AI導入が止まる本当の理由——ツールではなく「意思決定の構造」にあった

日本企業でも生成AIの導入は急速に広がりつつある。業務効率化や新規事業への活用を期待し、多くの企業がChatGPTなどの生成AIツールを試験的に導入している。しかし現場から聞こえてくる声は、必ずしも前向きなものばかりではない。「導入したものの使われない」「最初は触ったが業務に定着しない」といった停滞が少なからず報告されている。

この現象の原因は、AIの性能や機能にあるのだろうか。株式会社プリマベーラ（群馬県太田市　代表取締役　新井英雄）の社長執行役であり、仕組み化の専門家として経営支援に携わる松田幸之助氏は、その見方に異を唱える。同氏はAI導入が止まる背景を「ツールの問題ではなく、組織の意思決定と実行の構造にある」と指摘する。

では、AI活用が停滞する企業では何が起きているのか。本稿では、松田氏への取材をもとに、生成AI導入の現場で生じている停滞の背景をたどりながら、企業における意思決定と実行の構造という観点からその要因を整理する。

AI導入が止まる瞬間

企業のAI導入は、ある共通した流れをたどることが多い。まず新しいツールが導入され、社内説明が行われる。社員が試しに触り、便利さを実感するケースも少なくない。ところが、その先で導入は止まる。日常業務に入り込まず、使う人が固定され、やがて「一部の人しか使わないツール」となってしまう。

このとき企業内で語られる理由は決まっている。社員のリテラシー不足、ツールが難しい、担当者が忙しい、といった説明である。しかし取材で松田氏が指摘したのは、こうした理由は表面的な現象にすぎないという点である。

松田氏の見立てでは、AI導入が止まる企業には共通した構造がある。それは「決めたことが実行されない組織」である。つまり、AIの問題ではなく、企業の運用構造そのものが露呈しているのである。

AIは単なるツールである。だが新しいツールを入れると、組織の弱点が可視化される。誰が決めるのか、誰が責任を持つのか、どの基準で進めるのか。これらが曖昧な企業では、AI導入は途中で止まりやすい。

企業のボトルネックはどこにあるのか

AI導入が止まる企業では、現場よりも先に詰まる場所がある。
松田氏が取材の中で繰り返し指摘したのが「意思決定の場」である。とりわけ企業の会議である。

多くの企業では、新しい取り組みを始めるとき、まず会議で議論が行われる。しかし実際には、この会議の構造そのものが機能していないケースが少なくないという。

典型的な状況として、松田氏は次のような例を挙げる。

・どの業務でAIを使うのか決まらない
・誰が責任を持つのか決まらない
・実行しても検証されない

つまり、戦略、実行、検証という基本的な循環が回っていないのである。

AI導入の議論では、ツールの選定やプロンプトの書き方に焦点が当たりがちである。しかし松田氏は、その前段階の問題を指摘する。誰が決めるのか、誰が責任を持つのか、どの基準で進めるのか。この三つが整理されていなければ、どんなツールを導入しても現場は動かないという。

取材の中で松田氏は、多くの企業のボトルネックは「社長の会議」にあると語った。社長が意思決定の基準を明確にできていない場合、会議は単なる情報共有の場になりやすい。その結果、結論が曖昧なまま議論だけが重ねられ、実行の責任が誰にも紐づかない。

これは特定企業を指すものではなく、松田氏が支援現場で見てきた中小企業の一般的な傾向として語ったものである。

この状態では、新しい取り組みは組織の中で宙に浮く。AI導入だけではない。新規事業、業務改善、DXと呼ばれる改革も同様である。会議の構造が整っていない企業では、どれも途中で止まりやすい。

逆に言えば、意思決定の構造が整理されると、組織の動きは変わる。誰が決め、誰が実行し、どの基準で検証するのかが明確になると、現場の判断も速くなる。AI導入が機能する企業と停滞する企業の差は、ツールの性能ではなく、意思決定の構造にあると松田氏は見る。ツールは同じでも、組織の決め方が違えば結果は大きく変わるという。

AIは“スキル問題”ではない

AI導入の議論では、スキルの話が中心になることが多い。プロンプトの書き方、ツールの操作方法、AIの仕組みなどである。しかし松田氏は、AI活用をスキル問題として捉える視点に疑問を呈する。

AI活用とは、ツールの習熟ではなく運用設計の問題であるというのが同氏の考え方である。重要なのは次の三点である。

• どこにAIを入れるのか
• 誰が責任を持つのか
• 成果をどう測るのか

これらが整理されていない企業では、どんなツールを導入しても定着しない。逆に言えば、この三点が明確であれば、AIツールの細かな違いは決定的な問題になりにくい。

AIの導入が組織の課題を浮き彫りにするのは、ここに理由がある。AIは単なるツールだが、その導入を通じて企業の意思決定構造が試されるのである。

ツールを増やさないという思想

今回の取材対象である「生成AI実践会」は、プリマベーラの経営サポート事業部が、株式会社経営参謀（東京都新宿区　代表取締役　新谷健司）と共同で立ち上げた実践型コミュニティである。

リリースによれば、この実践会では使用するAIツールをほぼ限定している。中心となるのはGeminiとChatGPT、そしてGoogle Workspaceである。kintoneなど他の業務基盤との組み合わせ支援は行わない方針とされている。

一見すると、選択肢を狭めているようにも見える。しかしここに松田氏の思想がある。ツールを増やすほど運用は複雑になり、担当者依存が強まり、情報が分散する。特に中小企業では、この状況が業務停滞の原因になりやすいという。

そのため、ツールの多様性よりも運用の一貫性を優先する。変数を減らし、誰でも使える環境を整える。この設計思想は、AI導入に限らず組織運営全体に通じる考え方である。

AI講座ではなく「実装の場」

生成AI実践会の特徴は、学習型コミュニティではなく実践型コミュニティとして設計されている点である。

活動は主に三つの構成で進む。

• AI活用事例を共有する勉強会
• 実際に手を動かす実践会
• 成果物のレビュー

奇数月に開催される実践会では、参加者が実際に業務改善の仕組みを作る。マニュアル、業務フロー、営業資料、プロンプトなど、企業に持ち帰れる成果物を作成することが目的とされている。

AI導入が停滞する企業では、学びが成果物に変わらず、成果物が運用に入らず、運用が検証されないという断絶が起きる。実践会は、この断絶を防ぐ構造を持つ場として設計されている。

仕組み化経営とAI

株式会社プリマベーラは、北関東を中心にリユース事業など複数の事業を展開している企業である。リリースによれば、4事業部17業態を展開し、16期連続で増収増益を続けているとされる。

同社の経営の特徴として挙げられるのが「仕組み化」である。松田氏は社長執行役として、企業の業務運営を属人的な努力ではなく仕組みで回す経営を提唱してきた。これまで延べ400社以上、1万人以上の経営者や幹部への経営指導に関わってきたとされる。

AI活用について語る際にも、松田氏の視点は一貫している。AIを単独の技術として捉えるのではなく、組織の運用構造の中に組み込む。AIは仕組み化経営の延長線上にあるという認識である。

その考え方をAI導入に落とし込んだのが、同氏の「三層構造モデル」である。

AI活用三層構造モデル

松田氏は「中小企業のAI活用三層構造モデル」という考え方を提唱している。これはAI導入を段階的に整理するための枠組みである。

第一層は、成果につながる業務の特定である。企業ごとに重要成功要因（CSF）となる業務を見極める。

第二層はAI導入の実装である。AIを業務プロセスに組み込み、具体的な運用を設計する。

第三層は運用と改善である。実行結果を検証し、継続的に改善を行う。

この順序が逆になると、AI導入は成果につながりにくい。AIは導入してから考えるのではなく、成果地点から逆算して設計する必要があるというのが同氏の考えである。

企業概要等

企業名：株式会社プリマベーラ
業種：サービス業
所在地：群馬県太田市西本町57番地4
代表者名：新井英雄
URL：https://team-prima.jp/

松田幸之助氏について

同社 社長執行役。

１３歳から働いて生計を立て、１９歳で株式会社 プリマベーラにアルバイト入社。企業のトップコンサルタントに上り詰める。延べ400社、10000名以上の社長、幹部に経営指導を行う。主宰する「松田幸之助の仕組み化実践会」は、スタートから4ヶ月で入会数約70社と順調に推移している。

経営サポート事業部HP：https://pmm.co.jp/

ZEROICHI編集部の注目点

AIは“組織の地力”を映す

注目した理由は、生成AIコミュニティの新規性だけではない。AIの話に見えながら、実際には組織運営の根本を問う内容である点である。

注目すべきポイントは三つある。

第一に、AI活用の失敗をツールの問題ではなく、意思決定と実行の構造に置いている点である。AI導入が止まる原因を個人のスキルや努力不足に求めるのではなく、組織の設計として捉える視点は現場の実態に近い。

第二に、「ツールを増やさない」という設計思想である。AIツールの選択肢が急速に増える中で、あえて変数を減らし運用の一貫性を優先する方針は、賛否を呼ぶ可能性もあるが、現実的な運用論として注目に値する。

第三に、学びを成果物に変える場の設計である。AIを学ぶだけでは企業は変わらない。成果物を作り、運用に入れ、検証する。この循環が回るかどうかが、AI導入の成否を分ける。

AIの議論はツールやプロンプトに集中しがちである。しかし企業の現場で問われるのは、組織が実行できるかどうかである。AIはツールであり、成果を生むのは構造である。

生成AIは、企業のデジタル対応力以上に、その企業の意思決定能力を試している。

生成AIの普及が進むほど、企業の意思決定と実行の設計という古典的なテーマが、あらためて問われることになるだろう。

■原文リリース（参照）
原文リリース発表日付：2026年2月18日
AI時代を共に生き抜く中小企業経営者向けの生成AI実践型コミュニティ「生成AI実践会」始動
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000158518.html