生成AI導入で業務選定を間違えて失敗した3つの事例｜現場で見た教訓
📑 目次
「生成AIを導入したのに、全然使われていない」「思ったような効果が出ない」——こうした声を、私は生成AI顧問として数多く聞いてきました。
実は、生成AI導入が失敗する最大の原因は「業務選定のミス」にあります。どんなに優れたAIツールを導入しても、適用する業務を間違えれば成果は出ません。
本記事では、私が顧問現場で実際に見てきた「業務選定ミスによる失敗事例」を3つ紹介し、同じ失敗を避けるためのポイントを解説します。
生成AI導入における「業務選定」とは
【結論】業務選定とは「どの業務にAIを適用するか」を決めること。ここを間違えると、どんなに優れたツールでも成果は出ない。
生成AI導入における「業務選定」とは、ChatGPTやGemini、Claudeといった生成AIツールを「どの業務に適用するか」を決めるプロセスです。
多くの企業が「とりあえずAIを入れてみよう」とスタートしますが、業務選定を曖昧にしたままでは、導入後に「使われない」「効果が出ない」という事態に陥ります。
なぜ業務選定が最重要なのか
生成AIは万能ではありません。得意な業務と苦手な業務があり、適用する業務によって効果が大きく変わります。
また、AI導入の成否を分けるのは「習慣化」です。どんなに優れたツールでも、現場で使われなければ意味がありません。習慣化しやすい業務を選ぶことが、AI定着の鍵となります。
業務選定で失敗するとどうなるか
業務選定を間違えると、以下のような問題が発生します。
これらの失敗パターンについて詳しく知りたい方は、生成AI導入の失敗パターンもあわせてご覧ください。
【失敗事例①】難易度が高すぎる業務を選んでしまった
【結論】難易度が高い業務からスタートすると、習慣化ができずに頓挫する。専門家のサポートなしでは厳しい領域である。
「せっかくAIを導入するなら、難しい業務を自動化したい」——この考えは自然ですが、実はAI導入失敗の典型的なパターンです。
難易度が高い業務の特徴
AI導入において「難易度が高い」とされる業務には、以下の特徴があります。
習慣化できずに頓挫するパターン
AIツールは「習慣」として使い続けることで初めて効果を発揮します。小さくても良いから、日常業務で毎日使うことが最も重要です。
しかし、難易度が高い業務からスタートすると、以下のような悪循環に陥ります。
難しい業務にAIを適用しようとする
「どうせやるなら効果の大きい業務を」と考える
うまくいかず、使うのが面倒になる
プロンプトの調整や手直しに時間がかかる
習慣化できず、使われなくなる
「AIは使えない」という評価が社内に広まる
「難易度の高い業務へのAI適用は、専門家やコンサル・顧問が入らないと厳しい領域です。自社だけでチャレンジして、うまくいかずにAI導入自体を諦めてしまうケースを何度も見てきました。」
— 生成AI顧問の視点
【失敗事例②】効果が薄い業務を選んでしまった
【結論】手作業でも数分で終わる業務にAIを導入すると、逆に時間がかかりインパクトが出ない。ただし習慣化の観点では価値がある。
「まずは簡単な業務から」と考えて、効果が薄い業務を選んでしまうケースも少なくありません。
効果が薄い業務の特徴
AI導入の効果が出にくい業務には、以下の特徴があります。
- 手作業でも数分で終わる業務
- 発生頻度が低い業務（月に1回程度など）
- 担当者が1人しかいない業務
インパクトがなく社内評価を得られない
効果が薄い業務にAIを導入した場合、以下のような問題が発生します。
ただし「使う習慣」自体には価値がある
一方で、効果が薄い業務でも「AIを使う」という習慣をつける意味では価値があります。
重要なのは、習慣化のための「練習」として位置づけるか、「成果を出すための本番」として位置づけるかの違いです。成果を求める場面で効果の薄い業務を選んでしまうと、AI導入の評価が下がってしまいます。
💡 ポイント
「習慣化のため」と「成果を出すため」を明確に分けて業務を選定することが重要です。最初の成功事例を作る段階では、効果が見えやすい業務を選びましょう。
【失敗事例③】現場の抵抗が大きい業務を選んでしまった
【結論】ベテランのプライドや既存のやり方への固執がある業務を選ぶと、導入が頓挫する。小さく始めて成功事例を積み上げることが重要。
技術的にはAI適用が可能でも、現場の抵抗が大きい業務を選んでしまうと、導入は失敗します。
ベテランのプライドとの衝突
現場の抵抗が起きやすいのは、以下のような業務です。
- ベテラン社員が長年担当してきた業務
- 「自分のやり方」が確立されている業務
- 属人化が進んでいる業務
こうした業務にいきなりAIを導入しようとすると、「自分の仕事を否定された」「AIに仕事を奪われる」という反発を招きます。
経営層と現場の温度差
AI導入では、経営層と現場の温度差も大きな問題です。
この温度差を無視してトップダウンで導入を進めると、現場の協力が得られず、結局使われないまま終わります。
小さく始めて成功事例を積み上げる
現場の抵抗を乗り越えるには、いきなり大きな業務に適用するのではなく、小さく始めて成功事例を積み上げることが重要です。
「AI導入は『文化づくり』です。小さな成功体験を積み重ね、『AIって便利だね』という声が自然と広がっていく状態を作ることが大切。いきなり大きな変革を求めると、必ず反発が起きます。」
— 生成AI顧問の視点
業務選定で失敗しないための3つのポイント
【結論】「小さく・日常的・協力者を巻き込む」の3原則を守れば、業務選定で失敗するリスクを大幅に減らせる。
ここまで紹介した3つの失敗事例を踏まえ、業務選定で失敗しないためのポイントを解説します。
ポイント①：小さく・日常的・習慣化できる業務から始める
AI導入の成功は「習慣化」にかかっています。まずは以下の条件を満たす業務から始めましょう。
- 毎日発生する業務：使う頻度が高いほど習慣化しやすい
- シンプルな業務：プロンプトが複雑にならない
- 失敗しても影響が小さい業務：心理的ハードルが低い
ポイント②：効果が見えやすい業務を選ぶ
社内でAI導入の評価を得るためには、効果が見えやすい業務を選ぶことも重要です。
ポイント③：現場の協力者を巻き込む
現場の抵抗を防ぐには、最初から協力的なメンバーを巻き込むことが重要です。
全員を一度に巻き込もうとするのではなく、まずは「AIに興味がある人」「新しいことに前向きな人」から始めて、成功事例を作りましょう。その成功体験が社内に広がることで、抵抗していた人も徐々に受け入れやすくなります。
生成AI顧問がどのような支援を行うのか、詳しくは生成AI顧問サービスとはをご覧ください。
また、中小企業がBoostXを選ぶ理由については選ばれる理由で詳しく紹介しています。
よくある質問（FAQ）
まとめ
生成AI導入の成否は「業務選定」で8割決まります。どんなに優れたツールでも、適用する業務を間違えれば成果は出ません。
本記事で紹介した失敗事例の具体的な改善方法については、AI導入失敗TOP3の改善策で詳しく解説しています。
「どの業務から始めるべきか分からない」「自社に合った業務選定をしたい」という方は、無料相談の流れをご確認のうえ、お気軽にご相談ください。
📝 この記事のまとめ
- 生成AI導入の失敗は「業務選定ミス」が最大の原因
- 難易度が高すぎる業務を選ぶと、習慣化できずに頓挫する
- 効果が薄い業務を選ぶと、インパクトがなく社内評価を得られない
- 現場抵抗が大きい業務を選ぶと、導入自体が頓挫する
- 「小さく・日常的・協力者を巻き込む」の3原則で業務を選定する
執筆者
吉元大輝（よしもとひろき）
株式会社BoostX 代表取締役社長
中小企業の生成AI導入を支援する「生成AI伴走顧問」サービスを提供。業務可視化から定着支援まで、一気通貫で企業のAI活用を推進している。
※本記事の情報は2026年1月時点のものです。
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