生成AIを、全社で活用する文化へ ～ユースケースの浸透戦略～

# はじめに

ChatGPT 3.5の登場から約2年。生成AIはもはや一部の技術者だけのものではなく、すべての業務に影響を与える可能性を秘めた存在になりました。

しかし——
そのポテンシャルを本当の意味で「組織全体」で活かせている企業は、どれだけあるでしょうか？

本記事では、私たちが実践している「企業内に生成AIを浸透させる」ための具体的なアプローチと、その中で得た気づきを共有します。

# 組織横断で旗を振る：生成AIラボの役割

まず、重要なのは“誰が”このムーブメントを主導するかです。

私たちは「生成AIラボ」という組織横断型チームを立ち上げ、生成AIラボが中心となる社内コミュニティ活動を行いながら、生成AIの社内展開を進めました。
生成AIラボの役割は単なる検証や研究ではなく、**現場に根ざしたユースケースを集め、具現化し、再展開する「エンジン」** になることが重要です。

[「DNP生成AIラボ・東京」をオープンしてパートナーと新たな価値を創出](https://www.dnp.co.jp/news/detail/20170008_1587.html)

#### 生成コミュニティの主な活動内容
- 勉強会の開催（生成AIとは？社内活用事例）
- 最新情報（ニュース）の定期的な情報発信
- 最新技術動向の調査
- ユースケースの集約（投稿フォームと自動スコアリング）
- 社内ポータルサイトの開設・情報発信
- 相談会の定期開催
- アイデアソン、ハッカソンの開催
- ノーコード／ローコード開発ツールのハンズオン実施
- LLMなどの生成AI活用基盤の提供（セキュリティを考慮）
- ユースケースの具現化（デモ開発）
- デモアプリの社内共有とフィードバックを得る仕組みづくり

# 「全員参加型」の活動にする

技術に明るい一部の従業員だけで完結させない。
それが私たちの生成AI浸透活動で一番大切にしたことです。

全従業員を巻き込むために、以下のような工夫をしました：

#### ユースケース投稿フォームを社内ポータルに常設

アイデアはいつ生まれるかわかりません。通勤中かもしれませんし、同僚と雑談をしているときかもしれません。思いついたときにいつでも投稿できるように、フォームを常設しました。
ユースケースを集約する期間を定めて集中的に行う方法もあると思いますが、ユースケースを考える（生成AIの利活用を考える）ことを「あたりまえ」の活動にするため、私たちは、「常設」という選択をしました。

#### フォームでは、以下の3つのどれか1つだけでも投稿OK
 1. As-Is：現状の問題点
 2. To-Be：あるべき姿
 3. あるべき姿へと解決するための技術アイデア（生成AIの活用方法）

「AIに詳しくなくても投稿できる」ようにすることで、投稿のハードルを下げました。理想の姿をイメージできない、現状の問題点だけは思いつく、技術的に何ができて何ができないのかわからない、など、さまざまな状況を受け入れる形にしました。
この敷居の低さと、生成AIへの期待値が、多くのユースケース創出に繋がりました。

#### 他の人と同じユースケースでも投稿OK

アイデア投稿する際に「こんな単純なユースケースはきっと他の人も投稿しているだろう」という理由で、投稿をためらうケースがあります。
そこで、最初から「ユースケースが重複しても問題ありません」と宣言して、とにかく思いついた課題を投稿してもらうようにしました。
実際、重複する内容もありましたが、それは、同じ課題が複数の部門に存在していることの裏返しとなり、優先度高く取り組むべきテーマであると認識できます。
また、一見同じようなユースケースでも、詳細をインタビューすると微妙に異なるケースも多く存在しました。例えば、「音声から議事録を要約したい」というユースケース１つを見ても、TeamsのようなWeb会議システムで発話者が分離されているケースや、オンラインと会議室のハイブリッド型で行われている会議で、会議室側の集音マイクの議事録生成に困っている場合といったケースなど、条件はさまざまであることがあります。
「他の人が投稿しているかも」という理由で、現場の課題が可視化されないのは問題です。それを避けるためにも、投稿の敷居を下げるルールづくりは重要になります。

#### 投稿に必ず “リアクション”を返す

ユースケースを投稿しても、放置されるようなことがあれば、次第に投稿者の気持ちは離れていき、組織の定常活動として根付きません。
そこで、私たちは投稿されたユースケースをそのまま放置せず、できる限り動く形にして投稿者に返しました。

以下のようなツールを使い、デモアプリ開発を高速に実施しました。

- ノーコード開発：AppSheet / Dify
- ローコード開発：streamlit / PowerApps など

実装の過程では、ユースケースの投稿者本人が開発にも関与できるよう、ノーコード／ローコード開発ツールの勉強会も並行して開催しました。2時間のハンズオンで、投稿者自らがアプリを開発できるようになりました。実際、ハンズオンに参加した人の60%は、生まれて一度もプログラミング開発をしたことがない人たちでしたが、誰一人離脱することなく、アプリ開発が可能になっています。

#### スコアリングと相談会：

ユースケースは投稿されて終わりではありません。以下のような仕組みで継続的に育てていく必要があります。

- AIによるスコアリング：投稿内容をLLMで評価し、インパクトや実現性などの評価軸でスコアリングし公表

- 投稿されているユースケースを検索できるRAG環境の公開：キーワードを入れると関連するユースケースが表示される

- 定期的な相談会：スコアの高い投稿や緊急性の高い投稿を中心に、生成AIラボのメンバーと投稿者とのディスカッションを実施

# 浸透活動の中で得られた“気づき”
生成AIラボの活動を通じて、私たちはいくつもの学びを得ました。

## 1. ユースケースは想像以上に集まる
生成AIに対する期待が高いため、ユースケース投稿件数は右肩上がりで増え続けました。生成AIラボ立ち上げ時に一時的に投稿が多かったのではなく、1年の活動を通じて、リニアに投稿数が増えました。まさに、ユースケースを考えることが、日常的な活動へと定着化した現れです。
また、内容の精度より、それぞれの従業員がユースケースとして投稿した内容や想いを **「受け入れる」** ことを重要視しました。
結果的に1年で2,268件のユースケースが集まりました。

## 2. 半数が「現場の課題可視化」につながった
ユースケースの約半分が、現状業務の問題を訴えるものでした。
結果として、 **現場の“見えなかった課題”を可視化する** 副次効果がありました。
生成AIラボのような活動をすると、LLMなどの設備投資に対するリターンとして業務時間の削減効果などを算出していくことになると思いますが、そのようなKPIと合わせて「企業内における課題の可視化」を実現できたことは最大の成果の1つだと思います。

## 3. マルチモーダル対応が必須
2,268件のユースケースのうち、テキスト入力だけでなく、画像・動画・音声を入力に含むユースケースが過半数を超えました。
これは、マルチモーダルな生成AI環境の必要性を示す明確なシグナルでした。
自社の課題の特性を把握する上でも、投稿されたユースケースの分析はとても重要です。

## 4. 推進部門では思いつかない“本物”のユースケース
現場の声からは、推進部門が思いつくようなユースケースでは想像できなかった課題やニーズが寄せられました。
生成AIラボやDX推進組織が考える中庸的なユースケースは、一見どの部門にも適用できそうですが、実際には現場の業務フローに適合せず、結果として誰にも使われないアプリケーションになりがちです。
一方で、現場の部門が自ら考えたユースケースをもとに具現化した業務特化型のアプリは、現場に自然と受け入れられ、“自分ごと”として活用が進みます。

## 5. カイゼン活動が進む
生成AIにより、議事録作成や文書要約、問合わせ回答といった作業が自動化されることで、今まで「作業」が目的になりつつあった状況から、「中身の質」に注目が向くようになりました。
これが業務改善、すなわちカイゼン活動の新たな起点となっています。

# まとめ
生成AIは、ただの１ツールではなく、企業文化そのものを変えるきっかけになり得ます。

そのためには、
- 技術者だけで閉じない（全員を巻き込む）
- 実際に動くものをつくる（そこから議論を開始する）
- 現場の声に耳を傾ける（あくまで現場が主役）

この3つが極めて重要です。

私たちの活動もまだまだ道半ばではありますが、私たちの取り組みが、生成AIを組織に浸透させたい方々のヒントになれば幸いです。