金井優子
株式会社ドリーム・アーツ　プロモーション＆ブランディング本部マーケティングリード

AIは「優秀な新人」

　生成AIについて、経営者が抱きがちな誤解が二つある。一つは「AIがすべてやってくれる」という過大な期待。もう一つは「うちのような会社には関係ない」という過小評価だ。
　実はどちらも正しくない。生成AIは魔法の道具ではない。どちらかといえば「優秀な新人」に近い。
　知識は豊富だが、自社の事情は知らない。だから放っておいても成果は出ないし、逆に育て方次第で驚くほど働く。教え方が悪ければ的外れな仕事をしてくるし、任せ方が上手ければ、こちらが想定していなかった仕事の進め方まで提案してくることもある。この振れ幅の大きさこそが、生成AIという道具の特徴だといってよい。
　人手が足りない会社ほど、この〝新人〟の使い道が多い。人員に余裕があれば、AIに仕事を任せなくても業務は回る。反対に、常に人手が足りず、一人がいくつもの役割を兼務しているような会社ほど、AIに任せられる仕事が数多く残されている。
　だからこそ、人員に余裕のある大企業よりも、人手不足に悩む中小企業の方が、生成AIによって生み出される時間の価値は大きいとも言える。

人を増やせないなら仕事の質を上げる

　中小企業が抱える最大の悩みは、人が採れない、採れても続かないという現実だろう。「求人を出しても応募が来ない」「応募があっても採用に至らない」ー。こうした悩みは多くの経営者に共通する課題になっている。
　だとすれば、発想を変える必要がある。人数を増やせないなら、一人ひとりが担える仕事の質を上げ、範囲を広げる。ここで生成AIが力を発揮する。
　生成AIは何が得意なのか。私は、「優秀な新人が24時間働いてくれるようなもの」だと考えている。
　市場動向を調べる、会議の議事録をまとめる、提案書のたたき台をつくる。こうした定型的な作業は、生成AIが最も力を発揮する領域だ。専門知識がなくてもできる仕事だが、時間を奪われやすく、忙しい社員ほど後回しになる。一度業務の流れに組み込めば、AIは文句も言わず疲れることもなく24時間働き続ける。だからこそ、こうした仕事が多く残っている会社ほど、生成AI導入の効果は大きい。
　一方で、生成AIを過大評価するのも危険だ。世の中には「知的作業までAIが代替する」という意見もあるが、私はそうは考えていない。AIは膨大なデジタルデータをもとに答えを導き出すことは得意だが、本当の意味での創造性は持っていない。現場へと足を運び、人と対話し、五感で得た違和感から新しい発想を生み出す。そうした身体性を伴うひらめきは、人間ならではの価値である。
　AIは壁打ち相手としては非常に優秀だ。しかし、「何を問い、何を生み出すか」という最後の一歩は、これからも人間の役割であり続けるだろう。

ベテランの知恵を会社に残す

　もう一つ見落とされがちな使い方が、ベテランの知恵の継承だ。地方の中小企業では、特定の担当者しか分からない業務が驚くほど多い。取引先との細かいやり取りの経緯、トラブル対応の判断基準、長年の経験からくる目利き。こうした知恵は、その人が異動や退職をすれば消えてしまう。マニュアル化しようとしても、書く時間がない。あるいは、経験に根ざした言葉にしにくい暗黙知であるため、そのまま放置されているケースも多いのではないか。
　そこで、生成AIにベテラン社員への聞き役をさせる。過去の対応事例や判断の理由を質問させ、その回答を整理すれば、本人の頭の中にある知恵を言葉にしやすくなる。
　ベテラン社員にとっても、白紙の状態からマニュアルを書くより、AIに聞かれるまま話し、その内容をたたき台にする方が負担は少ない。雑談のように話した内容から手順や判断基準を整理できれば、これまで個人に依存していたノウハウを、組織の財産として残し、他の社員にも広げられる。
　考えてみれば、これも人手不足への備えである。中小企業が、優秀な人材を採用し定着させるのは簡単ではない。生成AIは、いわば優秀な部下を、破格の低コストで雇うようなものだ。1人を新たに採用する予算で、複数人分の下調べや下書き、資料整理を任せられる。AIが人と丸ごと置き換わるわけではないが、経験や人脈が必要な仕事の周辺にある「準備作業」を大量に引き受けてくれる存在として見ると、コストの捉え方が変わってくる。
　例えば、たった一人の担当者が情報収集から構成案作り、下書き、更新までをAIに任せ、本人は出てきたものを確認し方向づけをするだけ、という働き方も現実的になってきている。担当者の役割は「作業する人」から「判断する人」に変わる。これは単なる効率化ではなく、一人の社員が担える仕事の幅そのものを広げる話だ。

外部に頼るより、現場が自分の手で使う

　ここでもう一つ大事な視点がある。生成AIの導入を外部のベンダーに任せるのか、それとも現場の社員が自分の手で使いこなすか、という選択だ。
　外注コストを大きくかけられない会社ほど、内製化の効果は大きい。高額なシステムを一から作ってもらうのではなく、現場の社員が試行錯誤しながら自分たちの業務に合わせて使いこなしていく。この文化は、むしろ地方の中小企業にこそ向いている。大がかりな投資をせずに、日々の業務の中で少しずつ試せるのが生成AIの利点だからだ。
　外部に頼ると、どうしても「導入して終わり」になりやすい。仕様を決めて発注し、納品されたものを使うという流れになり、業務が変わるたびに再び依頼が必要になる。一方、現場が自分で試している会社は、業務が変わってもその都度使い方を調整できる。生成AIは専用のシステム開発とは違い、パソコンやスマートフォンがあれば誰でも今日から触れることができる。この手軽さを生かせるかどうかは、結局「自分たちでやってみる」という姿勢があるかどうかにかかっている。
　生成AIをうまく使えるかどうかは、道具の性能よりも、扱う側の発想に大きく左右される。生成AIは「聞けば正解が返ってくる道具」ではなく、「目的を与えて、出てきた結果を評価するための道具」として扱うと、力を発揮する。新人に仕事を任せるときと同じで、丸投げでも放置でもなく、目的を伝え、出てきたものを人間が確認し、良し悪しを判断するプロセスが欠かせない。
　目的をはっきり伝えず、ただ「いい感じにやって」と頼んでしまうと、新人と同じように的外れなものが返ってくる。逆に、何のために、誰に向けて、どの程度の完成度で必要なのかを伝えられれば、返ってくるものの質は大きく変わる。この「仕事の頼み方」、つまりプロンプトの設計は、これから経営者や管理職が身につけるべき新しいマネジメントスキルだと言ってもいい。

「情報漏えいが怖い」という不安について

　最近は「なんでもAIに聞く」という人も増えている。調べ物やチェックに使うのは有効だが、判断そのものを渡してしまうのは違う。AIに聞くのは検証のためで、決めるのは人。この立ち位置だけは、はっきりさせておいた方がいい。
　生成AIの話をすると、必ず情報漏えいへの不安が出てくる。だが、ルール設計はさほど難しくない。何を入力してよく、何を入力してはいけないかを社内で最初に決めておくだけで、リスクは大きく下げられる。
　例えば、顧客の個人情報や取引先との契約条件など、外部に出してはいけない情報の範囲を明確にし、それ以外の一般的な業務であれば積極的に使ってよい、という線引きを共有するだけで、社員は安心して使い始められる。難しく考えすぎて手を止めてしまう方が、実はもったいない。

まず経営者自身が触ってみる

　最後に、一番大切なことを書いておきたい。「若手に任せて自分は触らない」という経営者がいる会社ほど、社内での導入が進まない。現場で使える基準を持てるのは、実際に自分の手で触ってみた人だけだ。触ったことがない経営者は、AIができることとできないことの区別がつかず、過剰な期待をしたり、逆に必要以上に警戒したりしてしまう。
　今日からできることは三つある。

　1、仕事の見直し。「人でなくてもできる仕事」を見つける。
　まずはAIに任せられそうな仕事を一つ探してみよう。

　2、知恵を残す=データにする。ベテラン社員の知識を言葉にする。
　現場のノウハウや判断基準をマニュアルやデータとして少しずつ残し始めよう。将来の大きな財産になる。

　3、「まず試してよい」と宣言する。
　最初から全社展開を目指す必要はない。数名のプロジェクトチームでも構わない。必要な投資は惜しまず、有料サービスも活用しながら、小さく始めて成功体験を積み重ねることが大切だ。

イラスト：ゲッティイメージズ

逆風を追い風に

　経営者自身が使ってみれば、やがて「この作業もAIに任せられないか」という問いが生まれる。この問いを持てるようになると、社内で導入を指示するときの言葉も変わる。「AIを使って効率化しろ」ではなく、「この資料の下書きはAIに任せて、確認だけ自分でやってみて」という具体的な指示ができるようになる。
　小さなことで構わない。まず自分で触り、一つの仕事を任せてみる。その一歩が、人手不足という逆風を、会社を変える追い風へと転換するきっかけになる。

株式会社ドリーム・アーツ　プロモーション＆ブランディング本部マーケティングリード　金井優子（かない・ゆうこ）
大手システムインテグレイター出身。2016年、クラウド事業などを手がける株式会社ドリーム・アーツ入社。データ分析・活用をきっかけにシステムエンジニアからマーケティングに職種をチェンジ。現在は広報・コーポレートマーケティング業務で自社のブランディング確立に奮闘中。

（Kyodo Weekly 2026年8月24日号より転載）