--- title: "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｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-culture-building/ description: "AIを使う文化は、研修やツールの導入だけでは育ちにくく、経営が使う姿を見せる、試してよい範囲をはっきりさせる、工夫と失敗を分かち合う、仕組みに組み込む、の4つを続けることで、一部の人の工夫が会社の習慣になっていきます。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 定着させる[柱：組織と文化](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/organization/) # 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 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 6件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIを使う文化は、研修やツールの導入だけでは育ちにくく、「経営が使う姿を見せる」「試してよい範囲をはっきりさせる」「工夫と失敗を分かち合う」「仕組みに組み込む」の4つを続けることで、一部の人の工夫が会社の習慣になっていきます。 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/) ツールを導入し、研修も行ったのに、使っているのは一部の人だけ。こうした状況は、AIの活用が「定着させる」段階に入った会社でよく聞かれます。この記事では、AIを使うことが特別なことではなく、ふだんの仕事の進め方になるまでの考え方と手順を整理します。 この記事でわかること - AIを使う文化が育ちにくい理由 - 文化を育てる4つの取り組み - 文化が育っているかの確かめ方 ## なぜ、ツールと研修だけでは定着しないのですか？ 総務省の「令和8年版情報通信白書」によると、生成AIの利用を禁止している企業を除いても、業務の変革に「組織的な取組はない」と答えた日本企業は27.0%で、中小企業で高い傾向がありました。また、日本企業が生成AIの活用で懸念するリスクとしては、割合の高い順に、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挙げられています。 こうした結果からは、ツールがあっても、組織としての進め方や、**どこまで使ってよいかが分からない**ことが、利用の広がりを止める一因になりうることがうかがえます。研修は使い方を知る機会になりますが、日々の業務で試し、工夫を見せ合う場がないと、知識が習慣になりにくくなります。 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ガバナンス（AIを適切に使うための管理の仕組み）を組織の戦略や体制に落とし込み、組織の中で文化として根付かせることを期待しています。あわせて、経営層がリーダーシップを発揮することの大切さにも触れています。文化づくりは、ルールと活用の両方にまたがる取り組みといえます。 ## 文化を育てるには、何をすればよいですか？ 次の4つを、同時に少しずつ進めます。 ### ① 経営が使う姿を見せる 経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」は、組織づくりの望ましい方向性として、経営者が最新のデジタル技術や活用事例を、取締役会や経営会議で定期的に共有することを挙げています。総務省の「令和8年版情報通信白書」でも、日本企業の組織的な取組として、経営戦略の中でAI活用の目的や方針を示すことに次いで、経営幹部が社内外にAI活用の意義を発信することが多く挙げられています。 中小・中堅企業では、たとえば次のような形が考えられます。 - 経営会議の資料づくりで、経営者自身がAIを使ってみた感想を話す - 朝礼や社内の連絡で、経営者が試した使い方を短く紹介する **「使ってよい」と言うだけでなく、使う姿を見せることが、社員にとって大きな後押しになります。** ### ② 試してよい範囲をはっきりさせる 使い方が分からないことに加えて、「どこまで使ってよいか分からない」ことや情報の漏えいへの心配も利用をためらう理由になります。利用のルールで、使ってよいサービス、入力してよい情報、確認が必要な場面を示すと、安心して試せる範囲が広がります。 デジタルガバナンス・コード3.0は、社員一人ひとりが仕事のやり方や行動をどう変えればよいかを理解できる行動指針を定めて公開することにも触れています。AIの利用ルールに、禁止事項だけでなく「こう使ってほしい」という期待も書き添えると、行動の指針として伝わりやすくなります。 ### ③ 工夫と失敗を分かち合う 一部の人が見つけた便利な使い方は、共有しないとその人だけのものにとどまります。 - 部署ごと、または全社で、月に1回程度、使い方を紹介し合う短い時間をつくる - うまくいった指示の書き方を、社内のプロンプト集にためる - うまくいかなかった使い方も、理由と一緒に共有する うまくいかなかった例を話せるかどうかは、心理的安全性（意見や失敗を安心して話せる状態）に左右されます。**失敗の共有を責めない姿勢を、管理職が先に示すことが大切です。** ### ④ 仕組みに組み込む 意欲のある人の頑張りだけに頼ると、その人が異動すると続かなくなります。 - 業務の手順書に、AIを使う工程と確かめる工程を書き込む - 推進役の役割と、使える時間を業務として決める - 新入社員の研修や部署の引き継ぎに、AIの使い方を入れる デジタルスキル標準のDXリテラシー標準は、身につけたい心構えとして、変化への適応、反復的な進め方、協力し合うことなどを挙げています。こうした心構えを、仕組みの側から支えるイメージです。 一部の人の工夫を、会社の習慣にする 示す 経営が使う姿を見せる 「使ってよい」が伝わる 試してよい範囲をはっきりさせるルールに禁止事項だけでなく期待も 分かち合う 一部の人の工夫・失敗 紹介し合う場・プロンプト集 **みんなの使い方**になる失敗の共有を責めない 組み込む 意欲のある人の頑張り 手順書・役割・研修に書き込む 異動しても**続く仕組み**推進役の役割と時間を業務として決める 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/) ## 文化が育っているかは、どう確かめればよいですか？ 文化は目に見えにくいため、行動として表れるものを、いくつかの面から確かめます。 | 見る面 | 確かめ方の例 | |---|---| | 広がり | 認めたAIのサービスを使っている人の割合、部署ごとの差 | | 深まり | 業務の手順書にAIの工程が入った業務の数 | | 分かち合い | プロンプト集への登録の数、使い方の紹介の回数 | | 安心 | アンケートで「迷ったときに相談できる」と答えた人の割合 | 数字は目安として使い、数字を上げること自体を目的にしないよう気をつけます。利用の回数だけを追うと、必要のない場面でAIを使う、形だけの利用が増えることがあります。 ### 見直しの流れ 半年ごとなどに、利用の状況とアンケートの結果を見て、4つの取り組みのどこが弱いかを確かめます。たとえば、利用の広がりは十分でも、失敗の共有が少ない場合は、③の進め方を見直します。 文化が育っているかを4つの面で確かめる - **広がり**：認めたサービスを使っている人の割合、部署ごとの差 - **深まり**：手順書にAIの工程が入った業務の数 - **分かち合い**：プロンプト集への登録の数、使い方の紹介の回数 - **安心**：「迷ったときに相談できる」と答えた人の割合 数字は目安です。半年ごとなどに見て、4つの取り組みのどこが弱いかを確かめます。数字を上げること自体を目的にしないよう気をつけます。 ## 気をつけたい点はありますか？ - **使わない人を責めない**：使わない理由には、業務に合う使い方がまだ見つかっていない、情報の扱いが心配、などの理由があります。理由を聞き、支援につなげます。 - **ルールを置き去りにしない**：利用が広がるほど、入力する情報の扱いや出力の確かめ方の大切さが増します。活用を促す取り組みと、ルールの見直しを一緒に進めます。 - **評価と結びつけるときは慎重に**：AIの利用を評価に入れる場合は、回数ではなく業務の改善や工夫の共有に目を向けた項目にします。評価や働き方に関わる変更は、労務の観点からも確かめます。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [社内のプロンプト集](https://www.ai-ready.jp/templates/prompt-library-template/) ガイド - [社内のAI勉強会・コミュニティの運営：小さく始めて続ける仕組み](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-community-of-practice/) - [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/) - [社内のAI推進役の育て方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-champion-program/) - [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](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-adoption-measurement/) - [AI活用の効果を社内に伝える方法](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-effect-reporting/) 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/) - [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/) - [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/) - [AIガバナンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-governance/) ## よくあるご質問 QAIを使う文化は、どのくらいで育ちますか？ A会社の規模や業務によって大きく異なり、決まった期間はありません。文化は日々の行動の積み重ねで変わるため、経営の関与や工夫の共有を、期間を区切らずに続けることが大切です。半年ごとなどに利用の状況を確かめ、進み具合を見ていく方法があります。 Q使う人と使わない人の差が広がっています。どうすればよいですか？ A使わない理由を聞くところから始めます。使い方が分からない、使ってよい範囲が分からない、自分の業務に合う使い方が見つからない、など理由はさまざまです。理由に合わせて、身近な人の使い方の紹介や、業務に合わせた例の用意を組み合わせます。 QAIの利用を評価の項目に入れると、文化は育ちますか？ A利用の回数だけを評価に結びつけると、形だけの利用が増えることがあります。評価に入れる場合は、業務の改善や工夫の共有など、成果や行動に目を向けた項目にするほうが、文化づくりの目的に沿います。評価や働き方に関わる変更は、労務の観点からも確かめてください。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [AIガバナンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-governance/) - [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [心理的安全性](https://www.ai-ready.jp/glossary/psychological-safety/) - [デジタルスキル標準（DSS）](https://www.ai-ready.jp/glossary/dss/) - [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/) - [チェンジマネジメント](https://www.ai-ready.jp/glossary/change-management/) ## 「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/)[はじめる／組織と文化AI導入の社内への伝え方：目的・変わること・守ることを、順番に伝える桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-internal-communication/) ## 出典 1. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html) 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. [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) 4. [経済産業省「デジタルスキル標準 ver.2.0」（PDF）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/img/digitalskillstandardver.2.0.pdf) 5. [総務省「令和8年版情報通信白書」組織的な取組状況](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121120.html) 6. [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) 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. なぜ、ツールと研修だけでは定着しないのですか？ 2. 文化を育てるには、何をすればよいですか？ 3. 文化が育っているかは、どう確かめればよいですか？ 4. 気をつけたい点はありますか？ 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｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-culture-building/