号令は、簡単だった
「これからは全社でAIを活用していこう」——代表からそんな発信があったのは、それほど前のことではありません。おそらく、この1〜2年でまったく同じ号令が、日本中のほとんどの会社で発せられたはずです。読んでいるあなたの会社でも、心当たりがあるのではないでしょうか。
号令を出すのは簡単です。問題は、その先でした。
この記事は、私たちが社内にAIを浸透させることに成功した事例の共有です。同じように号令だけが出て止まってしまっている、AIをなかなか業務に活かしきれていない——そんな企業のご担当者にとって、何かしらの参考になればと思って書き起こしました。
私たちはGoogle Workspace環境なので、まずGeminiが手元にありました。加えて、個人で契約したChatGPT、画像生成のMidjourney——気づけば、社内には複数のAIが思い思いに使われている状態が生まれていました。
これ自体は悪いことではありません。ただ、バラバラのツールがバラバラに使われている状態は、組織としては「標準化できていない」のと同じです。ノウハウは共有されず、成功体験は属人化し、「うちの会社はAIを使えている」と胸を張れる状態にはほど遠い。ここまでは、おそらく多くの会社と同じ悩みだと思います。
この記事では、その号令を「絵に描いた餅」で終わらせないために、私たちが実際にやってきた工夫を書きます。ツールを配ったその先——人が動き、文化になるまでの設計を、できるだけ具体的に。
なぜClaude、そしてCoworkだったのか
転機になったのは、ClaudeにCoworkという機能が追加されたことでした。
それまでのAIは、良くも悪くも「質問すると答えてくれるチャット」が中心でした。これはこれで強力ですが、使いこなせるかどうかが本人のスキルに大きく依存します。プロンプトを工夫できるエンジニアやリテラシーの高い人は成果を出せても、そうでない人にとっては「便利そうだけど、自分の仕事には結びつかない」で止まってしまう。
Coworkは、ここを変えるものでした。チャットの相手ではなく、実際に手を動かして仕事を進めてくれるエージェントとして振る舞う。資料を作り、データを整理し、調べ物をして成果物まで持ってくる。私たちは「これはエンジニア以外の、いわゆる非エンジニア層にこそ圧倒的な成果を出せる」と判断しました。
そして、ここが最初の重要な設計判断でした。
配り方を、職種で「あえて」変えた
私たちはClaudeのライセンスを、全社一律には配りませんでした。職種によって配り方を意図的に変えたのです。
バックオフィスには、半強制で配った
経理・人事・総務・営業事務といったバックオフィス層には、申請を待たずに半ば強制的にライセンスを付与しました。
理由はシンプルです。「使いたい人が申請してください」という設計は、一番AIに不慣れな層を一番遠ざけるからです。業務を楽にしたい気持ちは誰にでもある。けれど「何ができるか分からない」「申請するほど確信がない」という人ほど、自分からは手を挙げません。だったら、最初から全員の手元に置いてしまう。「使う・使わない」の自由ではなく、「どう使うか」を考えてもらう状態を、こちらから作りにいきました。
エンジニアは、最初から申請制にした
一方でエンジニアには、最初から申請制を採りました。これは「エンジニアには慎重に配る」という消極的な理由ではありません。むしろ逆で、エンジニアには選択の自由を残すことが狙いでした。
Claudeを全社の標準エージェントとして据える一方で、技術に明るいエンジニア層には「Claudeでなくてもいい」余地を意図的に残す。その結果として、ChatGPTのCodexを試す者、Cursorを使い込む者——つまりClaude以外の選択肢を実地で検証する"実験部隊"が社内に自然と生まれることを見込んでいました。
整理すると、私たちの設計はこうです。
・バックオフィス＝標準化。全員に同じ強力なエージェントを配り、組織の底上げを一気に図る
・エンジニア＝多様性。あえて自由を残し、次に来るツールや使い方を先回りで検証させる
標準化と多様性を、同じAIで、職種ごとに撃ち分ける。これが私たちの出発点でした。
配っただけでは、誰も使わない
——とはいえ。
ライセンスを配っただけで社員が勝手に使い始めるなら、どこの会社もとっくにAIで回っています。この記事を読んでいるあなたなら、そんなに甘くないことはよくご存じのはずです。
ツールの配布は、浸透のスタートラインですらない。 ここからが、私たちが最も力を入れた部分です。
工夫その1：まず「相談していい場所」を作る
最初に着手したのは、高度な活用法でも、立派なガイドラインでもありませんでした。情報共有のための場所です。
私たちは社内に「AI情報共有スペース」を用意しました。エンジニア・採用・営業・バックオフィス——職種を問わず、AIに関する相談、情報共有、活用事例の発信が飛び交う場です。
狙いは、最初のハードルを取り払うことの一点に尽きます。
AIを使って楽になりたい。でも、どうすればいいか分からない。
この「分からない」を、たった一人で抱え込ませない。スペースに行けば、誰かが同じ質問をしていて、誰かが答えている。そういう状態を作りました。
最初のうちは、エンジニアやリテラシーの高いメンバーが自然とメンター役になります。「この業務、AIにこう投げたらうまくいきましたよ」という小さな投稿が、見ている人の背中を押す。そして大事なのは、その関係を固定しないことです。
最初は教わる側だった人が、自分の成功体験を投稿し始める。気づけばアウトプットする側に回っている。メンターが一方的に教え続ける構造ではなく、全員が少しずつ発信側に移っていく——この循環こそが、私たちが作りたかったものでした。
工夫その2：成功体験を「組織のスキル」に変える
情報共有スペースが「文化」を作る装置だとすれば、もう一つの工夫は「仕組み」の話です。
Claudeには、組織内でスキルを共有できる機能があります。資料作成、デザイン、採用面接の対応——こうした繰り返し発生する業務の「型」を、いったん誰かがスキルとして作り込んでおく。それを組織の共有スキルとして登録すれば、他のメンバーが誰でも同じ品質の出力を呼び出せるようになります。
なお、この組織でのスキル共有にはいくつか前提があります。私たちの環境では機能していますが、これから検討する方のために触れておくと、組織全体での共有はTeam／Enterpriseプランの機能で、既定ではオフ。オーナー（管理者）が組織設定で共有をオンにする必要があります。また共有されたスキルは利用者側では編集できず、提供者が更新すれば自動で反映される仕組みです。つまり「どのプランでも、配った翌日からすぐ」というものではなく、管理側の初期設定がセットになっている点だけ、頭の片隅に置いておいてください。
その前提さえ整えば、これがもたらす変化は、思っている以上に大きいものでした。
普通、社内の「Aさんはこの資料作りがうまい」という成功体験は、Aさんの頭の中に閉じています。Aさんが忙しければ止まるし、Aさんが辞めれば消える。ところがスキルとして登録してしまえば、Aさんの成功体験そのものを、組織の誰もが再現できる。属人化していたノウハウが、組織の資産に変わるのです。
情報共有スペースで生まれた「うまくいった使い方」が、スキルとして固定され、全員の手元に行き渡る。文化と仕組みが噛み合って、初めて浸透が回り始めます。
そして、「人の仕事ごと」スキルになる日へ
ここまで来ると、その先に見えてくる景色があります。
いま私たちがスキルにしているのは、業務の一部です。でも、その範囲は確実に広がっています。やがては、定型的で繰り返しの多い仕事ほど、スキルとして再現できるようになっていく。そうなれば、人はその分の時間を、判断や企画、人にしかできない仕事に振り向けられます。
エージェントが下支えしてくれるからこそ、人はより価値の高い仕事に集中できる。組織の中で、そんな役割の組み替えが起きていく日は、もう遠い未来の話ではありません。
最後に少しだけ実務的な話を。Claudeの組織設定では、業務で使うツールとつなぐコネクタやMCPを管理者側で整え、社内で安全に使うためのセキュリティ関連の設定もまとめて行えます。誰に何を配り、どこまで外部とつなぎ、何を制限するか——この土台を管理側で先に固めておくことが、ここまで書いてきた「配布の後の設計」を安心して回すための前提になります。詳しい設定項目はプランや時期で変わるので、導入時に最新の管理画面で確認するのが確実です。
号令を出すだけなら、誰でもできます。けれど、その先で人が動き、ノウハウが共有され、やがて仕事の一部が再現可能な資産に変わっていく——「AIを活用しよう」を、本当に組織の現実に変えるのは、配布の後の設計次第です。
私たちの工夫が、同じ号令の前で立ち止まっているどこかの誰かの、最初の一歩のヒントになれば幸いです。
