～AI活用で“個人作業の効率化”だけでなく“組織的な生産性向上”を実現する方法とは？～
株式会社wib（本社：東京都台東区小島、以下 当社）は、企業全体で生成AIを導入し、その活用を推進する立場にある全国の20代～50代の経営者・役員・会社員500名を対象に、組織内におけるAI活用の実態調査を実施しました。
本調査は、多くの企業でAI導入が進む中、組織としてAIへの投資効果を最大化する要因を明らかにすることを目的としています。
調査の結果、導入企業の7割以上が一定の成果を感じている一方で、「期待を大きく上回る成果」を出しているトップ層には、「業務手順の標準化（ワークフロー）」と「社内ナレッジの蓄積（データベース化）」が存在しているという共通点があることが判明しました。
調査サマリー
- 導入企業の72.8%が「期待通り」以上の成果を実感。うち「期待を大きく上回る」トップ層は27.2%に上る。
- 一方で、AIの活用用途は「メールや文章の作成（約46%）」「調べものや情報収集（約37%）」といった個人的な作業が上位を占め、組織全体の生産性を向上させる活用はできていない企業が多い。
- 成果が出ている企業の約半数も「勉強会はあるがデータ蓄積は不十分」と回答。単なる共有の場づくりだけでなく、仕組みとしてのデータ蓄積が成果を分ける。
- 成果が出ていない企業の48.4%が、業務手順について「マニュアルがない・人によってやり方が違う」と回答。
- 成果が出ていない企業の57.8%が、AIに渡す社内資料が「散在している」「個人の頭の中にしかない」と回答。
- 成果を出している企業の81.5%が「全社もしくは部署単位で共通の業務手順」を定着させており、27.7%は全社横断でデータを集約・整理している。
- 今後、組織的なAI活用を推進する上で「社内データの整理・集約（約46%）」「専門家のサポート（約42%）」「業務の標準化（約30%）」が求められている。
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調査結果詳細
- 生成AIを導入済みの企業に対し、当初の期待に対する成果を聞いたところ、「期待を大きく上回る成果が出ている（27.2%）」、「期待通りの成果が出ている（45.6%）」となり、合計72.8%がポジティブな成果を感じていることがわかりました。
- 一方で、「期待を下回る（15.2%）」「全く出ていない（4.2%）」と回答した企業も約2割存在し、生成AI導入後の成果創出に苦戦している企業の存在が浮き彫りになりました。
- AIの主な活用用途を聞いたところ、「メールや文章の作成・要約・翻訳（約46%）」「調べものや情報収集（約37%）」が上位を占めました。
- 一方で、「社内の独自データや過去資料といった、組織内でのナレッジ共有（約22%）」や「複数のステップや部門にまたがる、業務フローの完全な自動化（約23%）」など、組織全体の効率化に関わる活用はスコアが低迷しています。
- 多くの企業において、AIの導入が「個人の手作業の代替」の域を出ておらず、組織としての抜本的な生産性向上に繋がっていないことがわかります。
- AI活用のナレッジ共有体制について比較すると、成果が出ていない層では「成功事例の蓄積・共有はあるが、教え合う場（勉強会など）はない」が47.4%と最多でした。
- 一方、成果を出している層では「定期的な勉強会があり、成功事例のデータも十分に蓄積されている」と回答した割合が30.2%に上り、成果不振層（7.2%）と約4倍の差が開きました。
- しかし、成果を出している層であっても半数（50.8%）が「勉強会などはあるが、データとしての蓄積・共有は不十分」と課題を感じていることが分かりました。ノウハウを共有する「勉強会」を開くだけでは足りず、組織の資産として「成功パターンをデータとして蓄積・仕組み化」することが、成果を生み出すために必要です。
- 期待を下回る・成果が出ていないと回答した層の48.4%が、業務手順について「マニュアルはなく個人の頭の中にある（17.5%）」「マニュアルはあるが実態は人によってやり方が違う（30.9%）」と回答しました。
- 共通の手順がないため、AIを利用する際にも「各自が自分の判断で試行錯誤している」状態に陥っています。
- AIが回答の根拠とする社内資料についても、期待を下回る層の57.8%が「各部署や個人のフォルダに散在しており、古い情報も混在（39.2%）」または「そもそもドキュメント化されておらず、個人の頭の中にしかない（18.6%）」と回答しました。
- 「AIに質の高い情報を渡すための環境作り」が進んでいないことが、アウトプットの質が改善しない要因となっています。
- 一方で、「期待を大きく上回る成果が出ている・期待通り」と回答した企業においては、その81.5%が「誰が見てもわかる明確な業務マニュアルが全社である（29.9%）」「部署やチーム単位で手順が定着している（51.6%）」と回答しており、AIを使う前の「共通の手順（ワークフロー）」を明文化しています。
- さらに、成功企業の27.7%は、AIが参照すべき社内資料を「全社横断で集約・常に最新の状態に整理（ナレッジベース化）」しており、ツールの導入以前に「AIが迷わないための環境作り」が進んでいるという明確な差がついています。
- 今後のAI活用において必要なことを聞いたところ、「最適なAIツールの導入（約20%）」よりも、「社内データの整理・集約（約46%）」「専門家のサポート（約42%）」「業務の標準化（約30%）」が上位を占めました。
- AIという「ツール」を活かすための土台作りこそが、急務と捉えられています。
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こんな方におすすめ
- 全社的にAIを導入したが、期待ほどの成果が出ていないと感じている方
- AI活用を「個人の効率化」から「組織の生産性向上」へと引き上げたい方
- 成果を出している企業が実践している具体的な取り組みを知りたい方
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AI活用の仕組み構築なら「シクミカ」 サービス概要
「シクミカ」は、業務の棚卸しからAIの組み込み、現場への定着までを一気通貫で支援する業務改善コンサルティングサービスです。単なるツールの導入支援ではなく、「AIが活用できる基盤（ナレッジ・フロー）」を整え、現場で実用的に回る仕組みを構築します。
3つの主な特徴
- 属人化の解消（資産化）
ベテランの経験や担当者ごとのバラツキを可視化。
誰でも再現可能なプロセスへ整理し、退職や異動に強い組織体制を作ります。
- AI前提のワークフロー設計
「AIの実行」と「人の判断」を明確に切り分け。
社内の暗黙知をAIが参照できる形（構造化データ）に整備し、AIの活用効果を最大化します。
- 現場定着までの伴走支援
設計・資料作成に留まらず、テスト運用や改善までサポート。
専任担当者による定期MTGやチャット相談を通じ、現場で「使い続けられる」状態を実現します。
具体的な支援内容
企業の課題に合わせ、効果の高い項目から着手します。
- 業務棚卸し、ワークフロー設計、マニュアル・手順書の作成といった可視化・設計
- 社内ナレッジの構造化・構築といった基盤整備
- テスト運用、改善支援、定例MTG、チャット相談などの運用支援
モニター企業（有償）募集について
今回の立ち上げに伴い、モニター企業を募集します。
モニター企業では、実際の業務をもとに「シクミカ」の支援プロセスを導入いただきながら、サービス改善に向けたフィードバックへのご協力をお願いする予定です。
生成AIを導入したものの活用が属人化している企業、業務プロセスにAIを組み込みたい企業、業務の標準化や引き継ぎ体制に課題を感じている企業に適しています。
※モニター企業様は通常価格に特別割引をした上でサービス提供をさせていただきます。詳細はフォームよりお問い合わせくださいませ。
お問い合わせ先
サービスに関するお問い合わせ・ご相談は、以下のフォームよりお願いいたします。
営業担当が2営業日以内を目安にご連絡いたします。
サービスの説明をさせていただき、お客様の状況をヒアリングしたうえで最適なプランをご提案いたします。
・サービスサイト：https://sikumika.jp/
・お問い合わせ：https://sikumika.jp/#contact
代表者経歴
渡 雄太
東北大学経済学部卒業。双日株式会社を経て、2014年から一貫してB2Bスタートアップの事業開発に携わる。株式会社ユニラボ（現・PRONI）取締役、株式会社キャスター執行役員などを歴任。2023年以降は自身が立ち上げた株式会社wibにて、スタートアップ・中小企業を対象としたアドバイザリー、投資活動、ハンズオン支援などを手掛ける。経済産業大臣登録 中小企業診断士 としても活動。
X（旧Twitter）：https://x.com/watari922
会社概要
名称 ：株式会社wib
設立 ：2018年 10月 26日
代表取締役：渡 雄太
住所 ：〒111-0056 東京都台東区小島2-19-10 302
事業内容 ：スゴすぎる事業づくり、ITサービス企画、スタートアップ投資、経営コンサルティング
会社HP ：https://wib.co.jp/
調査概要
調査名称：AI導入と業務標準化に関する利用実態調査
調査期間：2026年3月
調査方法：インターネット調査
調査対象者：全国に居住する20代～50代の会社員・経営者・役員の男女（組織的に生成AI導入を進める企業の中で、活用を推進する立場の方）
有効回答数：500名
調査主体：株式会社wib
※調査データの引用をご希望される際は、“株式会社wib調べ”と明記いただき、弊社までご一報いただけますと幸いです。
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