全社平均の利用率が上がっていても、現場層で止まっていることがあります。BCGの「AI at Work 2025: Momentum Builds, But Gaps Remain」（2025年6月）は、11か国1万600人超の働き手を対象とする調査です。全体の72%がAIを定常的に使う一方、現場層（フロントライン）の定常利用は51%で停滞していると報告され、BCGはこの状態を「シリコンの天井」と表現しています。

格差の原因は、意欲ではなく環境にある

リーダーやマネジャーの多くが週に数回生成AIを使うのに対し、現場層の利用が伸び悩む構造は、多くの日本企業にも心当たりがあるはずです。原因は意欲ではなく、使える場面の具体像、業務時間内の学習機会、上司の後押しといった環境側にあります。利用率を層別に測ると、打ち手は研修内容の改善ではなく環境整備に寄ることが見えてきます。現場層への展開では、直属の上司が使い方を具体的に示す場面を作ることが、研修単体より効く場合があります。

環境側の要因は、さらに分解できます。使える場面の具体像がない現場では、研修で学んだ操作が自分の業務のどこに当てはまるのかを描けません。業務時間内に学習機会がなければ、学びは業務外の自助努力に委ねられ、利用は広がりません。上司の後押しがなければ、現場は新しい使い方を試す心理的な許可を得られません。逆に言えば、この3点は研修予算を増やさなくても手当てできる論点です。利用率の層別データは、研修の中身を疑う前に、まずこの環境側の3点を点検せよという順序を示しています。

足す段階か、組み替える段階か

調査では、金融やテクノロジーを中心に、約半数の企業が単なる生産性向上の段階を超えて業務フローの再設計に進んでいるとされています。ツールを既存業務に足す段階と、業務そのものを組み替える段階（Reshape）では、必要な研修もガバナンスも変わります。自社がどちらの段階を目指すのかを先に言語化することが、施策の焦点を定めます。

エージェントは、期待と理解の間に距離がある

回答者の4分の3がAIエージェントは将来の成功に不可欠だと考える一方、業務フローへ広く統合されているとする回答は13%、仕組みを理解している人は3分の1にとどまると報告されています。期待が先行し理解が追いついていない状態は、導入時の混乱の温床です。エージェント関連の研修は、操作よりも「何を任せ、何を任せないか」の判断基準から始めるのが安全です。

段階の言語化は、研修計画の組み立て方にも直結します。足す段階の研修は、既存業務の中での活用場面を増やす内容が中心になりますが、組み替える段階では、業務フロー自体の変更に伴う役割の再定義や、新しい確認工程の設計まで扱う必要があります。段階を曖昧にしたまま研修を企画すると、現場は「今の仕事に足す話なのか、仕事のやり方自体を変える話なのか」が分からず、どちらの変化にも本気で向き合えなくなります。目指す段階を先に言葉にすることは、施策の焦点だけでなく、現場への説明の明快さにも効きます。

自社に引くときのチェック

  • 利用率を全社平均ではなく、現場層・リーダー層など層別に測れているか
  • 現場層の停滞について、意欲の問題ではなく環境側の要因として点検できているか
  • 自社が目指す段階（既存業務に足す／業務を組み替える）を言語化できているか
  • エージェント研修が、操作ではなく「任せる／任せない」の判断基準から始まっているか

点検の出発点は、平均値に安心しないことです。現場層の停滞という構造課題に名前を付けて対処すること――層別の数字を一度出してみることが、定着施策の最初の一手になります。

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「「AIを入れたのに忙しいまま」の正体は、ツールの性能ではなく「業務の切り分け」だった」 https://axdx.aohalab.ai/#/article/23

「AIエージェントにどこまで任せるか：任せていい仕事・いけない仕事の見極め方」 https://axdx.aohalab.ai/#/article/42

出典：BCG公式「AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain」（2025年6月26日） https://www.bcg.com/publications/2025/ai-at-work-momentum-builds-but-gaps-remain

本記事で紹介した内容は2026年11月時点の公表情報に基づきます。最新の内容は出典の一次情報をご確認ください。