グラファーでは「生成AIを企業でどう使えばいいか分からない」「生成AIによる成果が出ない」といった課題に対し伴走型の支援や研修、プロダクト開発を通じて一気通貫で支援します。生成AI活用でお困りの方はお気軽にご相談ください。
ご相談はこちらから：https://graffer.jp/ai-solution/contact
目次
- なぜ現場での利用率が上がらないのか？
- まずは、利用者を整理する
- 「現場での利用率を上げる」は具体的にどういうことか？
- どうしたらエントリーユーザーからエキスパートユーザーにステップアップしていくのか？
- 選定基準に追加したい3つのポイント
- （1）直感的な操作性
- （2）利用促進のための機能
- （3）支援体制の充実度
- 評価基準の一覧
- 企業のAI導入の成否を分けるのは？
なぜ現場での利用率が上がらないのか？
多くの企業で生成AIの導入が進む一方、「現場で思うように活用されない」「導入効果を実感できない」という課題が深刻化しています。実際、生成AIの導入で「期待を大きく超える効果があった」と感じる企業は、わずか0.9％に留まるという調査結果もあります。
（出典：矢野経済研究所「国内生成AIの利用実態に関する法人アンケート調査を実施（2025年）」）
その背景には、主流となる「汎用型のAIサービス」は、汎用的に利用できる一方で、活用用途があらかじめ明確に定められているわけではない点が挙げられます。現場のメンバーだけで生成AIを自社業務に最適化して活用することは容易ではなく、結果として、利用率が上がらないという状況に陥ってしまうこととになります。
まずは、利用者を整理する
それでは、利用率を上げようと考えた場合、どうしたらよいのでしょうか。
前提として整理したいのが、「利用者」にはさまざまな習熟度の方がいるということです。企業における生成AIの利用者は、以下のように分類することができます。
（A）エントリーユーザー
これまで生成AIを使ったことがなく、生成AIに関する理解や、業務活用についてのイメージが湧いていないユーザー
（B）ライトユーザー
業務の中で何度か生成AIを使ったことがあり、活用のイメージが定着しはじめているユーザー
（C）ヘビーユーザー
自分の業務の中で、生成AIの活用方法を自身で考えて発見し活用できるユーザー
（D）エキスパートユーザー
エントリーユーザーやライトユーザーが活用するための型を生み出し、社内の生成AI活用のロールモデルとなっているユーザー
「現場での利用率を上げる」は具体的にどういうことか？
「現場での利用率を利用率を上げる」ことを考える場合、具体的にはこの（A）から（D）のステップに進んでいく利用者を増やしていくことを目指すこととなります。
どうしたらエントリーユーザーからエキスパートユーザーにステップアップしていくのか？
次に、（A）エントリーユーザーから（D）エキスパートユーザーのステップに進んでいく利用者を増やす方法について考えます。
一つの分岐点となるのが、サービスの選定基準です。多くの企業では「機能の多さ」「価格の安さ」「性能の高さ」を重視してサービスを選びがちです。しかし、どんなに優れた生成AIも、現場の担当者が「どう業務に使えばいいかわからない」「操作が難しい」と感じれば、次第に使われなくなり、投資は無駄になってしまいます。
この問題を解決し、現場の利用率を上げるためには、導入を目的とするのではなく、現場で本当に活用されることをゴールに据え、選定基準そのものを見直す必要があります。
選定基準に追加したい3つのポイント
そこでAIの活用を現場に定着させるために、選定基準に加えたいのが、「操作性」「利用促進のための機能」「支援体制の充実度」の3つです。こうした、現場での観点を選定基準に加えることで、現場に浸透しやすい状況が作りやすくなります。
特に、企業における生成AIの活用においては、エントリーユーザーの割合が非常に多いことや、エントリーユーザーとライトユーザーの間に大きな溝があり、その溝を乗り越えるために、こうした観点が大切となってきます。
（1）直感的な操作性
生成AIを現場で活用してもらうためには、直感的な操作性が大切です。エントリーユーザーとライトユーザーの間には大きな溝があり、乗り越えるには、高い操作性が必要です。
例えば、どんなに高性能なシステムでも、操作が難しかったり複雑だったりすると、やはり現場では使われなくなってしまいます。特に利用当初は、具体的なユースケースが発生したタイミングで、迷うことなく操作できることによって、最初の一歩が乗り越えやすくなります。
評価方法
操作説明会やトライアルを通じた、ユーザーアンケート（例：どのサービスが最も直感的に操作できたか？）（2）利用促進のための機能
利用を促進していくための仕掛けも欠かせません。ライトユーザーからヘビーユーザーに育成するためにはプロンプトを組織内で共有する機能や、利用状況をモニタリングする機能など、業務への定着を後押しする機能が整っていることが重要です。さらに、こうした仕組みがあることで、AI活用が一部の人に留まらず、組織全体へと広がりやすくなります。
評価方法
利用促進機能の有無（例：テンプレート共有機能、利用状況のモニタリング機能、チャット履歴のエクスポート機能）（3）支援体制の充実度
支援体制の有無は、導入の成否を左右します。導入時の初期サポートに加えて、運用中の問い合わせ対応や定期的なフォローアップがあることで、現場での定着が促進されます。特にAIに不慣れな部門では、こうした支援が活用の継続につながります。
評価方法
支援の具体的な内容（例：導入時のサポート体制、利用中の問い合わせサポート、導入後のフォローアップやトラブル対応）評価基準の一覧
最終的な評価基準をまとめると、次の表のようになります。一般的な「機能」や「価格」だけでなく、「操作性」や「支援体制」といった「現場での定着」に関わる基準を加えて総合的に評価することで、自社に最適なAIを選び出すことができます。
自社の課題や利用者の習熟度に応じて、どの項目を重視するか優先順位をつけながら比較検討すると、自社にとって本当に価値のある生成AIが見えてきます。
企業のAI導入の成否を分けるのは？
「現場で思うようにAIが活用されない」といった課題の背景には、汎用的なAIサービスが業務に最適化されず、現場メンバーが扱いきれないまま導入が進んでしまうというギャップがあることをご紹介しました。
こうした問題を解決するためには、AIの機能や価格、性能だけでなく、「操作性」「利用促進機能」「支援体制」といった、利用者の視点を踏まえた選定基準が重要です。
適切な選定基準を持つことによって、実際に、生成AIの社内利用率が70％を超えた企業も存在します。例えば、小売大手のミスターマックス様では、店舗からの問い合わせ対応、商品の破損状況の確認など、実際の活用事例が広がっています。
そして、このように生成AIの活用が広がるミスターマックスを支えるのが、「Graffer AI Solution」です。
「Graffer AI Solution」の一つ目の特徴が高い操作性です。例えば、「タスクライブラリ」という機能では、生成AIを使うハードルになりがちなプロンプト（指示文）を記入することなく、タスクに応じたフォームに情報を記入するだけで、文章生成が行えます。
このように、直感的な操作で、誰でも簡単に生成AIを取り扱うことができます。
二つ目の特徴は利用促進のための機能です。例えば、テンプレートについては、よくあるプロンプトテンプレートを保存できることによって、初心者でもつまずくことなくスタートを切れるようになります。
三つ目の特長は充実した導入支援です。推進部との伴走支援と実践的な研修で、利用率を上げ、現場への定着を徹底的にサポートします。
生成AIの力を活かし、時代の変化に対応した新しい働き方や価値創造を目指す企業のパートナーとして、ぜひご相談ください。
この記事が、生成AIの可能性を再認識し、活用の第一歩を踏み出すきっかけとなれば幸いです。
文：東 真希 / 図：望月 麻由
