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学力「東大トップ合格レベル」も社内知識はゼロ…成果を出すAIオンボーディング

多くの企業が生成AIを導入しながらも「成果が出ない」と嘆く。その原因は道具を使う個人への依存にある。LayerXの白井氏は、AIを「東大入試に首席で合格するが、自社のことは何も知らない優秀な新入社員」に例え、人と同じように「オンボーディング」が必要だと説く。AI活用を組織の成果につなげる2つの鍵とは何か。個人依存の壁打ちから脱却し、真の生産性向上を果たすためのアプローチに迫る。

AI導入が個人にとどまり組織の成果につながらない根本原因

　総務省『令和7年版情報通信白書』によると、業務で生成AIを利用している国内企業は55.2％に達している。なお、同白書ではその用途について「資料作成等の補助」での利用が47.3％で、生成AIの「利用は広がったが用途は個人の作業補助にとどまる」ことが紹介されている。

　実際、多くの企業が本番導入や概念実証（PoC）を進める一方で、同時に「期待したほどの成果が得られない」という深い悩みが各所から漏れ聞こえてくる。

　その典型例が営業現場だ。過去の提案書を探す手間に追われ、前任者が作った資料の意図が読み解けず、顧客の非公開情報が含まれるため他部署へナレッジを共有できない。結局、同じような資料を社員がゼロから作成する。こうした非効率な日常が今なお放置されている。

　なぜ、最新のAIを導入したはずの組織で生産性が向上しないのか。理由はシンプルだ。チャットツールのアカウントを配るだけでは、一部のヘビーユーザーにノウハウが偏る「属人化」が起こり、個人の作業範囲から出ないためだ。セキュリティリスクを抱え、再現性なく終わるこの現実こそ、道具の導入だけで満足してしまう企業が陥りがちな結末である。

　では、個人依存を脱し、AIを組織の成果へと変えるためには、何から始めればよいのだろうか。

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・【事例】三菱UFJ銀行が実現した、AIを活用した「提案書作成」の自動化

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