全社標準「Copilot」にダメ出し？ 現場の8割が不満を抱く“致命的な欠点”：経営層と現場の埋まらない溝

企業でAIツールの標準化が進む一方、利用者の8割以上が実務における機能不足などの不満を抱えている。なぜ会社支給のAIツールではなく、別のツールを併用する「シャドーAI」が横行するのか。

[TechTargetジャパン]

　業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）の切り札として、生成AIツールの全社導入が進んでいる。しかし、そのインフラ投資は、現場の生産性向上へと直結しているのだろうか。

　コンサルティング会社のSDEパートナーズは、2026年3月18日〜23日の期間で、従業員300人以上の企業に勤務し、業務で生成AIツールを利用している会社員1014人を対象に実態調査を実施した。

　調査結果によると、全社標準ツールとしての導入シェアは「Microsoft Copilot」（45.3％）と「ChatGPT」（45.0％）が市場をけん引し、「Gemini」（28.3％）がそれを追う構造になっている。具体的な用途は、メール作成や議事録の要約といった、個人の事務作業を補助する使い方が主流だ。

　一見すると順調に浸透しているように思えるが、利用者の83.0％が全社標準のAIツールに対して「機能や精度が実務レベルに達していない」と感じていることが判明した。画一的なツールを一律に導入するだけでは、現場が抱える個別具体的な業務課題を解決し切れていない現状がある。

　現場が真に求めているAIツールの能力とは何か。組織的なAIの最適化を阻害している意外な「ボトルネック」に迫る。

「Copilot」だけでは業務が回らない現状

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　現場の業務内容を職種別に見ると、AIツールの活用深度に明確な差が生じている。IT部門に次いで活用が進んでいるのは、契約審査などでテキスト解析の需要が高い法務部門だ。戦略立案などを担う経営企画やマーケティング部門もこれに続くが、複雑な文脈理解を求めるこれらの職種では、約9割の利用者が標準ツールの機能不足を感じている。一方で、ハルシネーション（もっともらしいうそ）のリスクが障壁となり、正確な数値を扱う経理や財務部門では導入に対して慎重な姿勢を示している。

　実務レベルでの不満点として最も多く挙がったのは、「社内システム／ツールとの連携不足」だ。既存のビジネスツールの延長線上でAIツールを導入したものの、実業務で日常的に用いる専門ツールや独自のシステムと分断されていることが、現場の負担をかえって増やしている。

　こうした標準ツールに対する不満から、利用者の70.3％が会社指定以外のAIツールを日常的または特定の業務で併用している実態が明らかになった。併用先として最も選ばれているのは、個人利用でも普及しているChatGPT（51.3％）だが、注目すべきはGemini（41.2％）や「Claude」（19.4％）といったツールの躍進だ。

　これらを併用する理由として、「外部アプリケーションとの連携の容易さ」（33.1％）に加え、「高度な思考・論理構築力」（30.7％）や「回答の精度」（29.6％）が挙げられている。これは、複雑なソースコードの生成や推論を要する業務において、全社標準ツールが現場の要求水準を満たしていないことを示唆している。現場は会社指定のルールを守ることよりも、目の前の業務で成果を出すことを優先している。しかし、IT部門の管理が及ばないAIツールを利用する「シャドーAI」は、企業のガバナンスを形骸化させる新たなリスクを引き起こす要因になる。

　なぜ部門や職種の特性に応じた最適なAIツール導入が進まないのか。阻害要因の上位には、「セキュリティ、ガバナンスへの懸念」（38.3％）や「専門人材の不足」（34.5％）といった運用面の課題が並ぶ。ここで見過ごせないのは、「トップダウン（による一律導入）の弊害」が26.1％に上った点だ。現場の業務実態を詳細に把握しないまま一律のルールやツールを押し付けた結果が、現場の創意工夫や高度な活用を難しくしている。

　SDEパートナーズは、全従業員へのライセンス配布といった「インフラとしての導入」フェーズは完了したと分析する。今後の生産性向上のためには、高度な論理構築が求められる戦略部門には推論能力の高いツールを、カスタマーサクセス部門には社内データと連携したRAG（検索拡張生成）基盤を優先構築するなど、職種の専門性と要求水準に合わせた「マルチAI活用」への移行が不可欠だ。

　既存の標準ツールの能力を最大限に引き出す取り組みも欠かせない。単にツールを与えるだけではなく、部門ごとに活用を推進する人材を配置し、最新機能やプロンプトエンジニアリングの手法を組織的に習得する環境整備も求められる。新たなツールを追加する前に、既存ツールの「使いこなしの解像度」を上げる投資も有効な戦略だ。企業のAI投資対効果は、この「実務レベルの個別最適化」をいかに実現するかにかかっている。