AIを使える人と使えない人の差が浮き彫りに 競争心を刺激する「ある施策」とは
AI活用の浸透に向けて、サイバーエージェントでは、全社員を対象に業務やサービスにおけるAI活用案/新規事業案を自由に提案できる場を設置しました。応募総数はなんと2,000件超。選出されたアイデアからは、営業支援・採用・広告運用に関するものなど50件を超えるAIエージェントが誕生しています。
予定調整、N1分析、取引先審査の効率化など、現場ニーズに根ざした“使えるユースケース”が多いのが特徴です。実際、実装後はすぐに利用が広がっていきました。
このような全社的な取り組みが進む一方、各部署におけるAIエージェントの活用率には差が出ている状況です。そこで次の段階として、各部署のAI活用率を競う取り組みを2025年10月から開始しました。自分たちの組織の現在地を知り、さらに上を目指して切磋琢磨してもらう。これにより、全社としてAI活用のレベルを引き上げます。AIエージェントが、一部業務の改善ではなく“成果を上げる武器”として定着した状態を目指します。
AI活用の差が発生するのは、部署間だけではありません。私は社外でも生成AIリスキリングの講師として、のべ9万人以上の方に学びの機会を提供してきました。社内外の取り組みで見えたのは、AIを使える人と使えない人の差が想像以上に大きいことです。
AIエージェントを本当に使いこなすために重要なのは、技術以上に考え方と慣れ。スマートフォンのように、意識せず自然に使えるレベルまで浸透させなければ、真の活用には至りません。
私たちは、社内の「AIソリューションを初めて触る社員」に向けて紹介コンテンツを制作し、浸透させていきました。単なる機能の説明ではなく、「どのように使うと仕事が楽になるのか」「どんな工夫をすれば成果につながるのか」といった細かな使い方まで地道に伝え続けることで、活用の輪が広がっていったのです。
ぶつかった「使われないAIエージェント問題」の壁 どう乗り越えた?
ここまで紹介した全社施策に加えて、私たちAI Shiftとしては2024年末から「AIエージェント協働推進プロジェクト」を開始しました。社員がAIエージェントを自ら構築し、ともに業務を進める取り組みです。現在は「Stage 3」に到達しています。
当初は、定型業務の自動化を狙ったワークフロー型から着手。既存フローを根本から見直し、各チームで次のステップを踏みました。
(1)業務の細分化と「人間にしかできないコア業務」の特定
(2)コア業務以外をすべて自動化するという理想ベースでプロセス再構築
(3)必要なデータ整備とAIの役割を再設計
たとえばコンサルティングチームでは、従来、資料作成やステータス管理に多くの時間を費やしていました。そこで、上記のステップに沿って業務のやり方を再構築した結果、プロジェクトの開始から2週間で「ステークホルダーとの関係構築」「重要な意思決定」といったコア業務に集中できる体制を整えられました。同時に、必要なAIエージェントの策定も完了しました。
ただし、すべてが予想どおりに進んだわけではありません。運用を進めるうちに、次のような課題が浮かび上がりました。
(1)市民開発では自動化の範囲が限定的で、結局「使われない」
(2)出力精度が不安定で、「自分でやったほうが早い」という評価になりがち
いわゆる“使われないAIエージェント問題”です。構築を各社員に任せることの難しさを痛感しました。これに対して、各チームに専任のエージェント構築のプロフェッショナルたち(普段は外部向けに構築を担当しているメンバー)を配置し、専門家主導での構築体制に切り替えたのです。加えて、次の3点をゼロベースでやり直しました。
(1)AIエージェントありきの業務設計(丸投げではなく分担前提)
(2)必要データの整備(最重要ソースから段階的に統合)
(3)日次のフィードバック運用(“使える”レベルまで鍛える)
