生成AIを導入したのに使われないのはなぜ？現場の「使わない本音」をAIで聞き、定着につなげる方法
「全社で生成AIを使えるようにしたのに、思ったほど使われていない」「ライセンスは配ったけれど、一部の人しか活用していない」——2026年、多くの企業でこうした声が聞かれるようになりました。導入そのものは進んだ一方で、**「入れたのに効果が出ない」「現場に定着しない」**という次の壁にぶつかっている段階です。
ツールを配れば使われる、というわけではありません。使わない人には使わないなりの理由があり、その理由は「忙しくて」「なんとなく不安で」といった、本人も言語化しにくい・口に出しにくいものであることがほとんどです。
この記事では、生成AIが現場で使われない背景を整理したうえで、一人ひとりの「使わない本音」を評価者ではないAI対話で安心して聞き取り、定着施策につなげる方法を解説します。
生成AIは「入れた」のに「効果が出ない」——企業の現在地
生成AIの導入率は、この1〜2年で大きく伸びました。PwC Japanグループの「生成AIに関する実態調査2026 春」では、日本企業の生成AI活用・推進の水準は約87%に達し、米国と同等の水準まで来たとされています。一方で同調査では、期待を上回る効果を生み出せている企業の割合は6カ国比較で最も低く、効果が出るまでの想定期間も長くなる傾向が指摘されています。
「導入は進んだが、効果はこれから」——これが多くの日本企業の現在地です。
利用の広がりにもばらつきがあります。帝国データバンクの調査（2026年3月）では、業務で生成AIを活用している企業は34.5%とされ、活用企業の多くが業務効果を実感している一方、**「回答の正確性」「情報漏えいリスク」「使える業務範囲が分からない」**といった不安が上位に挙がっています。
さらに、組織のなかでも活用度合いは一様ではありません。ある管理職向けの調査では、AIを使いこなす社員とそうでない社員のあいだにスキル格差を感じる企業が7割を超え、なかでも中間管理職（課長・リーダー層）の活用が現場社員より遅れがちという傾向も報告されています。
つまり問題は「導入したかどうか」ではなく、「配ったツールが、誰に・どこで・なぜ使われていないのか」が見えていないことにあります。
なぜ生成AIは現場で「使われない」のか
使われない理由は、一つではありません。現場でよく見られるのは、次の4つの壁です。
1. 心理的な抵抗と不安
「間違った答えを鵜呑みにして失敗したくない」「自分の仕事が奪われるのではないか」「使いこなせない自分を見せたくない」——生成AIに対しては、便利さへの期待と同じくらい、漠然とした不安がついて回ります。この抵抗感は、研修を1回開いただけでは解けません。
2. 「自分の業務にどう使うか」が分からない
チャットの使い方は分かっても、目の前の仕事のどこに当てはめればいいのかが分からない、というつまずきは非常に多く見られます。「文章作成や要約に便利」と言われても、自分の職種・業務に翻訳できなければ、結局これまでのやり方に戻ってしまいます。
3. スキル格差と「聞ける相手」の不在
得意な人はどんどん使いこなし、そうでない人は置いていかれる。分からないことを気軽に聞ける相手が身近にいないと、格差は開く一方です。特に、部下の手前「今さら聞けない」という管理職ほど、静かに使わなくなっていきます。
4. 情報漏えい・正確性への懸念
「社外秘の情報を入れてよいのか」「出てきた数字は信用できるのか」——ルールや線引きが曖昧なままだと、慎重な人ほど手を止めます。これは個人の意識の問題というより、ガイドラインと安心感の設計の問題です。
これら4つの壁は、いずれも**「使う人の内面」にある**という共通点があります。だからこそ、利用ログやアンケートの数値だけを見ても、本当の原因にはたどり着けません。
「使わない本音」は、普通のアンケートでは出てこない
生成AIの定着を測ろうと、多くの企業がアンケートを実施します。しかし、「使っていますか？」「役立っていますか？」と尋ねる形式では、なかなか本音が集まりません。理由は3つあります。
- 建前が出やすい：会社が推進している施策に対して、「使っていない」「役に立たない」とは書きにくい。無難な回答に寄ってしまう
- 理由が深掘りされない：「あまり使っていない」に丸を付けても、その裏にある「何が引っかかっているのか」までは聞けない
- 書く負担が大きい：自由記述で不安や困りごとを丁寧に書いてもらうのは相手の負担が重く、結局空欄か一言で終わる
その結果、「利用率○○%」という数字は出ても、「なぜ使われないのか」「どうすれば使うのか」という、施策に必要な肝心の部分が空白のままになりがちです。定着施策が、当てずっぽうの研修追加やツール追加になってしまうのは、この空白が原因です。
一人ひとりの「使わない本音」をAI対話で聞く
ここで役立つのが、**AIが対話形式で回答者一人ひとりに話を聞く「AIインタビュー／AIアンケート」**という手法です。ホンネミルは、まさにこの用途に使えるツールです。
選択式のアンケートと違い、AIが回答に応じて**「差し支えなければ、どんなところで手が止まるか、もう少し教えてください」**と自然にフォローアップし、本人も言語化しきれていなかった引っかかりまで引き出します。生成AIの定着というテーマにおいて、次のような価値があります。
評価者ではないから、正直に話せる
聞き手が上司や推進担当者だと、「使えていない」とは言いにくいものです。相手が評価に関係しないAIであれば、「正直まだよく分からない」「情報漏えいが不安で触れていない」といった本音を、安心して打ち明けやすくなります。
全員に、同じ深さで聞ける
対面ヒアリングは時間の制約で数人が限界ですが、AI対話ならリンクを送るだけで、全社員・全部署に同じ品質で深掘りヒアリングができます。「声の大きい推進派」だけでなく、「静かに使っていない多数」の声こそ、定着のカギになります。
部署別・役職別に、つまずきどころが見える
集まった回答はAIが自動で構造化・要約します。「営業は使い方が分からない、管理職は聞ける相手がいない、経理は情報漏えいが不安」——といった具合に、どの層が・どの壁で止まっているのかが可視化されます。全社一律の研修ではなく、層ごとに効く打ち手を設計できます。
「聞いて終わり」にせず、施策につなげる
「何件中何件がこの不安を挙げたか」まで把握できるため、優先順位を付けて施策に落とせます。ガイドラインの明確化が先か、職種別の活用事例集が先か——データにもとづいて定着施策を組み立てられるようになります。
生成AI活用ヒアリングで聞くとよい5つの問い
実際にヒアリングを設計するときは、「使っている／いない」を尋ねるだけでなく、その背景まで開いていく問いを用意します。ホンネミルではAIが深掘りするため、起点となる問いは3〜5問程度で十分です。
- いまの業務で、生成AIをどんな場面で使っていますか？（使っていない場合は、その理由も含めて） — 実態と、使わない理由の起点を同時に把握する
- 使ってみて「便利だ」と感じた瞬間、逆に「うまくいかなかった」瞬間はありますか？ — 成功体験と失敗体験の両面から、定着のヒントを探る
- 使うのをためらう・手が止まるのは、どんなときですか？ — 心理的抵抗や不安の中身を具体化する
- 「これができたら仕事がラクになる」と思う使い方はありますか？ — 現場が本当に求めているユースケースを掘り起こす
- 安心して使うために、会社にあってほしいサポートやルールは？ — ガイドラインや研修など、施策への具体的な要望を集める
こうして集めた声は、そのまま定着施策の設計図になります。**「配って終わり」から「使われるまで伴走する」**へ、施策の質が変わります。
まとめ：定着のカギは、現場の「本音」に耳を澄ますこと
生成AIの導入は多くの企業で一段落し、いまは「いかに現場に根づかせるか」という次のフェーズに入っています。そして定着を左右するのは、ツールの性能そのものよりも、使う一人ひとりの内面——不安、つまずき、期待——にどれだけ耳を澄ませられるかです。
その本音は、利用ログにも、選択式アンケートにも表れません。評価者ではない相手に、安心して、自分のペースで語れる場があってはじめて言葉になります。
ホンネミルは、AIが対話形式で一人ひとりの声を深掘りし、部署別・役職別に構造化して見せるAIインタビュー／AIアンケートのプラットフォームです。生成AIの活用実態ヒアリングはもちろん、研修効果の確認や社内制度の見直しなど、幅広い用途に使えます。無料クレジットで、まずは「なぜ使われないのか」を全員に聞くところから始めてみてください。
