「AIを使えば、この作業もっと楽になるのに」
そう思いながら、チームがなかなか動かない——。
正直に告白します。私は最初、その状況にイライラしていました。
自分で使ってみて、明らかに効率が上がる実感があった。だからメンバーにも勧めた。でも、使う人と使わない人にはっきり分かれてしまったんです。
「なんで使わないんだろう」と思っていました。
でも、あるとき気づきました。問題はメンバーではなく、私の進め方だったんです。
今回は、AI導入でぶつかった抵抗と、それをどう乗り越えたかを、失敗も含めて正直に書きます。
最初の進め方は、うまくいかなかった
まず、私が最初にやったことを書きます。
チームの朝会で、こう言いました。
「AIを使うと作業が効率化できるので、みんなも使ってみてください」
結果、ほとんど誰も使いませんでした。
今なら理由がわかります。この伝え方には、動く理由が何も入っていないからです。
- 何に使えばいいのかわからない
- 今のやり方で困っていない
- 忙しいのに、新しいことを覚える時間がない
「使ってみて」と言われても、これらが解決されていなければ動けません。当たり前でした。
抵抗には、3つの種類があった
観察していくうちに、抵抗にもいくつか種類があることがわかってきました。
1. 不安型：使って大丈夫なのか
- 顧客情報を入れて問題にならないか
- AIの回答が間違っていたらどうするのか
- 「AIに頼った」と評価が下がらないか
これは、まっとうな懸念です。運用保守は責任が重い仕事なので、慎重になるのは当然です。
2. 必要性を感じない型：今のままで困っていない
- 手作業でも回っている
- 覚える時間のほうがもったいない
- 自分でやったほうが早い
これも理解できます。目の前の仕事が回っているなら、変える動機がありません。
3. 苦手意識型：どう使えばいいかわからない
- 何を聞けばいいかわからない
- 試したけど、的外れな回答しか返ってこなかった
- 難しそう
実はこのタイプが一番多かった。そして、一番簡単に解決できるタイプでもありました。
タイプが違えば、必要な対応も違います。全部まとめて「使ってみて」では動かないわけです。
乗り越え方①：ルールを先に作った（不安型への対応）
不安型に効いたのは、使い方のルールを明文化することでした。
具体的には、こういう内容です。
- 顧客名、ホスト名、IPアドレス、アカウント情報は入力しない（汎用名に置き換える）
- 出力されたコマンドやスクリプトは、必ず内容を理解してから使う
- 本番環境への適用前に、必ず検証する
- 最終的な判断と責任は、人が持つ
「使っていい範囲」を決めると、その中では安心して使えるようになります。
逆に言えば、ルールがない状態は「何をしたら怒られるかわからない」状態です。それでは慎重な人ほど手を出せません。
そして、もう一つ大事だったのが、リーダーである私が「AIを使うことを推奨している」と明言したことです。
「AIに頼った」と評価が下がる心配があるなら、上が「使っていい」と言うしかありません。むしろ、効率化に取り組んだこととして評価する。ここを言葉にしてから、空気が変わりました。
乗り越え方②：自分の実例を見せた（必要性を感じない型への対応）
必要性を感じない人に「便利だよ」と言っても響きません。
効いたのは、具体的な実例を見せることでした。
たとえば、こういう形です。
- 「この報告書、AIにたたき台を作らせて15分で書いた」
- 「このログ解析、自分でやったら1時間かかるところを10分で終わった」
- 「この手順書、AIに新人視点でレビューさせたら3箇所抜けが見つかった」
抽象的な「効率化」ではなく、具体的な作業と具体的な時間を見せる。
そして重要なのは、自分がやってみせることです。「使ってみて」と言うだけの人と、実際に使って成果を出している人では、説得力がまったく違います。
私の場合、チームの定例資料や報告書のたたき台をAIで作り、それを普通に共有していました。特に宣伝はしません。「これAIで作ったんですけどね」と一言添えるだけ。
そのうち、「どうやって作ったんですか」と聞かれるようになりました。聞かれてから教えるほうが、圧倒的に入ります。
乗り越え方③：型を渡した（苦手意識型への対応）
一番多かった苦手意識型には、そのまま使えるプロンプトの型を渡すのが効きました。
「AIを使ってみて」ではなく、「この文章をコピペして、ここだけ書き換えて使ってみて」と渡す。
たとえば、障害調査で使う型はこういう形です。
【環境】
（OS、ミドルウェア、バージョン）
【発生している事象】
（何が、いつから、どういう頻度で）
【確認済みのこと】
（すでに調べたこと）
【知りたいこと】
（原因の候補／確認手順 など）この型を渡すだけで、「使えない」と言っていた人が「思ったより使える」に変わりました。
多くの人がAIをうまく使えないのは、能力ではなく聞き方の問題です。型があれば、その差は埋まります。
チームで使えるプロンプトの型は、共有ドキュメントに溜めていくようにしました。誰かが良い聞き方を見つけたら、そこに追加する。この蓄積が、後から効いてきます。
一番効いたのは、強制しなかったこと
ここまで3つの対応を書きましたが、実は一番効いたのは「使わなくてもいい」としたことかもしれません。
最初のころ、私は無意識に「使うべき」という圧をかけていました。使わないメンバーに対して、少し不満そうな態度を取っていたと思います。
でも、それは逆効果でした。
押し付けられたものは、身につきません。 そして、使わない選択をした人が悪いわけでもありません。
方針を変えて、こう伝えました。
「使いたい人は使ってください。使わなくても評価には関係ありません。ただ、使ってみて楽になったことがあれば共有してもらえると嬉しいです」
不思議なもので、強制をやめたら使う人が増えました。
理由は2つあると思っています。
- 「やらされ感」がなくなり、自分の意思で試せるようになった
- 使った人の成果を見て、興味を持つ人が出てきた
上から広げるより、横に広がるほうが早い。 これは、AIに限らない話かもしれません。
今のチームの状況
導入から時間が経って、今はこんな状態になっています。
- 全員が使っているわけではない（半分強、くらい）
- 使っている人は、日常的に使っている
- プロンプトの型が共有ドキュメントに溜まってきた
- 「これAIで聞いてみたら」という会話が自然に出るようになった
全員に使わせることを目標にしていません。
使いたい人が、安心して、効果的に使える環境を作る。それができていれば十分だと思っています。
そして、使わない人が損をしているとも思いません。AIを使わなくても、その人にはその人の強みがあります。
まとめ
AI導入の抵抗をどう乗り越えたかを、まとめます。
抵抗には3つの種類がある
- 不安型 — 使って大丈夫なのか
- 必要性を感じない型 — 今のままで困っていない
- 苦手意識型 — どう使えばいいかわからない
それぞれへの対応
- ルールを先に作る — 使っていい範囲を明文化し、リーダーが推奨を明言する
- 自分の実例を見せる — 抽象的な効率化ではなく、具体的な作業と時間で示す
- 型を渡す — 「使ってみて」ではなく、コピペできる形で渡す
一番効いたこと
- 強制しない。使いたい人が使える環境を作る
- 上から広げるより、横に広がるほうが早い
もし今、チームにAIを広めようとしてうまくいっていない人がいたら——進め方を変えるだけで、状況は変わるかもしれません。
まずは、自分が使ってみせるところから。それが一番の近道だと思います。
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