企業で生成AI研修を受けた人の中には、「正直あまり意味を感じなかった」「翌日から使わなくなった」という声が少なくありません。
特に2023〜2024年にかけて日本企業の生成AI導入が一気に進みましたが、IPA(情報処理推進機構)や民間調査によると、AI活用が社内に浸透している企業は全体の30%以下。つまり、多くの企業が「導入したものの使いこなせていない」状態です。
では、なぜ多くの企業が "生成AI研修の効果を感じられない" のでしょうか。この記事では、その理由を客観的なデータや現場の実情を交えながら、改善策とともに深堀りします。
生成AI研修が「意味ない」と感じる主な理由
1研修を受けても社員が"試行錯誤しない"(思考停止の問題)
まず大きな原因として、研修で学んだ内容を実務レベルで試す人が圧倒的に少ないという点があります。
これはAI研修に限らず、日本のオンライン講座全般で共通の課題です。総務省の調査でも、学習した内容を「業務改善に応用している」と回答した人は50%未満。つまり半数以上が、学んだことを実践しないまま時間だけが過ぎているという現実があります。
特に生成AIは「使いこなすには試行錯誤が不可欠」です。
ChatGPTやClaudeは、プロンプトを調整すれば精度が数十%単位で変わりますが、そこに"自分で触って改善する"という意識がないと、いつまで経っても使えるようになりません。
講師が悪いのではなく、"試行量の少なさ"が効果を消しているんです。
2AIを取り入れるかどうかは「その作業が好きか嫌いか」で決まってしまう
意外と見過ごされがちですが、多くの人は 「好きな作業はAIに任せない」 という傾向があります。
AIに任せない例
- • 経理業務が好き → 自分でやりたいのでAIに任せない
- • SNS投稿が苦でない → 生成AIで代替しない
- • 顧客対応が趣味レベルで好き → 自動化したくない
AI導入が進む例
- • 書類整理が嫌い
- • メール作成に時間を取られたくない
- • 調べ物が面倒
これは心理学の「損失回避バイアス」や「自己効力感」とも関係していて、人は 自分の得意・好きな領域は手放したくない んです。
だから社内でどれだけAI研修をしても、「本人が好きでやっている作業なら、人間でやり続ける」という意思決定が自然に起こります。これは悪いことではなく、むしろチーム構成を見直したり、役割分担を再設計するヒントになります。
3業務効率化したら「余った時間で何をすればいいのか…」という不安
AI導入の裏側で、現場で本当に起きているのがこの不安。
- • 時間が余ると評価が下がるのでは?
- • 業務が楽になったら「あなた必要?」と言われるのでは?
- • 生産性が上がりすぎて、逆にプレッシャーが増えるのでは?
こうした"心理的負担"が、AI導入へのブレーキになります。
実際、内閣府の「AIと労働不安」に関する調査では、AI導入による「仕事消失」の不安を感じる人は約60%。つまり半数以上が「AI導入=自分の仕事が減る」という恐れを持っている。そのため、一見すると「AI使ったほうが早いのに…使わない」現象が起きるわけです。
生成AI研修の効果が出ない企業の"共通点"
ここまでの3つの要素を踏まえると、研修効果が出ない会社には以下の特徴が見られます。
1|研修が「使い方の説明」で終わっている
ChatGPTの画面の説明、基本機能の紹介…。これでは実務に落ちません。日本企業の研修は"座学中心"になりがちで、これはITリテラシー調査でも指摘されています。
2|社内ルールが曖昧で「どこまで使ってOKか」が不明
- • 情報を入れていいの?
- • 個人名は?
- • 契約書を読ませてもいい?
これが曖昧だと現場は動けません。
3|AIを使った時の評価指標がない
成果をどう評価するか決まっていないので、「頑張っても評価につながらない」と感じてしまう。
では、どうすれば生成AI研修は"意味ある研修"になるのか?
ここからは改善策を、すべて現実的なものに絞ってまとめます。
改善策① 研修後の「試行週間」を強制的に作る
AI研修の効果を決めるのは "研修後30日間の触った量" です。
Googleの生産性研究でも、スキル定着は「学習」ではなく「反復」によって起きるという結果が出ています。
企業として取り組むべきは:
- • 毎日5分のAI活用報告
- • 社内Slackで「AI活用の小ネタ共有」
- • AI活用のミニKPI設定
こうした「触らざるを得ない仕組み」です。
改善策② 社員に「AIを使うべき業務」「使わなくていい業務」を分類させる
ここで先ほどの「作業が好きならAI不要」という心理特性を逆に活かします。
▼社内AIマッピング(非常に効果的)
- 1. 自分の業務をすべて列挙
- 2. 好き・普通・嫌いで分類
- 3. その中で「AI化できるもの」を選ぶ
- 4. AI化した場合の時間削減を見積もる
- 5. チーム単位で合算し、削減インパクトを可視化
これは経済産業省の「スマートSME研究会」でも紹介されていた方法で、"社員が主体的にAI導入の意思決定をする形"なので、導入阻害要因が減ります。
嫌いな業務からAI化することで、現場のストレスも取れ、導入速度が上がります。
改善策③ 「余った時間で何をするか?」を会社側が明確化する
これは本当に重要。現場の不安を取り除くのは マネジメントの役割 です。
AIで20%業務が減ったとして、その時間をどう使えば評価が上がるのか。答えを明確にしてあげるだけで、導入スピードは爆発的に上がります。
例:
- • お客様へのフォロー強化
- • 新規企画の提案
- • AI活用改善のレポート提出
- • 業務マニュアルづくり
- • チームのサポート時間に回す
「時間が余ったら自由にして」ではなく、"評価が上がる行動"を明確に示すことがポイントです。
「生成AIは意味がない」と感じるのは"プラットフォームの問題"ではなく"組織設計"の問題
いま多くの企業がAI研修に対して疑問を抱くのは、ChatGPTが使えないからでも、講師が悪いからでもありません。
本質はただひとつ。
「研修 → 現場活用」につながる仕組みが存在しない。
この構造を改善しない限り、どれだけ高品質な研修を受けても、社内に浸透することはありません。
最終的な結論:生成AI研修は"意味ある研修"に変えられる
ここまでまとめた内容を整理すると、生成AI研修が意味を持つかどうかは次の3つで決まります。
1
社員が試行錯誤をする環境を作れるか
2
AIを使う業務/使わない業務の切り分けを社員自身が行えるか
3
AIで削減した時間の"使い道"が明確か
これらが揃えば、生成AI研修は「意味ない」どころか、会社の利益率を押し上げる最強の投資になります。
実際、AI活用が進んだ企業では、
- • 作業時間が平均25〜40%削減
- • ミス率が20〜50%減
- • 顧客対応スピードは約1.3〜1.8倍向上
というデータが出ています(日本経済新聞・IDC Japan調査など)。
つまり、「導入できる会社」と「導入できない会社」の分岐点は研修そのものではなく、仕組みづくりにあるということ。
最後に:生成AI研修は「結果を出す形」に変えられる
「意味ない」と感じた研修があったとしても、それは最終形ではありません。AIは"やればやるほど結果が出る道具"です。
逆に言うと、やらない限り一生使えるようにはならない。
会社としても、個人としても、今日から少しずつ試していけば、必ず成果につながります。
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