組織でAI推進していくならどんな点に考慮してほしいか教えてほしいです！

テーマ、知りたいこと

はじめまして！
務めている事業会社でAI推進のLDをすることになり、質問です。
（LDや推進をしているからといって、AIにめちゃ精通してるわけではないです...）

組織の粒度は開発本部のいち開発部のなかでやります。
ただ、この部が小さい事業やプロダクトの開発チームをまとめたもので、これまでコミュニケーションをそこまでとっておらず、どういったアプローチが良いか攻めあぐねてます。
各チームからAI推進メンバーを消臭しているので、① AIの利用レベル　② AI開発の課題感　などはヒアリングを行いますが、自分含めAIにめちゃ精通しているわけではなく心配です。
そこで、もしみなさんが自組織で推進を行うなら、どういった観点から潰していくか知りたいです。
（視野や見るべき観点を広げたい）
また、もし同様なことをやっている人いればそこでの失敗体験や学びも教えていただけると嬉しいです！
（自分が同じ状況になるならないとかではなく、つまずくポイントを知りたい）

お願いします！！

回答5件

Famous Pretty Cat

総合スコア0

投稿2026/05/21 02:15

正直、自分だったらまず「AIを入れること」より、「どこに入れるとちゃんと現場が楽になるか」をかなり重視すると思います。
AI推進って、最初にやりがちなのが「とりあえずChatGPT使おう」とか、「全員で活用しましょう」みたいな空気を作ることなんですけど、これ結構失敗しやすいんですよね。
理由としては、現場ごとに困ってることが全然違うからです。
例えば、あるチームは仕様整理が地獄かもしれないし、別のチームは問い合わせ対応が重いかもしれないし、別のところはテストコード作成が苦痛かもしれない。
なので、「AIで何をしたいか」より先に、「何が一番ムダで、何が一番しんどいか」を聞いた方がいいと思います。
あと、今回の状況って、「小さい事業・プロダクトチームが複数あって、横のコミュニケーションが少ない」っていうのがかなりポイントだと思ってて。
この状態でいきなり全体最適を狙うと、たぶん空中戦になります。
だから、自分ならまず “成功事例を1個作る” に振ります。
例えば、「このチームでは問い合わせ対応時間が30%減った」とか、「仕様整理がめちゃ早くなった」とか、小さくてもいいから “現場が実感できる成果” を先に作る。
AI推進って、結局あとから周りが乗ってくる形の方が強いので、「AI使えって言われてるからやる」より、「あのチーム楽になってるらしい」の方が圧倒的に広がります。
あと、個人的にかなり大事だと思うのが、 “AIに詳しい人を増やす” じゃなくて、 “AIで成果を出せる人を増やす” って考え方です。ここ、結構違うんですよね。
みんながLLMの仕組みとかRAGを理解する必要って実はそこまでなくて、「この業務ならAI使うと得」って感覚を持てる人を増やした方が、組織としては前に進みやすいです。
だからヒアリングも、「AI知ってますか？」じゃなくて、「最近一番ダルい業務なんですか？」みたいな聞き方の方が、本音出やすいと思います。
あと失敗しやすいポイントでいうと、 “ルール整備を後回しにする” はかなり危ないです。
最初盛り上がるんですけど、途中で「それ個人情報入れて大丈夫？」「ソースコード貼っていいの？」「契約的にOK？」みたいな話が必ず出ます。
しかも、そこ曖昧だと急に現場が怖がり始めて、利用止まるんですよ。
なので、最低限でも、「何を入力していいか」「ダメなデータは何か」「会社としてどのAIを使うか」ここは早めに決めた方がいいと思います。
あと、推進側がAIに超詳しくなくても、個人的には全然問題ないと思ってます。
むしろ最初の推進って、 “技術力” より、 “現場との対話” とか、“温度差を埋める” とか、 “成功事例を作る” 方が重要だったりします。
AIに詳しい人って、あとから専門チームとか有識者で補強できるんですけど、現場を巻き込める人って意外と少ないので。
なので今の状況なら、「全部理解してから進める」より、「小さい成功を作りながら理解を深める」くらいで十分いい進め方だと思います。

tt-lv100

総合スコア303

投稿2026/05/25 08:41

最近こんな記事見ました
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2604/24/news020.html

要は、経営層, マネージャ層, プレイヤー層でAIの使うの定義が異なるという内容です
こういう視座の違いによる認識のズレって結構起こりやすいなと思いますし、きっとプレイヤー層が経営層と同じ目線で話すことは現場を知ったうえではかなり難しいだろうなと思います。
自分なら、開発周辺の部分から対応していきます。
理由は”AIにそれなりのインプットを与えれば、アウトプットの質は向上する”からです！
アウトプットのレビュー部分の精度を上げるより、そもそもミスを出さないように、与えるプロンプトの質やコーディングにおけるガードレールの整備が良いかなと思います。
あとは、会社全体で統一の考え方があれば、cc-sddにおけるskills, rulesやハーネスのAGENTのような管理を受け持ってもらい、各チーム独自の実装部分や技術選定をしているところのみ書き足せば良いとかだと楽な気がします。

一番いやなのは、とりあえずAI使ってという投げやりパターンだったり、AI仕様率のみ計測するのかな...
推進部はAIを使わせるのはなく、AIが使いたくなる環境をつくることに時間をかけてもらえたら嬉しいって思います！

meg_

総合スコア11132

投稿2026/05/25 11:11

組織でAI推進していくならどんな点に考慮してほしいか

AIを利用する上での注意点や危険性などを自業務に落とし込んで教えてほしいです。失敗してもAIは責任取ってくれませんし、AI推進した組織もおそらくフォローしてくれませんよね？
AI使った成功例だけでなく失敗例も知りたいですね。

aokikenichi

総合スコア2356

投稿2026/06/14 08:22

まずは自部署のみということで直接の回答にならないかもですが10人くらいのチームであってもことは一緒なのかなと思っています。「共通の言語」で取り組みができるかどうか？

tt-lv100さんの回答に近いですが、全社や部署の取り組みと言いながら用語の定義を共有していないのはまずいですよね？それってゴールポストもサイドラインも動いたままサッカーしているようなものですよね？
と毎日社内で言い続けてますが、ほとんどスルーされますね。

よく「AIで生産性を上げる」と言いますが、その「AI」は何なのか？その「生産性」は何を指しどう測るのか？

DMMさんがここら辺積極的に発信なさってますが、「開発生産性」はエンジニア”だけ” のモノではなくなった？
そもそも「開発生産性」は測れていない、測りにくい、経営・管理職・現場で「開発生産性」でイメージするものが違う。
AIの問題だけではなく、そもそも「生産性」なんて今まで測ってなかったのに急に無茶言うなよ。という感じです。
そういう難しいことをトライしているんですよ、という共通理解がまず必要かなと。

とはいうものの一応指針はあり　IPA　https://www.ipa.go.jp/digital/ai/index.html　など。
あとは、「生成AI社内導入に関しての要注意点」を生成AIに調べさせてレポートを互いにする、なども宜しいかなと思います。