【研修事例】生成AIを導入したのに、現場で使われない――札幌市内の士業事務所で行った「全員キックオフ」研修
この事務所では、すでに法人契約で生成AIサービスを導入済み。各スタッフは翻訳やメールの下書きなどに使うことを推奨されてはいましたが、実際の使い方は人それぞれ。まだ「見よう見まね」の段階でした。
AIは入れてみた。でも、現場では持て余しているようだ。
――これは、規模を問わず、いま多くの組織で起きていることだと感じています。CopilotやGemini、ChatGPTを使えるようにしてみたものの、一部のスタッフが我流で触っているだけ。業種的に情報漏えいの事故も困る。そろそろ全員で方向感を共有したい。それが、代表の方からわたくしへのご依頼でした。
そこでこの研修は「全員キックオフ」という位置づけにしました。
「AIはこう使いなさい」「こう使うのは禁止」というルールの手前に、まず「AIってどういう仕組みで動いているのか」を伝える。なぜなら、仕組みが分からないまま上から「活用しろ」と言われても進まないのがAIですし、ルールを示されても「なぜマズいのか」が腹落ちしていなければ、人はいずれそこから逸脱するものだからです。
なぜ「使い方」の前に「仕組み」から入るのか
今回の研修でスタッフに伝えたかったことの一つは、AIを「何でもすぐに答えてくれる博識で親切な人」として扱ってはいけない、ということです。
AIの返答はもっともらしい。しかも爆速です。何ページもある資料を与えても数秒で読み終え、それなりに内容も把握できている様子。応答の口調はいつも丁寧で、否定もしてこない。だから「なるほど、そうなのか」とそのまま受け取ってしまいがちです。
研修会の冒頭、代表の方が挨拶でこんな話をしてくださいました。
自分が社会人になりたての頃、手書きの文書をワープロで打ち直すと、なんとなく「ちゃんとした文書」に見えた。内容は同じなのに、整って見えるだけで「まあ大丈夫だろう」と誤字脱字を見逃してしまう。上司のチェックも手書きの時より甘くなる。いまのAIの出力についても、まったく同じことが起きているように感じる、と。
仕事相手としてのAI――5つの性質
研修では、仕事相手としてのAIの性質を5つに整理して伝えました。
① 身体を持たない
痛みも疲れも実体験もない。ネットで見つかるほぼすべてを「知識」として知っていても、自分の経験が一切伴わない。時間の感覚もなく、現実から切り離されているから、責任感もない。
② 知識を「そのまま」記憶していない
AIの中に法令の条文や通達、判例がそのまま入っているわけではありません。単語同士の関係を大量の数値パターンとして持っているだけ。「これが来たらこれが来る」という傾向を、足し算と掛け算で計算している。だから法令についてそれらしく答えられても、条文そのものを覚えているわけではない。
③ 内容を理解しないまま、高速にもっともらしく読み書きする
これが一番厄介です。人間は、すばやく・もっともらしく言われると「まあそっか」と圧倒される。AIはまるでその性質に畳みかけてくるかのようです。意図的にではないにせよ。
④ 答えが一貫しない
同じ質問を翌日にもう一度してみましょう。全く同じ答えは返ってきません。毎回、確率の計算をしているだけだからです。
⑤ 相手をいい気持ちにさせることが優先
AIサービスを運営する会社も客商売です。厳しい競争の中で、自社のサービスを使い続けてもらうことが最優先だから、「あなたの理解は足りていませんね」とは絶対に言わない。間違った前提で質問しても「そうとも考えられますね」と平気で答えかねない。決して、正面から否定してこないのです。
だからAIを「インターン生」として扱う
こういう相手を、仕事でどう扱えばいいか。今回出した喩えは「熱心で感じがよく物知りに見えるインターン生」でした。
たとえばハーバード大学の学生がインターンに来たとします。英語も日本語もペラペラです。法律のことも詳しく知ってるんじゃないか――でも違う。実務経験はゼロ。個々のお客様の事情も気にしていません。頼りになりそうで、どこか中途半端。でも素直で熱心ないい子だから、ちゃんと指導すればいずれ事務所の強力な戦力になる。そのぐらいの距離感で扱ってほしい、と。
具体的には、3つの徹底をお願いしました。
すべて人間が責任を引き受ける。
インターン生がやったことの責任は、指示を出した人が取る。「AIがこう言ってたんで」は通りません。
嘘をつく前提で扱う。
一定の確率で必ず間違える。特に、正解が一つに定まらない分野、学習データが少ない分野は苦手。専門的な最終判断は任せられません。
自分で点検できない使い方をしない。
AIの答えを自分で検証できる範囲で使う。できない場合は、検証できる人に再確認してもらう。この事務所であれば、有資格者の確認を必ず経る。
その場で代表の方が補足してくれました。「先生に確認するのが申し訳ないとか、忙しそうだからとか思わないでほしい。それに答えるのがわたしたち資格者の仕事です」と。AIがもっともらしい答えを出したからといって確認を飛ばす方が、よほど厄介なことになる。
サッカーのVARと同じ
研修のスライドに、サッカーのVAR（ビデオ・アシスタント・レフェリー）の話を入れました。
ラインを越えたかどうか、人間の目では分からない場面がある。リプレイで検証できる。でも、最終判断をするのは審判です。
AIは優秀なアシスタント。でも審判（＝判断者）は私たち。この関係を崩してはいけない。
「制限より理解」――この研修が一番大事にしたこと
今回いちばん大事にしたのは、いきなり「こう使え」「ああするな」と結論を押しつけることではなく、遠回りでも、まず新しいツールの仕組みを理解してもらうことでした。
仕組みが分かれば、「なぜ業務に無料版AIを使ってはいけないのか」「クライアントの情報をどう扱うべきか」「なぜ検索をAIで済ませるべきでないのか」の判断がブレなくなる。上司が決めたルールは状況が変われば古くなる。でも仕組みの理解は、新しい場面でも応用が利きます。
研修の最後には、スタッフ一人ひとりに「明日から、私はこれを試してみたい」と宣言してもらいました。かっこいい宣言でなくていい。分からないところを確認するくらいからでいい。自分の仕事の中で「ここから始める」を見つけてほしい。それがゴールでした。
もちろん今回はキックオフでしかありません。各スタッフが試行錯誤をした後、さらに前に進むための研修を一ヶ月以内に予定しています。伴走者として、どんな景色が見えてくるか、いまから楽しみです。
このような研修をご検討の組織の方へ
「生成AIを社内に導入したが、思うように使われていない」
「Copilot やGemini、 ChatGPT を使えるようにはしたが、定着支援まで手が回らない」
「士業・専門職として、情報漏えいのリスクが気がかりで踏み込めない」
こうした課題に対して、ツールの操作方法だけでなく、「なぜそう使うのか」を組織全体で腹落ちさせる研修を行っています。
テクノロジーを入れただけでは、組織は変わりません。人の判断力が追いついて初めて、投資が成果になります。
対象・形式の例：
- 対象：全スタッフ／管理職向け、士業事務所・専門職事務所・一般企業
- 形式：対面／オンライン、単発キックオフ＋フォローアップ
- 所要時間：90分〜※貴組織のご要望に合わせて設計します
お問い合わせはこちらからどうぞ。（ミヤノモリ・ラボラトリーのウェブサイトが開きます）
当日の研修の雰囲気や参加者の様子は、note記事「AIは『熱心で感じがよく物知りに見えるインターン生』として扱う」でもご紹介しています。
