AIエージェントを社員として迎え入れる組織とは？新しい技術を活かすために人と文化に向き合う

新しい技術を古い組織に入れても、古い組織は変わらない

米国で開催されたヘルスケア展示会HIMSSで、ある公式が紹介されたことがあります。

「New Technology + Old Organization = Costly Old Organization 」

これは、ニューテクノロジーを古い組織に投入しても、コストのかかった古い組織になるだけだ、という意味です。

一見シンプルな等式ですが、日本企業の現在地を驚くほど正確に言い当てています。

世界における日本の立ち位置

IMDの2025年世界デジタル競争力ランキングで、日本はスイスや米国、シンガポールに大きく遅れを取る位置にあります。「ビッグデータと分析の活用」では日本は69カ国中67位に位置し、ビジネスの適応の遅さやスキル人材の不足が主要な課題として挙げられています。IMDが指摘するのは、単に投資が足りないことではなく、投資を現場の変化に転換する仕組みが機能していない、という事実です。

さらに注目すべきは、その内訳です。AIへの民間投資の検討度合いでは一定の水準にあるものの、柔軟性・適応性では下位に沈み、企業の俊敏性は最下位です。投資の意欲と組織の対応力の間に、大きな断絶があるのです。同じアジア圏でも、シンガポールや台湾、韓国はデジタル競争力で上位を保ち続けており、その差は年々広がる傾向にあります。

これはまさに、先の公式が示す状況そのものです。新しい技術は導入しているのに、組織の側が変われていない。結果として、コストだけが膨らんだ「古い組織」が生まれているのです。

日本企業が抱える3つの共通課題

ブレインパッドがこれまで多くの企業を支援する中で、繰り返し耳にしてきた悩みがあります。整理すると、次の3つに集約されます。

1つ目は「具体的に何をすればいいかわからない」です。 全社横断のDX組織を立ち上げた、AIが使える環境を構築した、Copilotも全社導入した。ところが、具体的に何から着手すべきか、方向が定まらない。

2つ目は「研修のあとが描けない」です。研修カリキュラムは整備した。受講もさせた。そこから先、受講者をどう業務の現場と結びつけるかで手が止まってしまう。

「研修は整えてあるんです」

展示会の会場でも、現場の担当者から何度も聞こえてくる声です。研修は整えてある。けれど、その先の導線が設計されていない。この断絶が、育成投資をコストに変えてしまいます。

3つ目は「一部の人しか使わない」です。ピンときた社員はあらゆる業務にAIを活用して楽しそうに動き回っている一方、大半の社員は一度試して終わってしまう。生成AIサービスが次々と登場し、進化し続けているにもかかわらず、です。

なぜ悩みは消えないのか

技術は進歩している。にもかかわらず、なぜ同じ課題が消えないのでしょうか。原因は2つあります。

ひとつは、「何でもできる」ことの裏返しとしての戸惑いです。紙とペンを渡されて「何か書いてください」と言われたら、多くの人は手が止まります。データもAIも同じで、使いこなせばほぼ何でもできてしまう。だからこそ、何から始めればよいのか決めきれない。

もうひとつは、組織にも個人にも働く「元に戻ろうとする力」です。ChatGPTやGemini、Copilotを試して、確かに成果は出た。けれど、次にまた使うかと問われれば、大半は「面倒だから普通のやり方で」と戻してしまう。現場では「導入意義には総論として賛成」であっても、いざ実務となると「慣れ親しんだやり方」に固執し、元のプロセスに戻ってしまう「組織の慣性」が発生しています。

つまり、ツールを配っただけでは何も変わらないのです。必要なのは、組織そのものを新しいテクノロジーに合わせて設計し直すことです。

では、どうすれば組織は変わるのでしょうか。ブレインパッドが22年間の支援を通じて辿り着いた答えを見ていきます。

突破する鍵は「人」と「文化」にある

2004年の創業以来、ブレインパッドは1,400社以上のデータ活用支援に携わり、延べ80,000名以上の人材育成を手がけてきました。そこで見えてきたのは、成否を分けるのは技術の性能でもデータの量でもなく、「人」と「文化」だという事実です。

道具を使いこなす人をつくる3つの条件

AIもデータも、あくまで道具です。道具は使う人がいて初めて価値を生み出します。ところが、その「使う人」をつくることに、多くの企業は苦戦しています。

使う人をつくるには、3つの条件が必要です。

• リテラシー：どんな道具なのか、どう使うのかを理解し、実際に触れる状態にすること
• 体験価値：使ってみて得られる手応え。自分の作業が変わる実感、同僚からの反応、成果へのつながりを感じられること
• スポンサーシップ：経営層が「この道具を使うのだ」という意思を明確に示し、自ら率先して使うこと

研修はリテラシー向上の一部を担うにすぎません。体験価値とスポンサーシップが伴わなければ、研修は十分な効果を発揮できません。

文化として伝承される状態をつくる

もうひとつの鍵が「文化」です。ここでいう文化とは、新しく入ってきた社員に改めて教え込まなくても、「うちでは当たり前にそうやるんだよ」と自然に伝わっていく状態を指します。

朝、PCを立ち上げてまずAIに話しかける。議事録の下書きはAIに任せる。判断に迷ったらAIに壁打ちする。こうした振る舞いが、意識せず行われる組織。そこまで来て初めて、データ・AI活用は定着したと言えます。

ブレインパッドとしては「AIやデータはあくまでもツールであり、人に向き合うことがコアになる」と考えており、この視点がサービス設計の根幹にあります。

AIエージェント時代に備えるための5つの答え

では、AIエージェントが社員として働く日を迎えるとき、組織には何が求められるのか。ブレインパッドはこれを5つの問いへの答えとして整理しています。

1. 経営者・マネジメントが「決裁者」から「筆頭実践者」になる
2. 無数の選択肢に「意志（Will/Vision）」を立てテーマを生み出す
3. 社員全員がAIは「魔法の杖」ではなく「最強の部下」と理解する
4. AI/データは「一部の人」ではなく「全員」が息を吸うように使うものと思う
5. 「勘と経験』を『データと論理」に変換する土台を作る

それぞれ、実践の入口として押さえておきたいポイントがあります。

たとえば1つ目の経営者の実践。「AIを入れたいです」と現場が提案しても、テクノロジー進化をキャッチアップできていない上司の判断で止まる経験をお持ちの方は少なくないはずです。経営層自身がリスクを取って使う姿勢を示せば、その壁は大きく下がります。ブレインパッドも、経営層向けに1〜2時間の短時間セミナーを設計し、短期集中でインプットからマインドセットまでを届けるプログラムを用意しています。執行役員クラスが自ら試行錯誤する姿を示すだけで、現場の提案が通りやすくなるのです。

2つ目は「意思を持ったテーマ設定」。ChatGPTに「何かやりたいことある？」と投げても、ありきたりのアウトプットしか返ってきません。「私たちはこれを変えたい」「この顧客にこの価値を届けたい」という意思が先にあって、初めてAIは意味のある提案を返してくれます。ブレインパッドが提供するテーマ探索ワークショップも、この「意思」を組織から引き出すことを狙いとしています。

3つ目のAIは最強の部下、という視点も効果的です。部下に「あれやっといて」とだけ指示して望む成果が返ってくる確率は、決して高くありません。目的、状況、そしてリソースや期間といった制約条件まで伝えて初めて、期待に近いアウトプットが返ってきます。生成AIへの指示も、まったく同じです。プロンプトが短い人ほど「AIは使えない」と評価しがちですが、実は指示の解像度が足りていないだけ、というケースが多く見られます。

4つ目の「息を吸うように使える状態」は、文化の話そのものです。PCやスマートフォンを、私たちは一日に何度触ったか数えもしません。AIついても同じように自然に日常に溶け込んで初めて、業務の景色が変わります。そのためには、研修で知識やスキルを習得するだけでは足りず、実際に使い続ける機会と仲間の存在が欠かせません。AI活用コミュニティやデータ/AI活用コンペは「使い続ける場」を提供し、仲間を増やす機会にもなります。

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5つ目の「勘と経験をデータと言葉に変換する」は、最も根が深く、最も効き目の大きい取り組みです。ベテランが「この案件はちょっと怪しいな」と直感で見抜く判断の裏には、積み重ねてきた経験があります。ところがその多くは暗黙知のまま、本人の頭の中に閉じ込められています。暗黙知を形式知として書き出すことができれば、AIに代行させることも、組織として引き継ぐことも可能になります。

「点」ではなく「線」で支援する発想

5つの答えに一度に取り組むのは容易ではありません。ブレインパッドは2026年1月から「BrainPad Data Talent Experience Service」の提供を開始し、「研修」などの単発的な支援だけではなく、自社のデータタレント組織を構築・運営する中で培ったノウハウを基に、「採用した人材が育たない」「育成した人材が定着しない」「研修内容を何に使えば良いかわからない」等の課題を解消するサービスを展開しています。

キーワードは「線」です。研修だけ、データ基盤だけ、テーマ探索だけ、という断片的な支援では、支援と支援の間で手応えが切れてしまう。採用からインプット、実践、文化醸成までを一続きの体験として設計することで、ようやく組織の慣性を乗り越える推進力が生まれます。

もちろん、すべての要素を一度に導入する必要はありません。組織の現状に応じて必要なピースを組み合わせる発想が、この考え方の出発点です。

おわりに

新しい技術を古い組織に入れても、古い組織は変わりません。組織が変革するのは、人と文化に手を入れたときだけです。

本記事で示した5つの答えは、そのまま順番に取り組む必要はありません。自社にとってどれが最も効きそうかを一つ選び、小さく始めることが現実的です。なかでも強くおすすめしたいのは、経営層から率先して使い始めることです。リスクを取って試す姿勢こそが、組織の慣性を崩す最短経路になります。

AIエージェントを同僚として迎える日は、確実に近づいています。その日までに、皆さんの組織の「人」と「文化」を、どこまで整えられるでしょうか。第一歩を、今日から踏み出してみてはいかがでしょうか。