--- title: "社内のAIの使いこなしの差をどう埋めるか｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/ai-skill-gap/ description: "社内のAIの使いこなしの差は、研修を増やすだけでは埋まりにくいものです。差の中身を「知らない・試していない・業務につながらない」に分け、それぞれに合う手当てを組み合わせると、無理なく全体の底上げができます。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：人材](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) # 社内のAIの使いこなしの差をどう埋めるか 執筆：[桐谷彰人](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#kiritani)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 2件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 社内のAIの使いこなしの差は、研修を増やすだけでは埋まりにくいものです。差の中身を「知らない」「試していない」「業務につながらない」の3つに分け、それぞれに合う手当てを組み合わせると、無理なく全体の底上げができます。 自社の「人材」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 生成AIを導入した会社では、しばらくすると「よく使う人」と「ほとんど使わない人」がはっきり分かれてきます。よく使う人は資料づくりや調べものの時間を減らしている一方で、使わない人は導入前と同じ働き方のままです。この差を放っておくと、仕事の進め方が人によってばらばらになり、AIの効果も一部の人にとどまります。この記事では、使いこなしの差をどう捉え、どう埋めていくかを考えます。 この記事でわかること - 使いこなしの差が生まれる3つの理由 - 理由ごとに合う手当て - 差を「助け合い」に変える進め方 ## 使いこなしの差は、なぜ生まれるのでしょうか？ 差が生まれる理由は、大きく3つに分けられます。 1つ目は「知らない」です。AIで何ができるか、何をしてはいけないかを知らないため、手を出せない状態です。社内のルールが分からず、情報漏えいが怖くて使わない人もいます。 2つ目は「試していない」です。できることは知っていても、忙しくて試す時間がない、うまく答えが返ってこなかった経験からやめてしまった、という状態です。 3つ目は「業務につながらない」です。何度か試したものの、自分の仕事のどこで使えばよいかが見つからない状態です。営業や経理など職種によって使いどころが違うため、一般的な使い方の紹介だけでは自分ごとになりにくいことがあります。 同じ「使っていない人」でも、理由は人によって違います。理由を分けずに一律の研修を増やしても、「知らない」人には役立つ一方で、「業務につながらない」人には響かないことがあります。 使っていない理由ごとに、合う手当てが違います - **知らない**：全員向けの基礎と、**分かりやすいルール** - **試していない**：試す時間ときっかけ（小さなお題・部署での15分の試行） - **業務につながらない**：同じ仕事をしている人の、職種ごとの使い方の例 理由を分けずに一律の研修を増やしても、「業務につながらない」人には響かないことがあります。 ## 理由ごとに、どんな手当てが合いますか？ ### 「知らない」人には、全員向けの基礎と分かりやすいルール まず、全員が共通して知っておく内容をそろえます。経済産業省の「デジタルスキル標準」は、すべてのビジネスパーソンが身につける知識やスキルを示す「DXリテラシー標準」と、DXを推進する人材の役割とスキルを示す「DX推進スキル標準」で構成されています。2023年8月のver.1.1では、DXリテラシー標準に生成AIに関する補記が加えられました。社内の基礎の研修の内容を決めるときの手がかりになります。 あわせて、入力してよい情報と入力してはいけない情報、出力を人が確かめることなど、社内のルールを短くまとめて伝えます。総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」も、共通の指針の一つに「教育・リテラシー」を挙げています。ルールが分かると、不安から使わなかった人が試しやすくなります。 ### 「試していない」人には、試す時間ときっかけ 試していない人に必要なのは、知識より機会です。たとえば、次のような工夫があります。 - 部署の会議の中で15分だけ、全員で同じ作業をAIで試してみる - 「今週はメールの下書きをAIで作ってみる」のように、小さなお題を出す - うまくいかなかった例も共有し、聞き方を変えると結果が変わることを体験してもらう 一度うまくいく体験をすると、自分から使い始める人が増えます。 ### 「業務につながらない」人には、職種ごとの使い方の例 業務につながらない人には、自分と同じ仕事をしている人の使い方を見せるのが近道です。営業なら提案書の下書きや商談のメモの整理、経理なら規程の確認や問い合わせへの回答の下書きなど、職種ごとの例を集めます。 例を集めるときは、うまくいった指示の文（プロンプト）をそのまま共有できる形にしておくと、まねしやすくなります。社内で集めた指示の文を整理して共有する方法は、別の記事で紹介しています。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「人材」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 差を「助け合い」に変えるには、どうすればよいですか？ 使いこなしの差は、悪いことばかりではありません。よく使う人は、周りに教えられる人でもあります。差を埋めるだけでなく、得意な人の力を生かす仕組みをつくると、全体が早く底上げされます。 ### ① 得意な人を「推進役」として位置づける 部署ごとに、AIの使い方に詳しい人を推進役として決めます。推進役は、同じ部署の人の相談に乗ったり、うまくいった例を集めたりします。業務の時間の中で取り組めるよう、上司が役割として認めることが大切です。 ### ② スキルの段階を見える化する 「ルールを理解している」「日常の作業で使える」「業務の手順を見直せる」のように段階を決め、いまどこにいるかを本人が確かめられるようにします。スキルの段階を表にまとめるひな形も用意しています。段階は評価のためではなく、次に何を学べばよいかを本人が知るために使います。 ### ③ 定期的に共有の場をつくる 月に一度、短い時間でも、使い方を共有する場があると、使う人が少しずつ増えていきます。成果の大きさを競うのではなく、「こんな使い方をした」という気軽な共有にすると、参加しやすくなります。 差を「助け合い」に変える3つの進め方 - **推進役を決める**：得意な人が同じ部署の相談に乗り、うまくいった例を集める - **段階を見える化する**：本人が**次に何を学べばよいか**を知るために使う（評価のためではない） - **共有の場をつくる**：月に一度、成果を競わず気軽に使い方を共有する ## 経営者や管理職が気をつけたいことは何ですか？ 差を埋める取り組みでは、使わない人を責めない姿勢が大切です。「使っていない人」として名前を挙げたり、利用の回数だけで評価したりすると、形だけ使う人が増えたり、不安を口に出せなくなったりします。 利用の回数よりも、「どの業務で、どのくらい時間が減ったか」「どんな困りごとがあるか」を聞くほうが、次の手当てにつながります。また、管理職自身が使ってみせることも、部下が試しやすくなるきっかけになります。 全員が同じ水準を目指す必要はありません。全員がルールを守って基本の使い方ができ、得意な人が周りを助けている状態を目指すと、無理なく続けられます。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIのスキルマップ](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-skill-map-sheet/) ガイド - [全社員がAIリテラシーを身につける進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-literacy-for-all/) - [社内のAI推進役の育て方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-champion-program/) - [AIに関わるスキルの整理と育成計画](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-skill-map/) - [社内のプロンプト研修の作り方：頼み方・確かめ方・入力してよい情報を、自社の業務で練習する](https://www.ai-ready.jp/guide/prompt-training/) - [デジタルスキル標準（DSS）の活用：自社に必要な人材とスキルを言葉にする](https://www.ai-ready.jp/guide/digital-skill-standards/) コラム - [社内のプロンプト集の作り方と育て方：集める・整える・直す](https://www.ai-ready.jp/column/growing-a-prompt-library/) 用語 - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) ## よくあるご質問 Q使いこなしの差は、どのくらいあっても問題ないのでしょうか？ A全員が同じ水準になる必要はありません。業務で求められる最低限の使い方と、守るべきルールを全員が理解していれば、その先の差は得意な人が周りを助ける形で生かせます。 QAIを使わない社員に、使うよう求めるべきですか？ Aまずは使わない理由を聞くことをおすすめします。使い方が分からない、業務で使う場面が思いつかない、情報の扱いが不安など、理由によって手当てが変わります。理由に合わせて支えるほうが、命令するより定着しやすくなります。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [デジタルスキル標準（DSS）](https://www.ai-ready.jp/glossary/dss/) - [スキル（AIエージェント）](https://www.ai-ready.jp/glossary/agent-skills/) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) ## 「人材」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) [人材AIと一緒に働く力を育てる今日から始める3つのリスキリング桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/)[人材プロンプトエンジニアリング入門 AIに伝わる頼み方の基本桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/prompt-engineering/)[人材技能の継承にAIをどう使うか？ベテランの知見を残す進め方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/skill-transfer-and-ai/) ## 出典 1. [経済産業省「デジタルスキル標準」](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html) 2. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064299.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 使いこなしの差は、なぜ生まれるのでしょうか？ 2. 理由ごとに、どんな手当てが合いますか？ 3. 差を「助け合い」に変えるには、どうすればよいですか？ 4. 経営者や管理職が気をつけたいことは何ですか？ 5. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「人材」 [人材の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「社内のAIの使いこなしの差をどう埋めるか｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/ai-skill-gap/