「AIを導入したのに、仕事が速くならない」
最近、そんな相談をよく受けます。あなたの周囲でもAIを導入しているのに、生産性は以前とあまり変わらない。なんていうことを耳にしていませんでしょうか。
社内チャットにAIが入り、文書作成ツールや要約Botも動き出した。でも、現場は変わらない。むしろ混乱している。
その理由を一言で言えば、AIを“使う”チームと、“使いこなす”チームの設計がまったく違うからです。
AIを「入れただけ」で止まるチームの共通点
多くの企業では、AI導入がゴールになっています。
「ChatGPTを使えるようにした」「ナレッジ検索をAI化した」──その時点でプロジェクトが完了してしまう。
でも実際には、導入しても行動が変わらなければ意味がありません。
たとえばあるBtoBチームでは、営業資料作成をAIで自動生成する取り組みを始めました。
仕組みとしては完璧。ヒアリング内容を入力すると提案書を出力してくれる。
ところが、使われない。理由を聞くと「結局、自分で直すから早くない」「内容が浅い」といった声が上がっていました。
よくある光景です。
これはAIが悪いわけではありません。
AIを使う前提を“人の判断構造”に合わせていないのです。
以前もどこかの記事で書きましたが、私とは別チームで生成AIによりセールスの成約率をあげるため、どのような商談をすれば良いのかを生成AIが導き出すという機能をリリースしました。リリースまでは盛り上がっていましたが、リリースされて数ヶ月、利用回数はたったの1回。
これも典型的な作りたいものを作っただけ。作った後の周知もしない。
どんなに良いものを作っても、使われないプロダクトに価値はありません。
AI導入は、道具の話ではなく設計の話。
AIを入れただけでは、人の判断は速くならない。むしろ、“迷い方”が増えるんです。
AIを使いこなすチームの特徴
一方で、AIをうまく活用できているチームには共通の特徴があります。
それは「AIを使う理由」と「使わない判断基準」が明確に決まっていること。
たとえば、あるチームではAIの出力を3つの用途に分けていました。
- ① 情報探索：未知の領域を広げるために使う
- ② ドラフト生成：資料や提案書の初稿を短時間で作る
- ③ 意図整理：自分の考えを言語化するために使う
逆に「判断」「交渉」「意思決定」はAIの範囲外。
AIの提案を“そのまま採用しない”ルールを徹底しています。
これが、AIを使うチームと使いこなすチームの分かれ目です。
前者はAIに期待しすぎて失望します。
後者はAIを“補助輪”として割り切り、意思決定の質を上げていく。
PdMがやるべきは「AI導入」ではなく「AI体験設計」
AI導入を進めるPdMやマネージャーが最初にやるべきことは、ツール選定でもプロンプト作成でもありません。
まずは、メンバーがAIをどう感じ、どう信頼するかを設計することです。
私のチームでも、初期はAIが出した提案に対して「本当に正しいの？」という不信感が強く出ました。
だから、まずAIを“使うトレーニング”を入れました。
1日10分、AIと雑談してみる。
自分の業務に関係のないテーマで、出力の傾向や癖を掴む。
この「遊びの時間」が、AIを信頼する最初のステップになったんです。
AIとの対話を通じて「このAIはこう答える傾向がある」という“体感的なモデル”を、メンバーが共有できるようになる。
そこから、「どんな質問をすればいいか」「どこまで任せられるか」が見えてきます。
AIを使いこなすチームは、このフェーズを飛ばさない。
導入前に“体験の設計”をしているんです。
AI導入がうまくいく組織の3つの型
これまで多くのAI導入プロジェクトを見てきて、成功する組織には3つの型があります。
① 観察の型
AIを導入する前に、チームがどこで時間を浪費しているかを観察します。
単に「時間がかかっているタスク」ではなく、「判断に迷っている瞬間」を特定する。
AIが介入すべきは“単純作業”ではなく、“迷いを減らせる領域”です。
② 設計の型
AIをどう動かすかより、どう壊れないように設計するか。
ハルシネーション（誤出力）があっても破綻しない構造を作る。
Difyなどのツールで、プロンプトの責任分担や出力制御を手順化します。
③ 検証の型
AI導入の成否を「精度」で測るのではなく、「意思決定スピード」で見る。
会議の準備にかかる時間、意思決定に必要な情報整理時間、ドキュメント修正回数。
これらをモニタリングして、AIが実際に時間を生み出せているかを定量化します。
この3つを仕組み化できるPdMは、AIを単なるツールではなく、チームの“思考パートナー”として扱えるようになります。
「AIを導入する」から「AIと共に設計する」へ
AI活用の本質は、自動化ではありません。
AIを通じて、チームの「考え方」や「判断基準」を明確にすること。
AIを入れても成果が出ない理由は、チームが“何を任せたいか”を決めていないからです。
AIが出した答えに対して、「なぜこうなったのか」を考える。
そのプロセスを通じて、人の思考も磨かれる。
AIを使いこなすチームは、結局のところ“人が賢くなるチーム”なんです。
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AIを“使うだけ”で終わらせない。
PdMだからこそ設計できる「AI×人の協働構造」を、次の記事でも掘り下げていきます。
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