『ブレインAi導入ツール』AIを導入したのに、なぜ現場で使われなくなるのか

― 自動化の前に見直したい「使われない理由」と現場の一次情報 ―

1. 導入したのに使われない現場から、原因を見つけるための実践ツール

AIを導入した。

1. 社員アカウントも配った。

2. 研修も行った。

3. 将来的にはAIエージェントや業務自動化まで進めるつもりだった。

ところが、しばらくすると――
一部の社員しか使っていない。
以前の手作業に戻っている。

そんなとき、次のAIツールや、もっと高性能なAIエージェントを探したくなるかもしれません。
ですが、その前に一つ確認しておきたいことがあります。

なぜ、今のAIが使われなくなったのでしょうか。

2. 自動化の前に、まずAIを普通に使える状態が必要です

AIエージェントや自動化は便利です。

ただし、その前提として、
利用者が日常的にAIへ触れられる状態が必要です。

• AIの出力を見ても正しいか判断できない。

• 思った回答が出なかったとき、どう修正すればいいか分からない。

• 何を入力すればいいのか分からない。

こうした状態のまま自動化だけを進めると、想定外の結果が出たときに、
「やっぱりAIは怖い」
「使わない方がいい」
となってしまう可能性があります。

自動化の前に、

1. AIに話しかける。

2. 出力を見る。

3. 違えば修正する。

4. 最後に人が確認する。

この基本的な利用経験が必要です。

3. 問題は「使っていない」ことではありません

同じ「AIを使っていない人」でも、理由は違います。

• 何を入力すればいいか分からない人。

• AIで何ができるのか分からない人。

• 以前使ってみたものの、期待した回答が出ず離れてしまった人。

• 回答が正しいか判断できない人。

• 修正方法が分からない人。

• 今の仕事で使う必要を感じていない人。

• すでに使っているものの、もっと良いやり方を探している人。

必要な支援は、それぞれ違います。
AI利用準備度チェックでは、
こうした利用者ごとの現在地の違いを確認します。

資料でも、初心者・失敗経験者・既存利用者・高度利用者では、AIとの距離や、つまずき方が異なるものとして整理しています。

4. まず、現場の一次情報を集めます

基本は、
10分類 × 5項目＝50項目
です。

利用者には、
「自分に近い」
「少し当てはまる」
と感じる項目へチェックを入れてもらいます。

さらに、その中から、
特に「これだ」と感じた項目
を順位づけしてもらいます。
難しい文章を書く必要はありません。

このチェックはAI知識を測るテストではありません。
結果は、
状態
＋
障壁
＋
関心
として整理します。

5. 一人分の回答から「なぜ止まっているのか」を見ます

回答結果をAIで整理すると、
AIには興味がある。
しかし、

• 過去の失敗経験が壁になっている。

• 始め方が分からない。

• 修正方法が分からない。

• もっと効率化したい気持ちはある。

といった支援仮説を作ることができます。
単に、
「この人はAIを使っていない」
で終わらせません。
「なぜ使っていないのか」
まで見ていきます。

6. 複数人集めると、導入側の改善点も見えてきます

一人だけなら、その人固有の問題かもしれません。
しかし、同じところで複数人が止まっていたらどうでしょう。

• 初回説明が分かりにくい。

• 入力例が足りない。

• UIが使いづらい。

• 業務に合った利用例がない。

• 修正方法が十分に伝わっていない。

こうした、導入側の改善ポイントが見えてくる可能性があります。
一人の回答は、その人のつまずき。
同じつまずきが重なれば、組織側の改善材料になります。

7. この一次情報は、自動化にも使えます

利用者の声を集めていくと、

• どんな仕事を面倒に感じているのか。

• 何を繰り返しているのか。

• AIに任せたい仕事は何なのか。

• どこに時間がかかっているのか。

といった情報も見えてきます。

そこから、
最初に自動化する業務
を絞り込むことができます。

たとえば、最初に報告書作成の流れをうまく作れれば、
日報。
引き継ぎ。
企画書。
議事録。
報告メール。
といった別の書類へ応用しやすくなります。

つまり、現場から集めた一次情報は、
利用定着のためのデータであると同時に、自動化を進めるためのデータ
でもあります。

8. 紙でも、PCでも、タブレットでも使えます

Level 1は、大がかりな専用システムを必要としません。
HTMLで作成しているため、
PCのブラウザでそのまま回答できます。
タブレットがあれば、タッチ操作で回答できます。
また、ブラウザからPDFとして保存し、紙に印刷して配布することもできます。
まずは1部署、1チームなど、小さな範囲から始めることを想定しています。

9. AIが分析し、人が判断します

この仕組みは、AIに社員を評価させるものではありません。

AIは、

• 強い傾向。

• 考えられる障壁。

• 本人の関心。

• 支援方法の候補。

を整理します。

その結果を見て、

• 何を改善するのか。

• 何を実施するのか。

• どこから自動化するのか。

を決めるのは人です。
AIは判断材料を作る。
最終判断は人が担う。
これが基本です。

10. こんな用途に向いています

• AIを導入したのに利用率が伸びない。

• 研修後に使われなくなった。

• 自動化のPoCを作ったが、現場展開できない。

• 一部の人しかAIを使っていない。

• ベンダーを変える前に原因を知りたい。

• AIエージェント導入前に、現場の状態を確認したい。

• 次に自動化すべき業務を探したい。

• 現場の一次情報を集めたい。

そんなときに使うためのツールです。

11. AI利用準備度チェック Level 1

Level 1には、

• 共通ガイド。

• 導入・運用ガイド。

• ビジネス版PowerPoint。

• イラスト版PowerPoint。

• 実践編PowerPoint。

• 紙運用マニュアル。

• 50項目の実行チェック。

• 分析・改善ガイド。

をまとめています。
最初からすべて使う必要はありません。
まずは、
実行チェック
→ 集計
→ AI分析
→ 改善
だけでも始められます。

12. 自動化を追加する前に、まず原因を確認してください

新しいAIを探す前に。
新しいAIエージェントを入れる前に。
新しい自動化フローを作る前に。
一度、
なぜ今のAIが使われていないのか
を確認してください。
原因が分かれば、
何を直すのか。
誰を支援するのか。
何から自動化するのか。
が見えてきます。

13. 最後に

AIを自動化する前に、
AIが使われる状態をつくる。
そのために必要なのが、
現場からの一次情報です。
「AI利用準備度チェック Level 1」は、
現場の声を集め、
止まっている原因を整理し、
改善と自動化につなげるための実践ツールです。

14. から先は有料エリアです

ここまで読んで、
「うちもAI導入後に止まっている」
「自動化の前に、まず使われない原因を把握したい」
と感じた方に向けて、ここから先では実際に使える
「AI利用準備度チェック Level 1」
の中身をまとめて紹介します。
この先では、

• 何が入っているのか

• どう使うのか

• どんな順番で進めるのか

• どんな会社・部署に向いているのか

を、実務ベースで確認できるようにしています。

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