--- title: "AI導入への不安や抵抗への向き合い方：声を聞き、理由ごとに手を打つ｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-anxiety-and-resistance/ description: "AI導入への不安や抵抗は、説得で抑えるより、理由を聞いて分けることから始めるのが近道です。影響が分からない、取り残される、仕事が変わる、情報の扱いが心配など、理由ごとに手を打ち、現場の声を進め方に生かします。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：組織と文化](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) # AI導入への不安や抵抗への向き合い方：声を聞き、理由ごとに手を打つ 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AI導入への不安や抵抗は、説得で抑えるより、理由を聞いて分けることから始めるのが近道です。影響が分からない、取り残される、仕事が変わる、情報の扱いが心配など、理由ごとに手を打ち、現場の声を進め方に生かします。 自社の「組織と文化」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/) AIの導入を進めると、「本当に必要なのか」「自分の仕事はどうなるのか」といった声が出てくることがあります。こうした声は、導入の妨げとして扱われがちですが、進め方を良くする手がかりにもなります。この記事では、不安や抵抗の理由の見分け方と、理由ごとの向き合い方を整理します。 この記事でわかること - 働く人と会社が、AIなどの新しい技術にどんな不安を持っているか - 不安や抵抗の理由の見分け方と、理由ごとの対応 - 現場の声を進め方に生かす手順 ## 働く人は、AIにどんな不安を持っていますか？ 独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）が2025年9月に公表した調査では、AIなどの新しいテクノロジーについて、正社員が挙げた不安（「そう思う」の計）は次のとおりでした。 | 不安の内容 | 割合 | |---|---| | 影響が分からないことへの不安 | 48.3% | | 仕事の内容が変わることへの不安 | 32.6% | | 取り残されることへの心配 | 30.4% | | 仕事が奪われることへの心配 | 29.5% | 同じ調査では、年齢が低いほど、仕事が奪われることや仕事の内容が変わることへの不安が高い傾向も示されています。一方、取り残されることへの心配は50代以上で高くなっていました。**年齢の高い人ほど抵抗が強い、と決めつけないほうがよさそうです。** 一方、会社の側にも不安があります。同じ調査の企業調査では、新しい技術の導入の課題として、従業員が使いこなせるかへの不安を挙げた企業が64.5%、必要な教育訓練が分からないとした企業が59.5%でした。働く人と会社の双方が、それぞれの不安を抱えている状態といえます。 ## 不安や抵抗には、どんな理由がありますか？ 同じ「使いたくない」という声でも、理由はさまざまです。理由によって、効く手立てが変わります。 | 理由 | 声の例 | 主な手立て | |---|---|---| | 影響が分からない | 「自分の仕事がどうなるのか分からない」 | 決まっていること・まだ決まっていないことを分けて伝える | | 取り残される | 「使い方についていけるか心配」 | 段階に合わせた研修、身近な人に聞ける場 | | 仕事が変わる | 「これまでのやり方が否定される気がする」 | 業務の見直しに本人の経験を生かす | | 情報や品質が心配 | 「お客様の情報を入れて大丈夫なのか」 | ルールの説明、心配の内容を確かめて対策に反映 | | 必要性を感じない | 「いまのやり方で困っていない」 | 本人の業務での具体例、使わない選択の扱いの明確化 | 総務省の「令和8年版情報通信白書」でも、日本企業が生成AIの活用で懸念するリスクとして、社内情報の漏えいなどのセキュリティのリスク、出力結果の精度、著作権などの権利の侵害が多く挙げられています。**情報や品質への心配は、会社として取り組むべき課題を指摘している場合があります。**こうした声は、抑えるのではなく、対策に取り入れる対象として扱います。 不安や抵抗の理由ごとに、効く手立てが変わります - **影響が分からない**：決まっていること・まだ決まっていないことを分けて伝える - **取り残される**：段階に合わせた研修、身近な人に聞ける場 - **仕事が変わる**：業務の見直しに本人の経験を生かす - **情報や品質が心配**：ルールを説明し、心配の内容を**対策に反映** - **必要性を感じない**：本人の業務での具体例、使わない選択の扱いの明確化 情報や品質への心配は、会社として取り組むべき課題を指摘している場合があります。 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、「組織と文化」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/) ## どのように向き合えばよいですか？ 次の手順で進めます。 ### ① 声を集める 不安は、公の場では言い出しにくいものです。匿名のアンケート、少人数での話し合い、上司との1対1の面談など、話しやすい方法を組み合わせます。心理的安全性（意見や不安を安心して話せる状態）があるかどうかで、集まる声の量と質が変わります。 ### ② 理由ごとに分ける 集めた声を、前の表のような理由ごとに分けます。理由ごとの件数が分かると、どこから手を打つかを決めやすくなります。 ### ③ 理由ごとに手を打つ - **影響が分からない**：導入の目的、変わること・変わらないこと、まだ決まっていないことと決める時期を伝えます。 - **取り残される**：全社員向けの基礎の研修に加えて、身近な推進役に気軽に聞ける場を用意します。総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIと人の作業の分担が変わっていくことを見込んだ教育・リスキリング（学び直し）の検討や、世代による差に配慮した学びの機会に触れています。 - **仕事が変わる**：業務の見直しでは、その業務をよく知る人に参加してもらいます。長く業務を担ってきた人の経験は、AIの出力を確かめるうえでも欠かせない力です。 - **情報や品質が心配**：利用ルールで何を守っているかを説明し、指摘された心配が対策の漏れであれば、ルールや設定を見直します。 ### ④ 対応したことを伝え返す 声を集めたままにすると、「言っても変わらない」という受け止めにつながります。どの声に、どう対応したか、対応できなかったものはその理由を、全体に伝え返します。 声を進め方に生かす手順 - **声を集める**：匿名のアンケート、少人数の話し合い、1対1の面談など話しやすい方法で - **理由ごとに分ける**：理由ごとの件数が分かると、どこから手を打つかを決めやすくなります - **理由ごとに手を打つ**：伝える、学ぶ場を用意する、見直しに参加してもらう、ルールや設定を見直す - **対応したことを伝え返す**：対応できなかったものは、その**理由**も伝えます ## 気をつけたいことは何ですか？ - **約束できないことを約束しない**：不安を和らげたい気持ちから、決まっていない雇用や配置のことを約束すると、あとで信頼を損なうおそれがあります。業務を見直すときは事前に説明し意見を聞く、といった進め方を約束するほうが現実的です。 - **使わない人を評価で追い込まない**：AIの利用の回数を評価に直接結びつけると、不安が強まり、形だけの利用が増えることがあります。評価やモニタリングに関わる扱いは、労務の観点から慎重に確かめます。 - **管理職の不安にも目を向ける**：部下の業務の進め方が変わると、管理職の役割も変わります。経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」も、役員・管理職の意識の改革をデジタル人材の育成の方向性の一つに挙げています。管理職向けの説明や学びの場を別に設けると、現場への伝わり方が安定します。 - **雇用や労働条件に関わる判断は専門家に確かめる**：配置転換や業務の大きな変更を伴う場合は、社会保険労務士や弁護士などの専門家にも確認します。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ガイド - [AI導入の社内への伝え方：目的・変わること・守ることを、順番に伝える](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-internal-communication/) - [チェンジマネジメントでAIの定着を進める：理由・不安・手順・評価を順に変える](https://www.ai-ready.jp/guide/change-management-for-ai/) - [AIを使う文化の育て方：一部の人の工夫を、会社の習慣にする](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-culture-building/) - [AI活用と労務管理の注意（評価・モニタリング）](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-management/) - [働き方の見直しとAI活用：生まれた時間の使い道と、労働時間・評価のルールを一緒に決める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-workstyle/) - [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/) コラム - [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](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/) - [社内のAIの使いこなしの差をどう埋めるか](https://www.ai-ready.jp/column/ai-skill-gap/) 用語 - [心理的安全性](https://www.ai-ready.jp/glossary/psychological-safety/) - [チェンジマネジメント](https://www.ai-ready.jp/glossary/change-management/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) ## よくあるご質問 QAIの導入に反対する社員がいます。導入を見送るべきでしょうか？ A反対の理由によります。情報の扱いや品質への心配など、実際のリスクを指摘する声であれば、進め方を見直す手がかりになります。理由を聞いたうえで、対応できることは対応し、目的と進め方を改めて説明する、という順番で考えると判断しやすくなります。 Q年齢の高い社員ほど抵抗があるのでしょうか？ A一概には言えません。JILPTの調査では、年齢が低いほど、仕事が奪われることや仕事の内容が変わることへの不安が高い傾向が示され、取り残されることへの心配は50代以上で高くなっていました。不安の中身は年代によって異なるため、年齢で決めつけず、一人ひとりの理由を聞くことが大切です。 Q不安を和らげるために、雇用を守ると約束してよいですか？ A会社として決めていないことを約束すると、あとで信頼を損なうおそれがあります。決まっていることと、これから決めることを分けて伝え、業務を見直すときは事前に説明し意見を聞く、といった進め方を約束するほうが現実的です。雇用や労働条件に関わる判断は、専門家にもご確認ください。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [心理的安全性](https://www.ai-ready.jp/glossary/psychological-safety/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [リスキリング](https://www.ai-ready.jp/glossary/reskilling/) - [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/) - [デジタル人材](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-talent/) - [チェンジマネジメント](https://www.ai-ready.jp/glossary/change-management/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) ## 「組織と文化」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) [定着させる／組織と文化AIの利用状況の把握と定着の測り方：広さ・深さ・続き方を、個人の監視にせずに見る石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-adoption-measurement/)[定着させる／組織と文化AIを使う文化の育て方：一部の人の工夫を、会社の習慣にする嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-culture-building/)[定着させる／組織と文化AI委員会の作り方と運営：役割・メンバー・議題・審査の流れ嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-governance-committee/) ## 出典 1. [独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）「働く意識の変化や新たなテクノロジーに応じた労働の質の向上に向けた人材戦略に関する調査（企業調査・労働者調査）」（2025年9月16日）](https://www.jil.go.jp/press/documents/20250916.pdf) 2. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編（PDF）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 3. [総務省「令和8年版情報通信白書」懸念されるリスク及びリスク対策のための取組状況](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121140.html) 4. [経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0」（PDF）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc3.0.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. 働く人は、AIにどんな不安を持っていますか？ 2. 不安や抵抗には、どんな理由がありますか？ 3. どのように向き合えばよいですか？ 4. 気をつけたいことは何ですか？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「組織と文化」 [組織と文化の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) 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「AI導入への不安や抵抗への向き合い方：声を聞き、理由ごとに手を打つ｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-anxiety-and-resistance/