生成AIを導入したのに使われない企業がハマる、3つの落とし穴

生成AI活用、定着していますか？

生成AIを導入して、PoC（概念実証）まではうまくいったのに、いざ現場で本格運用を始めてみたら誰も使ってくれない――そんな悩みを持つ企業は少なくありません。この記事では、「なぜ生成AIが実務に定着しないのか？」という問題の根本を掘り下げ、生成AIを業務で本当に使える形にするために必要な視点と技術的アプローチを解説します。

◇ 生成AIを導入しても「現場で使われない」企業

生成AI市場は急速に拡大しており、ChatGPTやBard、Claudeなどのツール導入が企業でも一般化しつつあります。しかしその一方で、「導入したはいいが利用率が上がらない」「数人が触って終わってしまった」という声も聞かれます。

せっかくコストをかけて導入した生成AIが使われないということは、そのコストは無駄になります。そればかりか、職場全体に「AI活用は難しい」「AIじゃ課題解決できない」という”諦めムード”が生まれるかもしれません。AI活用があらゆる業界に浸透しつつある今、AI活用を諦めることは企業が社会の流れから取り残されることと言っても過言ではありません。

では、なぜせっかく導入した生成AIが使われなくなるのでしょうか？

◇使われない理由①：回答が信頼できない（ハルシネーション問題）

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、非常に滑らかな文章を出力しますが、「それっぽいけれど間違った情報」（ハルシネーション）を返すこともあります。これは、検索エンジンや社内ナレッジに頼っていた従来の業務と決定的に異なる部分です。

企業にとって致命的なのは、出典が不明なまま意思決定に使われること。特に法務・会計・人事など、正確さが求められる部署では、この不透明さが「生成AI＝使えない」という印象に直結します。
いかに自然な文章が生成できたとしても、情報が不正確であれば業務においてはリスクでしかありません。

◆社内データとつながっていないことが原因

LLM（大規模言語モデル）はWeb上の情報や学習済みデータをベースにしており、自社独自のナレッジ（社内規定・過去事例・商談記録など）とつながっていません。その結果、現場からは「役に立たない」「ズレた回答が返ってくる」という不満が出てしまいます。

RAG（検索拡張生成）という仕組みを利用することでハルシネーションを抑制することはできますが、RAGの精度次第では満足のいく回答品質を得られない可能性もあります。

RAGについては下記の記事をご覧ください。
→https://self.systems/laboratory-about-rag/

◇使われない理由②：業務と結びつかない（ユースケース設計の不在）

最近の生成AIツールは汎用性が高く、さまざまな業務に活用できます。しかし、現場が本当に求めているのは、目の前の業務に即したサポートです。いかに汎用性の高いツールでも、個別の業務に最適化するには細かい設定や最適なフローを設計する必要があり、そのハードルの高さが運用の妨げになる場合があります。

「業務に生成AIを使いたいけれど、どこに使えばいいか分からない」
「SlackやTeamsなどの既存の業務ツールと連携できていない」
「誰がルールを定め、細かいカスタマイズを行うのか、明確になっていない」

このような戸惑いが広がる背景には、明確なユースケースが設計されていないことがあります。

生成AIツールのユースケースについては下記の記事をご覧ください。
→https://self.systems/laboratory-work-efficiency-rag/
→https://self.systems/laboratory-ai-agent-usage-example/

◆生成AI単体では活用の幅が限られる

生成AIツールを導入しても、既存の業務ツールと連携できなければその活用の幅は限定的です。たとえば、社内資料が保存されているクラウドストレージを検索できたり、社内のコミュニケーションツール（SlackやTeamsなど）から手軽に利用できる生成AIツールであれば、既存の業務フローに無理なく組み込むことができるでしょう。

使われない理由③：メンテナンス、カスタマイズが煩雑（UI・作業フロー）

生成AIの運用には、“使いやすさ”が欠かせません。多くの生成AIツールは、状況に応じて設定を変更したり、RAG（検索拡張生成）のリソースを更新するといったメンテナンスが必要です。それらの作業が煩雑であったり専門知識を要する場合、メンテナンスがおざなりになり、やがて生成AIのパフォーマンスが低下して「使えなくなる」リスクを抱えています。
また、実際の業務に合わせて「細かいカスタマイズができない」もしくは「設定が複雑で難易度が高い」ツールも、十分に活用されないという結果に陥りがちです。

こうした小さな導入障壁が、日常的な活用を妨げてしまいます。

◆選ぶなら”痒いところに手が届く”AIを

生成AIは非常に汎用性の高い技術です。そのため、生成AIツールを使い始めると「もっとできることがありそう」「さらに効率化できるのでは」という”欲”が出てきます。しかし、実際には利用するツールによって定められた機能以上のことはできません。生成AIツールを選定する際は、自社での運用に合わせて“細かくカスタマイズや機能拡張を行えるか”が重要なポイントです。
ただし、カスタマイズなどの設定に専門知識や複雑な操作が必要なようでは、運用のハードルが上がってしまいます。導入前に操作性やUIのわかりやすさを確認し、誰でも手軽に活用できるツールを選ぶと良いでしょう。

◇生成AIは「考えて動く」エージェント型へ

最近の生成AIトレンドでは、「ただ答えるだけ」ではなく目的に応じて自律的に動く“AIエージェント”が注目されています。これは、RAG（検索拡張生成）やWEB検索、データ分析とグラフ化などの複数のアクションを自律的に判断して実行できる生成AIツールです。

たとえば、営業担当者が「A社へのアップセル提案を考えて」とAIに依頼すると、

• Web検索で競合他社の動向を収集
• 社内議事録からA社の課題を抽出
• 社内ナレッジから関連製品・導入事例を提示
• 提案書を作成してファイル出力

といった一連の行動を、一回の指示で完結させるのがAIエージェントの力です。

◇実務で本当に使えるAIとは？成功企業の共通点

生成AI活用が定着している企業にはいくつかの共通項があります。

1. RAGでナレッジを活用している

外部の情報だけでなく、自社の過去事例・マニュアル・議事録・ファイルなどを取り込んだ「自社専用の答え」が出せるように設計されています。また、ハルシネーションを軽減できるだけでなく、自社ナレッジの検索や共有を効率化できるため、社内問い合わせ対応や新人育成の効率化、属人化した業務の標準化などに役立てられています。

2. 業務フローと自然につながっている

AIがメール・チャット・議事録など日常の業務と直結して動作することで、わざわざ別画面を開く必要がなく、自然に使われています。また、エージェント型のツールの場合は、自然言語で指示するだけでAIが自律的に様々なツールにアクセスしてタスクを実行できるので、職種によっては日々の業務を“AIとのチャットだけで完結”させることも、理論上は可能です。

3. UIがシンプルで学習不要

「エンジニアがいなくても使える」「Slackで聞くだけでいい」といったハードルの低さが、継続利用に繋がっています。SaaS型のツールであれば最近は”ノーコード”が主流になっていますが、その反面、設定やカスタマイズの自由度が低いツールも多くあります。
選ぶならシンプルなUIで、自社に合わせた設定やカスタマイズを誰でも行うことができるAIツールを選びましょう。

◇使われるAIを目指すなら、“見えない壁”を超える設計が必要

生成AIの導入で本当に成果を出したいなら、「導入すれば使われる」という幻想は捨てなければなりません。導入成功のカギは、

この3つを備えた「業務に溶け込むAI」です。

今後注目されるAIエージェント製品や事例を見ていくと、その多くが自社データ活用×タスク指向の自律動作を備えています。

業務で本当に使われるAIとは何か？ そのヒントを探している方は、「実務とシームレスに連携できるAIツール」に注目してみてください。

◆ おすすめの生成AIツール

SELF株式会社の提供する「SELFBOT」は高い回答精度と使いやすい管理画面を備えたRAGツールです。

• 独自の精度向上機能によって柔軟かつ正確な回答を提供
• 顧客対応、社内利用のそれぞれに特化したサービスを展開
• 問い合わせ対応、資料検索、文書解析・要約、Web検索など多様な機能を備え、汎用性が高い
• Teams、Slack、SharePointなどのツールともスムーズに連携可能
• 高度なセキュリティで大手企業、大学への導入実績が多数

サービスの詳細は各サービスページをご覧ください。
→SELFBOT 顧客対応：https://self.systems/selfbot/
→SELFBOT 社内利用：https://self.systems/selfbot-inside/

また、SELF株式会社では「SELFBOT」の具体的な活用方法を紹介するオンラインセミナーも定期的に開催しています。
RAGに関する質問、相談は下記のお問合せページからお気軽にお問い合わせください。