はじめに
こんにちは、株式会社ZENKIGENの柳原です。
harutaka事業部でDX推進室のマネージャーとして、社内外の生成AI活用推進に取り組んでいます。
先日、「BtoB×生成AI推進担当 本音でLT会」というイベントを主催&登壇しました。
この記事では、その発表内容をベースに、「生成AIツールを作ったのに現場で使われない」という課題と、そのアプローチについて共有します。
生成AIツール作ったけど使われない問題
DX推進あるあるとして、「生成AIで便利ツールを作った！」と意気込んで開発したものの、実際には現場であまり使われない...という経験、あると思います。
生成AI活用あるある
- せっかくAIツールを作成&導入したのに、現場で使われない
- そこそこの精度が出て「いけそう！」と思うものの、満足してしまって中途半端になる
これ、結構あるあるなんじゃないかなと思います。
うまくいかなかった事例：交通費申請チェック Gem
具体的なうまくいかなかった例として、交通費申請のチェックのGemがあります。
弊社ではfreeeで交通費申請を行っているのですが、以下のようなフローを考えました：
- freee画面上で交通費を入力
- 申請内容をブラウザ上で選択してコピー
- 交通費申請チェッカーの Gemini (Gem) を開く
- 申請内容をペーストしてレビューを受ける
確かにそこそこの精度でチェックはしてくれましたが、
手間の割にメリットが少ないという問題がありました。
なぜ浸透しないのか
ツールが浸透しない主な原因は以下が考えられます。
- 周知不足：伝えるのが大変・ツールの存在を伝えても、すぐに忘れられる
- UI/UXの問題：画面遷移が多いと、現場は面倒で使わない
- メンテナンス体制の不在：作った人（私）がメンテしないと精度が保てない、情報がアップデートされない
運用に乗せるまでが非常に大変なのは共感いただけると思います。
改善アプローチ：仕組み × 人
この課題に対して、「仕組み」と「人」 の両面からアプローチすることで改善を図りました。
改善アプローチ：仕組み
仕組みで改善①：ユーザー導線のすぐそばに置く
まず意識したのは、利用のハードルを極限まで下げるということです。
Slackメンション/スタンプで呼び出せる「ZEN-AIくん」
普段使っているSlack上でメンションするだけでAIが回答してくれる仕組みを作りました。
ユーザーはいつものフローを変えることなく、自動でAIが起動する形にしました。
- 新しいツールを開く必要がない
- 既存のワークフローに自然に組み込まれている
- 特別な操作を覚える必要がない
これだと、心理的・物理的な障壁をかなり取り除けます。
Chrome拡張機能：交通費申請チェッカー
もう一つ、冒頭の交通費申請チェックをするChrome拡張機能も作りました。
- freeeなどの候補者ページを開く
- ブラウザ上で拡張機能を起動
- 申請内容を自動で取り込む
- AIが申請内容をチェックしてフィードバック
- 人がチェックして修正
Chrome拡張にすることで、コピペは不要になりました。
ChatGPT Atlas のようにブラウザにAIが組み込まれるようになれば不要になりますが、セキュリティ観点に社内に閉じたい場合は拡張機能が有効です
このように、日常使いのツールとの連携がポイントで、ユーザーの導線を変えずにAI機能を提供することを意識しました。
仕組みで改善②：勝手にAIが動いている
次に意識したのは、ユーザーの意識的な操作を不要にするということです。
問い合わせチケットへの自動回答下書き
HubSpotを使った問い合わせ管理において、以下のようなワークフローを構築しました：
ワークフロー：
- 顧客からの問い合わせ
- HubSpotでチケット起票
- Zapier Workflowで連携
- Dify（AIプラットフォーム）で回答生成
- HubSpotの下書きとして記載
- 担当者が確認・修正・送信
この仕組みの良いところは、担当者が何もしなくてもAIが動き始めるという点です。
担当者は最終確認だけすればよく、ゼロから回答を考える必要がなくなりました。
仕組みで改善③：画面遷移を上回る便利さを提供
３つめのポイントは、圧倒的な時間短縮効果で画面遷移ストレスを超えるということです。
セキュリティアンケート壁打ちアプリ
BtoB SaaSビジネスで避けられない、お客様からのセキュリティチェックアンケートの対応、とても大変です。
そこで、Difyを使ってセキュリティアンケートの壁打ちができるアプリを開発しました。
- 効果：対応時間が数時間 → 30分に短縮
となり、大きな価値提供ができれば、多少の手間も許容されやすくなります。
※ 提出する前にかならず担当が人手で回答を作成しています。
改善アプローチ：人
人で改善①：現場で改善が回るようにする
どれだけ仕組みができても、結局使うのは人です。
持続可能な運用のためには、現場の人々が自律的に改善できる環境を整える必要があります。
現場主導の改善文化を作る
基本的な考え方：業務を最も理解している現場の人が自分自身で改善できるのが理想
ただ、全員がエンジニアのようにコードを書けるわけではありません。
そこで、なるべくノーコードで改善が回せるように意識しています。
活用ツール：
- Zapier
- Dify
- Notion AI
- Slack ワークフロー
- Gemini
RAGのメンテナンスもノーコードで
例えば、問い合わせボットのナレッジベース（RAG）のメンテナンスも、Difyのナレッジ画面上から問い合わせ担当者が直接行えるようにしています。
具体的な運用：
- AIの回答がいまいちだと感じたら、担当者がDify上から知識を追加
- 半自動でのナレッジ登録できるChrome機能も開発
このように、現場の人が気づいたときにすぐ改善できる仕組みが重要なんです。
段階的なスキルアップ
軌道に乗ってきた人には、Cursorを使ってGoogle Apps Script（GAS）を書いてもらうなど、段階的にスキルアップしてもらっています。
いきなり難しいことをやってもらうのではなく、グラデーションをつけて対応してもらう感じですね。
人で改善②： AI活用できる人を増やす
施策：
- 全社的なレクチャーやワークショップの実施
- モチベーションがある人を中心に輪を広げる
- 改善できる楽しさを実感してもらう
嬉しい変化：
改善の楽しさを覚えると、あとは自分でどんどん触ってくれるようになりました。
こういったものができたよ、というのをSlackでシェアしてくれたり、業務時間外にも趣味のように自分で学んでくれる人も出てきました。
このような自走する人を中心に、全体のスキルアップを広げていく取組です。
効率化のための時間を作る
「効率化したいけど、日々の業務に追われて作業時間が取れない」という声も多いんですよね。
この課題に対して、「もくもくタイム」という形で作業時間を確保しています。
工夫点：
- 普段のミーティングとは違う雰囲気を作る
- アバターを使って気持ちを切り替える
- 集中して改善作業に取り組める環境を提供
今後の課題
大きな改善には開発が必要
現状、エンジニアである自分が見られる範囲でしか大きな改善が進まないという限界を感じています。組織の規模が大きくなってくると、ここがボトルネックになってきます。
既存システムの導入も検討すべき
作り込むよりも、既存のシステムを大きく導入したほうが結果的には早く、メンテナンスも容易になるケースも多いと感じています。
自前で作るか、買うか、のバランスは常に考える必要がありますね。
まとめ
「仕組み × 人」のバランス
使いやすいツールを作ることと、それを現場で使い続けられる環境を整えること、同時に取り組むことで、初めて生成AIの効果を組織が享受できると感じています。
「生成AI活用が進まない」という課題を抱えている同様の組織において、本記事で紹介した取り組みが皆さんの生成AI活用のヒントになれば幸いです。
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