生成AIを「使っている」と「うまく使えている」は違う
個人の活用レベルの積み上げが、組織全体の生産性を左右する​​

帝国データバンクの調査*1では、生成AIを活用する企業は34.5%に達し、そのうち86.7%が業務への効果を実感していると回答。生成AIは「導入するかどうか」を検討する段階を越え、すでに多くの企業で実務に活用されています。​​​​

だからこそ、目立ち始めているのが、生成AIを上手に「使えている人」と「使えていない人」の差です。​​​​​
その差は、利用頻度​やアクセス数だけでは判断できません。​​​​​
利用ログで把握できるのは「使ったか」どうかであり、出力の品質や業務成果に結びついているかという活用の「質」は測れないのです。​

また、こうした差は、個人の問題にとどまりません。コーレ式会社の調査*2では、生成AIを使いこなせない人によって業務に支障が生じると感じたとの回答が71.3%にのぼりました。個人の活用差は、チームの生産性、ひいては組織全体の成果に影響する可能性があります。一人ひとりの活用力の積み上げが、組織が伸びるかどうかを左右するのです。​

本書では、成果を生む活用の共通項を整理したうえで、職種別・階層別に「使えている人」と「使えていない人」の差を示します。​
さらに、組織の活用力を高めるために必要な「成果を出せる状態」の観点を定義し、個人の実務活用レベルを客観的に評価して育成へつなげる方法をご紹介します。​

自社の活用の現在地を点検し、次の一手を検討する材料として、ぜひご活用ください。​​​

*1出典：帝国データバンク｜生成AIに関する企業の動向調査​​​​​
*2出典：コーレ株式会社「2026年最新・企業の生成AIの利用実態調査」、2026年3月​​​​​

本書をおすすめする方​

• 生成AIを導入したが、業務改善の手ごたえがない方​​​
• 社員の活用レベルや活用格差を把握できていない方
• 生成AI活用を全社の成果につなげたいDX推進担当の方​​​​
• 育成や投資の優先順位を判断したい経営層・管理職の方​​​​​

本書でわかること​

• 利用回数だけでは活用の実態を判断できない理由​
• 職種別・階層別に見る、活用度の差と典型例​​
• 成果を生む人に共通する4つの行動​
• 活用力を測る3つの観点と育成への進め方​

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