本コラムでは、生成AIの全社展開を阻む壁の乗り越え方から、メルカリやSansanで進む「AI×人事の統合」という最新トレンドまでを解説します。

企業のAI活用はツール導入を終え、コストに見合う成果が問われる実践フェーズに入りました。単なる業務効率化で終わらせず、AIを前提とした「仕事の設計変更」という真の企業変革へ向けて、自社の現在地と次の一手をどう描くべきかを探ります。

生成AI活用は新フェーズへ

企業の生成AI活用は、単なる「お試し」や「ツールの選定」という初期段階を抜け、よりシビアな実践フェーズへと突入しています。

ここ1〜2年は「どのモデルやサービスを選ぶべきか」が企業の主な関心事でした。しかし現在は、生成AIの活用範囲が拡大することによって生じる「膨張するAIコストをどう管理するか」という新たな課題が浮上しています。

最近は生成AIのモデルの進化によって、AIのトークン量が急激に増加する傾向にあり、高度な処理や自動化などをすればするほど莫大なコストが発生する可能性があります。これを象徴するのが「Uberが年初のわずか4ヵ月で年間のAI予算を使い切ってしまった」というニュースです。*1

この問題に警鐘を鳴らしているのが、エンタープライズのAI領域で注目されているユニコーン企業であり、AIプラットフォームを提供するGlean（グリーン）のCEO、Arvind Jain氏です。同氏によれば「AIのトークンコストは、場合によっては『人件費と比較されるレベル』の経営課題になりつつある」とコメントしています。*2

ツールを導入して終わりではなく、急増するコストをどうコントロールし、それに見合う成果（アウトカム）をどう証明するのか。これが、IT担当者の前に立ちはだかる「最初の壁」となっています。

「とりあえず使ってみよう」という段階は終わり、これからは「AIに任せる領域と、人が価値を発揮する領域」を戦略的に設計していく必要があります。単なるAIの利用回数や利用率といった「活動量」ではなく、それによってどれほどの業務時間が削減され、どのような価値が生まれたのかという「具体的な成果（アウトカム）」が厳しく評価される時代になりつつあります。

参考：
*1　Uber caps employee AI spending after blowing through budget in 4 months（2026年6月2日時点の情報）
*2　Tokens or humans? The new corporate trade-off（2026年5月30日時点の情報）

生成AIを全社展開できない理由

「コストの増大と費用対効果の証明」というシビアな課題。実はこの課題こそが、多くの企業が生成AIの全社展開に踏み切れない（あるいは途中で頓挫してしまう）大きな要因になっています。

「とりあえず一部の部署でテスト導入してみたものの、そこから先へ進まない」、「全社展開の稟議を上げても、経営層からストップがかかってしまう」といった悩みを抱える担当者の方は少なくありません。

なぜ、生成AIの活用は社内の一部にとどまってしまうのでしょうか？その背景には、様々な要因がありますがその中から3つピックアップして説明したいと思います。

生成AIの全社展開を成功させる3つのポイント

経営層のコストに対する懸念を払拭し、全社展開の稟議を通すためには、AIが「成果（アウトカム）を生み出すインフラ」であることを証明しなければなりません。そのポイントとなる3つのアプローチをご紹介します。

生成AIを全社展開した事例

こうした「仕事の設計変更」へと至るプロセスを具体的にイメージしていただくため、実際に全社への定着を完了し、次なる課題へと向き合っている弊社アシストの事例をご紹介します。

アクティブ率ほぼ100％を達成した社内定着の軌跡

アシストでは2023年にAIプラットフォーム「Glean（グリーン）」を導入しました。

AI導入において多くの企業が「一部の社員しか使わない」という壁に直面する中、現場へ無理なくAIを浸透させることができました。前述したエバンジェリスト活動や全社コンテストによる熱量の波及に加えて、以下の現実的なアプローチが定着の原動力となっています。

成果（アウトカム）の創出に向けた現在地

全社定着の結果、月間で約7,300時間の創出（2024年時点で年間換算で約1.7億円のコスト削減）や、新入社員が業務を理解するまでの期間を半減させるなど、目に見える大きな成果（アウトカム）を生み出しています。*4

しかし、私たちはここで満足しているわけではありません。全社員がAIの価値を実感したことで、現場からは「この業務を自動化できないか」「このシステムとつないでこういうことができないか」「この業務プロセスを根本から変えられないか」という声が自然と上がるようになってきています。利用拡大に伴うコスト増と向き合いながら、単なる時短ツールとしての活用を越え「仕事の設計変更」という次なる課題に現在進行形で向き合っています。

参考：
*4　【Gleanで変わる働き方　第3回】「探す時間」を削減して年間1.7億円節約？Glean導入企業が実感する驚きのROI

生成AIを全社展開することによる変化

弊社の事例のように「仕事の設計変更」へと向かう先には、どのような景色が待っているのでしょうか。

IT部門としては「無事に定着して一安心」と思いたいところですが、実はここからが企業にとっての「本当の変革」の始まりです。AIが全社の業務基盤として当たり前のように使われるようになると、企業は次なる本質的な問いに向き合うことになります。

AIで「浮いた時間」をどう使うか？

AIの利用が一部の部門だけでなく全社に広がり、全社員がその価値を実感するようになると、現場の意識に変化が起こります。「この業務でもAIを使えないか？」、「このプロセスをもっと効率化できないか？」といった、自発的なプロセス改善の要望が自然と出てくるようになります。

ここで企業が直面するのが「AIによって浮いた時間を何に再投資するのか」という問いです。

AIによって業務効率化が進んだとしても、単なる「作業の時短」で終わらせてしまっては、企業としての大きな成長にはつながりません。重要なのは、創出された時間を顧客との深い対話や新しい企画の立案といった「より付加価値の高いコア業務」へどう再投資していくかです。そして「どの業務でAIを使う価値が高いのか」を再評価し、人とAIの役割分担を根本から設計し直すフェーズへと入っていくと考えられます。

AI推進が「人事・組織」のテーマへと発展する

こうした「時間の使い方」や「人とAIの役割分担」を突き詰めていくと、AI活用はもはや「各部門の業務をどう効率化するか」という現場レベルのテーマでは収まらなくなり、組織や人事の領域にまで踏み込む必要が出てきます。

それを象徴するかのように、近年、海外の先進企業では、AI責任者（CAIO）と人事責任者（CHRO）の役割を近づけたり、統合したりする動きが見え始めています。たとえばServiceNowでは「Chief People and AI Enablement Officer」というポジションが置かれ、Modernaでも人事とデジタルテクノロジーを束ねる体制が構築されています。*5

国内でも、メルカリやSansanが「AI責任者と人事責任者の兼任体制」を敷き、AI活用を人事評価に組み込んだり、組織カルチャーの再設計を牽引したりと、人事とAI変革を近い位置で扱う事例が出てきています。*6

その理由は、IT部門が「AIで業務を効率化しよう」と推進しても、人事部門が定める評価制度や人材育成のルールが従来のままでは、現場の働き方は根本的には変わらないからです。システムと人事制度を両輪でアップデートしなければ真の企業変革は実現できないからこそ、AIの推進は「人事・組織」のテーマへと必然的に発展していくのではないでしょうか。

参考：
*5　ServiceNow’s chief people officer on leading AI change management within the tech giant（2025年7月29日時点の情報）
*5　Why firms are merging HR and IT departments（2025年8月8日時点の情報）
*6　メルカリ、AIと人事の責任者を1人に統合「組織ごとAI前提に」（2026年6月2日時点の情報）
*6　Sansanはなぜ、AI活用を「人事主導」で進めるのか　AI利用は8割超え、業務時間9割削減の事例も（2025年8月25日時点の情報）

AIを前提に「仕事の設計」をやり直す

AIが業務の多くをサポートするようになると、これまでの「人が行うことを前提としたルール」を見直す必要が出てきます。

顕著な例が、人の評価基準です。作業のスピードや処理件数といった「活動量」を評価していた業務にAIを導入した場合、これからは何を基準に社員を評価すればよいのでしょうか。活動量ではなく、AIを使いこなして生み出した「成果（アウトカム）」を評価する仕組みへのアップデートが不可欠になります。

さらに、AIを前提とすれば、これからの人員計画はどのような形が最適なのか、どのようなスキルを持った人材を採用・育成すべきかといった、組織運営の根幹に関わる論点が次々と浮上してきます。

つまり、AIの全社展開がもたらす最大の進化は、業務の進め方や役割の持ち方、育成のあり方といった「仕事の設計変更」になるのではないでしょうか。ツールを導入して全社に定着させることは、決してゴールではありません。そこから先の「人事・組織の再設計」にまで踏み込んでこそ、AIによる真の企業変革が実現できると言えるのかもしれません。

自社の生成AI活用レベルを把握し、次の一手を整理しよう

生成AIの活用はツール導入がゴールではありません。「特定部門の利用に留まる」、「成果（アウトカム）を経営層に説明できない」など、現場の悩みは尽きません。

アシストは単なる代理店ではなく、自らが生成AIの「実践者」として同じ壁を乗り越えてきました。AI推進の「次の一手」に迷った際は、ぜひアシストにご相談ください。弊社のリアルな実践体験をもとに、真の企業変革に向けた「次の一手」を一緒に考えましょう。