--- title: あらゆる会社が犯しているAIの重大な過ち――そしてその修正方法 description: ほとんどの会社は、ユーザーをサポートすることなくAIの導入を急いでいます。試行錯誤（トライアル＆エラー）がうまくいかない理由と、L&Dがテクノロジー、ワークフロー、従業員のウェルビーイングをいかに調和させることができるかを学びましょう。 canonical: https://ja.smartcat.com/blog/learning-and-development-ai-problems-solutions/ language: ja updated: 2026-11-10 --- # あらゆる会社が犯しているAIの重大な過ち――そしてその修正方法 **「いろいろ触ってみて、分かったことを共有してください」** これは現在、あまりにも多くの組織におけるAI導入戦略となっている。フォーチュン100の会社、連邦政府機関、中小企業を問わず、あらゆる場所でそれが起きています。確かに、チームの視点を活用し、実績のある実践例をまとめることは、常に良い考えです。しかし、私たちが話題にしているのは火傷（火）以来の人類にとって最も重要な発見なのだ――少なくとも、多くのテクノロジー企業幹部たちの言葉を信じるならば。 92%の会社が、[次へ続く3年間でAIへの投資を増やすプランを立てています](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work)。[1] 組織はテクノロジースタックに多大なリソース（および多くのFOMO：取り残されることへの恐れ）を注ぎ込んでいます。なぜなら、彼らはAIを将来の収益を解き放つ「鍵」として表示しているからです。しかし、これらの新しいツールを最大限に活用するために仕事そのものがどのように進化しなければならないかという「応用」の段階になると、多くの企業はデジタルトランスフォーメーションの取り組みを、すでに過度な負担を抱えている従業員に委ねてしまっています。経営陣は**人々にはすでにやるべき仕事がある**ということを忘れてしまっているかのようだ。 74%の会社がAIの取り組みから[価値を実現するのに苦労している](https://www.bcg.com/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value)ことは驚くべきことではありません。[2] 一部のケースでは、その技術は単に約束された成果をもたらす準備が整っていないだけなのです。同時に、AIを通じて業務のやり方を適応させることが期待されている労働者は、日々の責任の残高を取りながら、この世代を画するテクノロジーを使いこなすための追加の時間やサポート、指導を一切受けていないまま、それを続行している。経営陣は、彼らが単に……自分たちで解決することを期待している。その結果、自らのAIイニシアチブが完全に成熟していると考えている組織は、わずか1%にすぎません。 多くの[会社]は、デジタルトランスフォーメーションの取り組みを、すでに過重な負担を抱えている従業員に任せています。経営陣が、**人々にはすでにやるべき仕事があることを忘れてしまっているようにすら感じられます。"** JDディロン Axonifyのチーフ・ラーニング・アーキテクトであり、『The Modern Learning Ecosystem』の作成者 - プライマリ CTA ## 【JDディロン登壇ウェビナー】エージェント、アシスタント、自動化：AI主導の職場環境でポテンシャルを解き放つ方法 洞察に満ちたこのウェビナーでは、現場の学習と従業員エンゲージメントの著名な専門家であるJD・ディロンが、学習・能力開発の専門家がAIの可能性とその実践的なアプリケーションとの間にある大きなギャップをどのように埋めることができる求を探ります。 - [録画を見る](https://www.smartcat.com/events/20250611-webinar-agents-assistants-automation/) ## イノベーション対効率性 私たちは、AIによる仕事の変革のまだ初期ステージにいます。[AIエージェント、アシスタント、自動化](https://www.smartcat.com/blog/what-are-ai-agents/)が職場に浸透しつつある一方で、AIの可能性とその実世界での実用化との間には、依然として大きなギャップが存在しています。方針は現在策定中です。地域の規制は後手に回っている。テクノロジープロバイダーは、自社のソリューションを急速に進化させています。テクノロジーは、当面の間、絶えず変化し続けるでしょう。 一方で、「より少ないリソースでより多くの成果を上げる」というドライブは、イノベーションを推進する動きと衝突しています。会社が収益性を高めるために予算を削減し人員を減らす中、クリアなロードマップもないまま、従業員がデジタル革命を主導することを期待している。このアプローチでは、従業員に権限が与えられません。それは、すでにストレスが多く敵対的な職場環境をさらに悪化させるだけです。 従業員のエンゲージメントと幸福度（ウェルビーイング）は、過去最低水準に近づいています。従業員の65%が[燃え尽き症候群に苦しんでいる](https://www.hrdive.com/news/employee-burnout-productivity/703405/)とレポートしており、72%がそれが自身のパフォーマンスに悪影響を及ぼしていると答えています。[3] AIはこのプレッシャーを強めるばかりです。ピュー研究所の調査によると、米国の労働者の52%が自身の役割に対する[AIの影響を懸念しており](https://www.forbes.com/sites/julianhayesii/2025/02/28/52-of-employees-fear-ai-at-work-smart-ceos-see-an-opportunity/)、32%が仕事の喪失を恐れていることがわかりました。[4] クリアな戦略と適切なサポートがなければ、会社はAIの可能性を最大限に引き出すことに失敗するリスクがあり、一方で従業員は増大する不確実性に対処することを余儀なくされます。 ## 推測の削除 有意義な変更は、試行錯誤（エラー）だけでは達成できません。発見、実験、そして反復はイノベーションにとって不可欠ですが、慎重な計画と方向性によって残高が保たれなければなりません。AIがその潜在能力を最大限に発揮するためには、組織は業務プロセスの変革をガイドするためにリソースを充てなければなりません。これは単に従業員に新しいツールの使い方を教えるだけにとどまりません。変更していくワークフローの中や組織の優先事項に合わせて、これらのツールを効果的に適用可能にする方法について、人々はクリアなガイダンスを必要としています。 組織は、ワークフローのどこにAIが適合するのか、どのタスクに依然として人間の関与が必要なのか、そして生産性を最大化するためにプロセスをどのように再設計すべきかを判断するために、リソースを割り当てなければなりません。経営陣は、チームメンバーを部門横断的に業務を行うよう指名し、改善すべき領域を特定するとともに、最大の価値を提供できるアプリケーションを明確にする必要があります。この協働的なアプローチにより、変革のプロセス全体を通じて従業員のエンゲージメントを確保しながら、その効果を最大限に高めることができます。人とテクノロジーの連携を最優先に位置づけることで、組織は業務効率と良好な従業員エンゲージメントの双方を確保することができます。 ## AI主導のワークフロー最適化で生産性を最大限に引き出す - [Smartcat AIプラットフォームを無料でお試しください](https://smartcat.com/sign-up/) - [デモを予約](https://www.smartcat.com/book-a-demo/) ## L&Dの役割の明確化 AIは、L&Dが管理すべき単なるもう一つのトレーニングトピックではありません。それは、現代の職場においてL&D（学習・能力開発）が果たす役割を根本から変革しています。[AIによって、学習とサポートを革新的な方法でパーソナライズすることが可能になり](https://www.smartcat.com/learning-and-development/)、スタンドアロンのソリューションから、ワークフローに直接組み込まれた統合されたエコシステムへと移行します。これにより、個人が知識を共有し、問題を解決し、不可欠なスキルをより効果的に身につけることができるようになります。この変化を受け入れることで、限られたL&Dリソースを拡張し、より多くの人々が適切な権限に合わせたサポートを受けられるようにし、最も複雑な能力開発の課題に独自のスキルを集中させることができます。 L&Dはこの新たなマインドセットを活用して、[従業員が職場の急速な変更についていけるようヘルプする](https://www.smartcat.com/blog/making-work-more-human-with-ai/)こともできます。個人が自力で変革に対処することを期待するのではなく、L&D（人材開発部門）は、従業員が自身の役割がどのように進化しているかを理解するヘルプとなるよう、必要なサポートやガイダンスを提供することができます。私たちは従業員が質問をし、どのような変更を求められているのかを明確に理解できるようにするための場を作成し、彼らが受動的な傍観者ではなく、この変革への能動的な参加者であると実感できるようにしなければなりません。 L&Dは、従業員に変更を伝える最も効果的な方法を決定するために、IT、業務、人事を含む組織全体の意思決定者と協力しなければなりません。そうすることで、従業員の関心が高い重要分野とスキル開発の取り組みを一致させ、従業員が新しい慣行やプロセス、期待に適応できるようヘルプすることができます。これにより、L&DはAIを取り巻く恐怖や不確実性を軽減する極めて重要な役職に位置づけられます。さらに、AIの仕組みについて大まかな概要を提供するような、一般的で既製のコンテンツライブラリに頼りたいという誘惑に抗わなければなりません。そうではなく、私たちが焦点を当てるべきなのはAIの実社会での応用であり、従業員がこれらのツールを日々の業務プロセスへ効果的に統合する方法を理解できるよう支援することです。 ## AI時代における人間中心の考え方 組織の変革は、そこで働く人々の学習の速さを超えることはできない、ということを忘れてはなりません。単にテクノロジーの進化に遅れずについていくだけでなく、人々がテクノロジーと共に成長していけるよう、力を合わせて取り組みましょう。 作成者について JDディロンは、人材育成のベテランリーダーであり、*The Modern Learning エコシステム*の作成者です。ディズニー、カプラン、AMCなどの組織において、運営、トレーニング、パフォーマンスの分野で25年以上の経験を持つJDは、Axonifyの最高学習責任者（CLO）およびLearnGeekの創設者として、人々が日々最高の仕事を行えるようヘルプしています。 AIに関する声明 この投稿のすべてのワードは、人間の作成者によって書かれました。制作プロセスの全体を通して、リサーチ、アイデア出し、編集のサポートにAIが使用されました。 ## Sources - メイヤー、H.、イー、L.、チュイ、M.、＆ ロバーツ、R.（2025年1月28日）[*職場におけるスーパーエージェンシー：人々の力を引き出し、AIの可能性を最大限に引き出す*](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work)。マッキンゼー・アンド・会社 [mckinsey.com](http://mckinsey.com) - ボストン コンサルティング グループ. (2024年10月24日).[*2024年におけるAIの導入：会社の74%が価値の実現と拡大に苦戦*](https://www.bcg.com/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value)。ボストン コンサルティング グループ。[bcg.com](http://bcg.com) - Crist, C. (2024年1月2日). [*従業員の65%が2023年に燃え尽き症候群を経験したと回答*](https://www.hrdive.com/news/employee-burnout-productivity/703405/).HR Dive. [hrdive.com](http://hrdive.com) - ヘイズ二世、J.（2025年2月28日）. [*従業員の52%が職場でのAIを恐れている：賢明なCEOは好機と捉える*](https://www.forbes.com/sites/julianhayesii/2025/02/28/52-of-employees-fear-ai-at-work-smart-ceos-see-an-opportunity/).フォーブス。 [forbes.com](http://forbes.com)