つかったものは、前の章の 3 列(渡すもの・受け取るもの・人が見る点)で 1 行ずつ書き出してください。この一覧が、推進担当にとっての最初の「事例集」になります。もし本当に何も見つからなければ、部門別の表から 1 つ選んで自分で始めます。どの業務から手を付けるかの基準──繰り返し発生している・やり方を言葉で説明できる・誤りに気づけばやり直せる──は「AIに任せる業務の選び方」で棚卸しの手順として詳しく書いています。

ステップ 2 ── 裏技を手順に書き起こす

見つけた裏技を、本人以外が再現できる文章にします。書く項目は 5 つで足ります。①この作業の目的 ②AI に渡す材料 ③判断の基準(何を優先し、迷ったらどうするか)④やってはいけないこと ⑤出力の形。本人に「いつもどう頼んでいますか」と聞きながら、推進担当が横で書き取るのが速い進め方です。本人に書いてもらおうとすると、「コツが言葉にならない」で止まりがちだからです。書き方の型と、判断基準・禁止事項・出力形式をどう文章にするかは「AIに渡す手順書の書き方」で 1 本の記事にしています。書けたら、本人以外の 1 人に、その手順書だけで同じ作業をしてもらってください。同じ品質の結果が出れば型になっています。出なければ、手順書に本人の暗黙の前提が抜けているので、本人に「ここで何を考えていますか」と聞いて足します。この再現テストを省くと、手順書は「書いたが使われない文書」になります。

ステップ 3 ── 確認の場所を決める

ここで、正面から書いておくべきことがあります。AI の出力には、もっともらしい誤りが混ざることがあります。これは現在の技術の性質で、手順書を磨いてもゼロにはなりません。だからといって全文を読み直していては、任せた意味が薄れます。答えは、「人が見る点」を 1〜3 個に絞って手順書に書き込むことです。絞る基準は、前の章の 4 つ──金額・約束・評価・公開──です。出力がこの 4 つに触れる箇所だけを見る、あるいは社外に出る・お金が動く直前の一点に確認を置く。それ以外の箇所は、誤りがあっても社内で直せるので、確認を薄くして速度を優先できます。確認の場所が決まると、使う側の「間違っていたらどうしよう」という不安が消えます。使われない理由の多くは、この不安に名前がついていないことです。

ステップ 4 ── 共有の場をつくる

型になった手順書を、探せる場所に置きます。新しいツールを入れる必要はありません。既に使っている社内 Wiki、共有フォルダ、社内 FAQ のどれでも構いません。条件は 2 つだけで、「探せる」と「更新できる」です。おすすめは、「AI に頼むときの手順書」という 1 つの棚を作り、部門をまたいで同じ場所に並べることです。総務の手順書を営業が見て「うちでも使える」と気づく──この横の発見が、推進担当が 1 人で企画するより速く型を増やします。社内 FAQ を「聞かれたら書く」で回す考え方と運用の型は「社内FAQの作り方」に書いていますが、AI の手順書の棚もまったく同じ回し方で運用できます。

ステップ 5 ── 月 1 回の棚卸し

最後に、月 1 回の棚卸しを予定に入れます。見るのは 3 つ──①型の数 ②それぞれが今月使われた回数 ③直した点──です。ここで優先するのは、型を増やすことより止まっている型を見つけて、直すか消すか決めることです。使われていない型が棚に残り続けると、探しにくくなって棚全体の信頼が落ちます。消すことも推進の仕事です。そして棚卸しの場には、「今月見つかった新しい裏技」を持ち寄ってもらいます。これがステップ 1 に戻る入口になり、5 つのステップが 1 か月周期のループとして回り始めます。推進とは、このループを止めない係のことだと言ってもいいと思います。

広げるときにつまずく3つのこと ── 仕組みで避ける

5 つのステップは単純ですが、実際に回すとつまずく場所がだいたい決まっています。私たちがお客様の推進担当の方と一緒に見てきた中で、繰り返し出てくるのは次の 3 つです。どれも個人の努力ではなく、仕組みで避けられます。

3 つに共通しているのは、「人がもっと頑張る」で解こうとしないことです。推進担当が 1 人で背負わない分担、再現を合格基準にした共有、使ってよい範囲の先出し──いずれも一度決めれば効き続ける仕組みです。

「活用」の次に見るもの ── 型が使われ続けているか

5 つのステップが回り、型が 5 つ、10 と増えてきたら、次に見るのは「その型が使われ続けているか」です。作った直後は使われても、1 か月後に止まっている型は少なくありません。止まる理由には共通のパターンがあり、業務フローに接続されていない・最初の成功体験が無い・更新の担当がいない、といった構造で説明できます。なぜ定着しないのかの理由分析と、定着する会社が地道にやっている 4 つのことは「AI活用が社内に定着しない4つの理由と、定着させる進め方」で扱っています。本記事の 5 ステップが「型を増やす」側の手順だとすれば、あちらは「増えた型を根付かせる」側の手順です。

Livune は、「作業を AI に任せる仕組み」を構築している会社です。この記事に書いた進め方──個人の裏技を手順に書き起こし、確認の場所を決め、探せる棚に置き、月 1 で棚卸しする──は、教科書からの引き写しではなく、私たち自身が自社で毎日回し、お客様の推進担当の方と一緒に繰り返し使っている手順そのものです。

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