AI推進体制をどうつくるか

推進体制は、次の3つの役割で組み立てます。人数や部署の名前は会社によって違いますが、3つの役割のどれかが空いていないかを最初に確かめます。

CoE・アンバサダー・エバンジェリストとの対応

公開事例では、KDDIのData & AI Centerが部門横断の推進の中核を担っています。リコージャパンはAIエバンジェリストを認定し、LINEヤフーは各部署に生成AI活用推進者を置いています。

推進の主体と成果の関係

PwCの調査（2026年春）では、成果が期待を大きく上回っている日本企業の39%が社長直轄で推進していたのに対し、期待未満にとどまる企業では9%でした。推進の主体を国の間で比べた場合には、有意な差は見られていません。差は国の間よりも、同じ日本企業の中で大きく出ています。

この結果は推進の主体と成果の関係に見られる傾向で、社長直轄にすれば成果が出ることを示すものではありません。ただ、方針と資源配分を決める統括責任者の役割が、成果と無関係ではないことを示しています。

必要な体制は、フェーズによって変わります。最初から完成した体制を作るのではなく、フェーズに合わせて役割を足していきます。

推進役は、「詳しい人」ではなく「会社が認めた役割」として置きます。詳しい人の善意に頼る形では、本人の業務が忙しくなった時点で推進が止まります。

人数は、AnchorXによる設計例です。自社の規模と業務に合わせて調整します。

着手の直後は指名、制度はその後

着手の直後に必要なのは、対象部門の担い手を指名することです。認定制度として確立するのは、その後で構いません。事例が流通し始める前に要件と更新の仕組みだけを整えると、肩書きだけの制度になります。

公開事例では、リコージャパンが知識・技能・成果の3つの要件でAIエバンジェリストを認定する制度を設け、自薦した1,387人（従業員の約8%）を候補者として、2025年度に300人の認定を目標にしています（2024年の公表時点の計画）。

推進する人の不足は、調査でも上位に挙がる課題です。商工中金の中小企業向けの調査では「導入を推進する人材がいない」が32.0%、帝国データバンクの調査では「専門人材・ノウハウ不足」が41.3%でした。

従業員が数百名規模の企業では、各部門に1名ずつ推進役を置き、制度として運用するのは負担が大きい場合があります。その場合は、次のように読み替えます。

外部に推進を任せきりにすると、支援が終わった時点で運用が止まります。外部を使う場合も、社内の誰が何を引き継ぐかを最初に決めておきます。

公開事例では、ベネッセホールディングスがサイバーエージェントと共同で「AIクリエイティブセンター」を設立し、制作のノウハウをデータベースにして蓄積する仕組みを作っています。外部の知見を使いながら、ノウハウを蓄積していく形です。

AIの活用が評価や処遇にまったく反映されない状態では、業務の中での優先順位が上がりません。活用の度合いを、評価と表彰の対象に含めます。

ただし、何をもって「活用の度合い」とするかには論点が残ります。利用率で測れば形だけの利用を招き、業務の再設計の件数だけで測れば、変更の数と実際の成果が一致しない場合があります。自社で無理なく測れる範囲に合わせて設計します。

公開事例では、サイバーエージェントが各部署のAI活用のレベルを格付けする「AI番付」を半年ごとに行い、殊勲賞（経営インパクトへの貢献）、敢闘賞（文化醸成への貢献）、技能賞（独創的なプロンプト・エージェント設計）の3賞を設けています。経営への貢献などの成果を、評価の軸に含めた例です。LINEヤフーは、全部署に生成AI活用推進者を置いており、社内表彰や社員アンバサダー制度などで活用をさらに促す予定を示しています（2025年7月の発表時点）。

推進役が部門ごとに孤立すると、使える人と使えない人の差が、部門の間でも広がります。部門を横断して事例を流通させる場を設けます。

公開事例では、リクルートが隔週1時間の社内コミュニティ「AI Update」を運営し、参加の表明が1,500人を超えています。人数が少ないうちは、場の頻度より、毎回誰かが事例を話すことを優先します。