「わかる」と「できる」は違う！生成AIの活用率を上げるためにはできるまで落とし込むこと。

1. 生成AIを「理解している」だけでは意味がない

生成AIの活用がビジネスの現場で加速している。

しかし、実際に業務で効果的に活用できている企業は意外と少ない。

「AIで生産性を向上させよう」「AIを使えば業務が効率化できる」と言われ、研修やセミナーを受けるものの、いざ日々の業務に落とし込もうとすると思うように使えない。

この現象の根本には、「わかる」と「できる」の違いがある。

• わかる（知識）：「生成AIは文章を作成できる」「要約もできる」「プロンプト次第で出力が変わる」

• できる（スキル）：実際に業務で使い、成果につなげられる状態

AIの可能性を理解していることと、実際にそれを活用できることは別物である。

なぜこのギャップが生じるのか？ その理由を掘り下げていこう。

2. 「わかる」と「できる」の間にある3つの障壁

2.1 習慣の壁：「従来のやり方」の安心感

人間の行動の多くは「慣れ」によって形成されている。

新しいツールや方法を導入しようとしても、無意識に従来のやり方に戻ってしまうことが多い。

例えば…

• AIを使えば効率化できるとわかっていても、手作業のほうが「確実」だと感じてしまう。

• AIによる文章生成を試したが、結局「自分で書いたほうが早い」と思い、使わなくなる。

生成AIを活用するには、まずこの「慣れ」の壁を乗り越える必要がある。

2.2 組織・環境の影響：「AIに頼るな」という無言の圧力

個人が「AIを活用しよう」と思っても、組織の文化や評価制度がそれを後押ししない場合、行動に移すのが難しくなる。

例えば…

• AIを活用した資料作成をしたのに、「ちゃんと自分で考えたのか？」と上司にチェックされる。

• AIの出力よりも、「従来のフォーマットに従った資料」が評価される文化がある。

組織全体として、AI活用を前提とした仕組みを整えない限り、「AIを使うと評価が下がる」という空気が生まれ、活用は進まない。

2.3 ゴールの不明確さ：「AIをどう使えばいいの？」

「生成AIを活用せよ」と言われても、具体的にどの業務でどう使うべきかが不明確だと、活用が進まない。

例えば…

• 「AIで文章を作成」と言われても、どの場面で、どんな目的で使うのかが明確でない。

• そもそも「AIの活用によって何を達成すべきか？」が組織で共有されていない。

AI活用のゴールが曖昧だと、「とりあえず試してみたけど、なんとなく合わないからやめた」となりがちである。

3. 「できる」に変えるための実践策

では、どうすれば「わかる」を「できる」に変えられるのか？

ポイントは3つある。

3.1 小さな実験（成功体験）を繰り返す

いきなり大規模にAIを導入しようとすると、ハードルが高くなる。まずは「小さく試す」ことが重要だ。

具体的なアクション

• 業務の一部分に限定して試す（例：議事録作成だけAIに任せてみる）

• AIのアウトプットを比較する（例：自分で書いた文章とAIが生成した文章を比べ、どこまで使えるか検証）

• チーム内で成果を共有する（例：AIを活用して作成した資料をチームでレビューし、改善点を議論）

小さな成功体験を積み重ねることで、「AIは使える」という実感が得られる。

3.2 フィードバックの仕組みを作る

AI活用は、試して終わりではなく、改善のサイクルを回すことが重要だ。

具体的なアクション

• 定期的な振り返りを実施（例：週1回、AI活用の振り返りミーティングを行う）

• 実際の効果をデータで確認（例：AI活用によって削減できた作業時間を可視化）

• 改善点を洗い出し、次の活用方法を考える

AIの出力には「うまくいくもの」と「そうでないもの」がある。

振り返りを通じて、どのようなプロンプトや活用方法が有効かを学ぶことが重要である。

3.3 評価指標を変える

AI活用を推進するためには、組織としての評価基準を変えることも必要だ。

具体的なアクション

• AI活用による業務時間短縮をKPIに設定

• 「自分でやること」ではなく「成果」にフォーカスした評価にする

• AIを活用した業務改善の事例を社内で共有し、成功事例を増やす

「AIを活用することで、業務の質が向上した」と評価される環境を作ることで、活用が進みやすくなる。

4. まとめ

• 生成AIは「理解した」だけでは業務改善につながらない。

• 「わかる」から「できる」へ移行するためには、習慣・環境・ゴールの明確化が必要。

• 小さな成功を積み重ね、組織としての仕組みを整えることが重要。

多くの企業で「AIを使えと言われたが、実際の業務に落とし込めていない」という悩みを聞く。

しかし、これは「知識」と「スキル」の間にあるギャップが原因であり、適切なアプローチを取れば必ず乗り越えられる。

まずは、小さく試し、振り返り、改善を重ねること。

その積み重ねが、組織全体のAI活用の文化を育てていく。

「わかる」で終わらせず、「できる」へ進むために、今日から一歩踏み出してみよう。