わかる・できる・教えるには大きな壁がある
1. はじめに
生成AIを業務に取り入れようとする企業が増えている。
しかし、そのスピードと技術の進化は目まぐるしく、数週間前の情報がもう古いと感じることもしばしばだ。
そんな中で、生成AIを正しく理解し、実際の業務で活用し、さらにその知識を社内に広げるには、相応の努力と覚悟が求められる。
僕はこれまで、多くの企業で生成AI活用の支援を行ってきた。
その経験から痛感するのは、「わかる」「できる」「教える」という3つのステップを社内で回せる仕組みを作ることの難しさだ。
この3つをしっかりと回せなければ、生成AIを導入しても成果につながらないばかりか、逆効果になりかねない。
たとえば、「短時間で済ませたい」「手軽に取り組みたい」といった理由で急ごしらえの研修を実施した場合、誤った情報が広まり、社内でAIが活用されない状況を招くこともある。
こうした失敗を避けるためには、各ステップをしっかりと押さえながら進める必要がある。
2. 「わかる」「できる」「教える」はどう違うのか
2-1. わかる（理解する）
生成AIを理解することは、ただ知識を身につけるだけではない。生成AIの分野では、新しいツールやモデルが次々に登場し、常識がどんどんアップデートされる。
昨日学んだことが、今日にはもう通用しないかもしれない。
そのため、最新情報を追い続ける努力が欠かせない。
たとえば、「ChatGPT」というツールを知っているだけでは十分ではない。
その仕組みや得意分野、適用できる業務などを理解し、自社でどのように使えるのかを考えることが重要である。
この段階で大切なのは、一度覚えた知識で満足しないことだ。
生成AIを本当に「わかる」ためには、変化に対応し続ける姿勢が必要になる。
2-2. できる（実践する）
生成AIを理解しただけでは業務に活かせない。
実際にツールやモデルを使い、自分の仕事やチームの中で成果を出すことが「できる」状態である。
この段階では、技術的なスキル以上に、実務の課題をクリアする力が求められる。
たとえば、「AIを使って顧客対応を改善する」と目標を立てたとしても、どんなデータを使うべきか、既存システムとどう連携させるかといった課題が次々に現れる。
また、生成AIの進化は速いため、一度やり方を身につけても、それがすぐに古くなる可能性がある。
これを防ぐには、小さなタスクベース業務で試行錯誤を繰り返し、得られた知見を元に改善を続けることが必要だ。
2-3. 教える（伝える）
生成AIを使えるようになったからといって、それを他のメンバーに教えるのは簡単ではない。
特に、相手によって知識や経験が異なるため、一律の方法ではうまく伝わらない。
また、最新の情報に基づいて教育を進めることも重要だ。
古い知識を教えてしまうと、社内で誤解が広がり、AIの活用が進まなくなる。
教育担当者自身が常に情報をアップデートし続ける必要がある。
さらに、「教える」という行為は単に情報を伝えるだけでなく、相手が実際に使えるようになるまでサポートすることを意味する。
3. 生成AI教育を難しくする3つの壁
生成AI教育が難しい理由は、次の3つに集約される。
AIの知識と業務解像度の両方を理解する必要がある
単にAIのツールを知るだけでは不十分で、それを業務の中でどう使うかも考えなければならない。リソースが限られている
教育や実践にかけられる時間や人員が限られている中で、どのように取り組むべきかを考える必要がある。社内での温度差が大きい
AIに対する関心や理解度は人によって異なる。そのため、全社的に足並みをそろえるには粘り強い取り組みが必要だ。
4. 内製化を成功させるためのアプローチ
生成AI教育を内製化することは多くの企業にとって魅力的な目標であるが、いきなりすべてを自社で賄おうとするのは危険である。
特に生成AIは進化が速く、専門性が高いため、適切なスタートを切るためには 「プロの力を借りること」 が非常に重要だ。
たとえば、野球を上達したいと考えたとき、プロ野球選手に指導を受けるのと、草野球の仲間に教えてもらうのでは結果が大きく異なる。
同じように、生成AIを正しく学び、活用するためには、経験豊富な専門家のサポートを受けることが最も効果的だ。
初期段階で誤った方法を学んでしまうと、後で修正するのに大きなコストと時間がかかる。
僕の経験からも、プロの支援を受けた企業とそうでない企業の成果には明確な差が見られる。
プロにサポートを依頼した企業は、導入時から効率よく進めることができ、社内で生成AIを使いこなす基盤が早い段階で整う。
一方で、すべてを独力で行おうとした企業は、トライアンドエラーに時間を費やし、成果が出ないどころか組織全体のモチベーションを失うケースも多い。
さらに、生成AI教育の内製化が必ずしもすべての企業に適しているわけではない点も考慮するべきだ。
たとえば、教育体制を整えるための人材や予算が十分でない場合、無理に内製化を進めるよりも、教育のプロに任せたほうが効率的かつ効果的である。
生成AIに関する専門的な知識を持つ外部のプロが定期的に社員を指導する仕組みを取り入れることで、社内リソースを最適化しながら最新の技術を活用できる。
生成AIの内製化は確かに大きなメリットをもたらすが、焦らずにプロの力を借りながら段階的に進めることが成功への近道である。
むしろ、無理にすべてを内製化しようとするよりも、外部の専門家を巻き込んで継続的に支援を受ける体制を作る方が、長期的には効果的なケースも多い。
生成AI教育を成功させる第一歩は、「適切なスタートを切る」ことに尽きるのだ。
5. まとめ
生成AIを社内で活用するには、「わかる」「できる」「教える」という3つのステップを回せる仕組みが必要である。
それには、最新情報のキャッチアップ、試行錯誤による実践、そして適切な教育が欠かせない。
さらに、このプロセスを内製化をすることを考えるのであれば、覚悟を持って経営資源（予算・時間・人・モノ）を投入し、専任の体制を整えることが成功の鍵となる。
このハードルを乗り越えることができれば、自社に最適化された生成AIの活用が進み、競争力を大きく高めることができる。
「わかる」「できる」「教える」を循環させながら、生成AIの力を存分に引き出していこう。