「生成AIを全社に配ったのに、使う人と使わない人の差が広がるばかりだ」。人事やDX推進の担当者から、僕はこうした声をよく聞きます。ツールの性能の問題に見えて、実はもっと手前の問題です。AIは万能の答えを出す機械ではなく、使う人の力に掛け算で効く道具だからです。

AIは足し算ではなく、掛け算で効く

僕はAIを「掛け算」の道具だと考えています。もともとのスキルや業務理解が100ある人にAIが掛かれば、その仕事は大きく増幅されます。一方で、母数が0に近い状態では、どれだけ高性能なツールを渡しても答えは0のままです。

ここで言う母数とは、特別な才能ではありません。自分の業務を言葉で説明できること。何を頼めばいいか分からないときに、まず小さく試せること。そして出てきた答えを「これは使える、これは違う」と判断できることです。この土台がないと、プロンプトの書き方を教えても、現場に戻った途端に止まってしまいます。

研修で先に育てるべきは、ツール操作ではない

では研修では何を先に育てるべきでしょうか。僕の答えは、業務を分解する力です。自分の仕事を「情報を集める」「考える」「形にする」「確認する」という工程に分けて見られるようになると、AIに任せる部分と自分が担う部分が自然に見えてきます。

教育に15年関わってきた立場からも、学びは「操作方法を覚えた瞬間」には定着しません。自分の仕事の題材で試し、うまくいった感覚を持てたときに、初めて次も使おうという気持ちが生まれます。研修の題材を参加者自身の業務から取ることは、母数を育てるうえで欠かせない設計だと思っています。

母数を揃えることが、格差を広げない条件になる

もう一つ大切なのは、母数の差を放置すると組織の中にAI格差が生まれることです。使える人だけが速くなり、使えない人は置いていかれる。その状態が続くと、「AIは一部の人のものだ」という空気が定着してしまいます。

だからこそ、最初の研修は上級者向けの高度な内容より、全員が同じ土台に立つための設計を優先すべきです。全員が「自分の仕事で一度は使えた」という経験を持つこと。その小さな成功の積み重ねが、掛け算の母数を組織全体で引き上げます。

AI導入の成果は、ツールの選定だけで決まりません。先に問うべきは「うちの社員の母数は、今どれくらいか」ということです。そこから逆算して研修を設計する。それが、僕が人事・人材開発の皆さんにまずお伝えしたい判断軸です。

母数は、研修の外でも育つ

もう一つ付け加えると、母数は研修の時間だけで育つものではありません。研修のあとに、現場で小さく試す機会があるかどうかで定着が変わります。たとえば研修で作った自分の業務用の頼み方を、翌週の実際の仕事で一度使う。その結果を、同じ研修を受けた同僚と短く共有する。こうした小さな往復があると、学びは知識ではなく習慣に近づきます。

逆に、研修が単発で終わり、現場に戻れば誰もAIの話をしない環境では、母数はせっかく上がりかけても元に戻ってしまいます。人事・人材開発の設計で意識したいのは、研修という点ではなく、研修前後の線です。受ける前に自分の業務を一つ持ち寄ってもらう、受けたあとに試す場を用意する。その線の設計が、掛け算の土台を組織に残します。

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本稿について

本稿はAOHA LAB編集部の実務知見に基づく解説です（2026年11月時点）。特定の外部文書・調査に依拠した記述ではありません。制度やサービスの最新情報は、各公式発表をご確認ください。本記事の内容は2026年11月時点の公表情報に基づきます。内容は変更される可能性があります。