AI、チームでどれだけ使えてる? ―組織を変える「AI活用の成功体験」につなげるマネジメントとは?

あーやさん：VPoEという、技術部門を統括するお立場のミエナイさん。今のAI活用をどう捉えていらっしゃいますか?

ミエナイさん：経営層からは、「DX推進」「AI活用」の号令がかかっている一方で、実際の開発現場では人によって温度感にだいぶ差があります。このギャップを埋め、組織全体で成果を出せる体制を作ることが私の役割だと認識していますが……現実はなかなか難しいですね。

あーやさん：そうなのですね。ツカレタさんが考えている一番の課題はなんでしょうか?

ミエナイさん：はい、最大の課題は、個人によってAIの活用スキルに差が大きいようで「AIをどれくらい活用しているかが実際よく分からない」ことです。楽しんで自分で調べてどんどん使いこなすメンバーがいる一方で、「AIに頼るよりも自分でやったほうが早い」「AIが生成するアウトプットの精度に不安」などという理由で活用していないメンバーもいます。

あーやさん：うーん、成功体験を積める前に諦めてしまうのは、「新しいツールのつまずきあるある」ですね。

ミエナイさん：ええ。しかも、今はリモートワークが中心ですから、誰がどう使っているのか、隣の席で覗き込むこともできません。組織として全体のベースラインを引き上げたいのですが、そこもなかなか難しく……。

あーやさん：マネージャーとしては、より詳しい実態を把握したいですよね。でも、メンバーに「AI使用報告書」なんて書かせたら、生産性を上げるために報告に時間を掛けるなんていう本末転倒なことになってしまいます。

ミエナイさん：その通りです（苦笑）。なるべくエンジニアの時間を奪わず、かつ正確に実態を把握する方法がないものかと頭を悩ませていますよ。

あーやさん：おっ! そのお悩みでしたら、私たちが提供している経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS Findy Team+の「AI利用レポート」がお役に立てるはずです! まずは事実を可視化してみることから始めませんか。

ミエナイさん：ほう、これは……。開発チームごと、メンバーごとに、AIをどれだけ使っているのかが、一目で分かるのですね!

あーやさん：はい! しかも、このレポートは「自動計測」で、エンジニアが手入力する必要はありません。プルリクリクエストの作成者やブランチなどのデータを解析して、AIが使われているかどうかを自動で判別します。

ミエナイさん：エンジニアが手入力する必要はないとは……! そういった、現場の負担がゼロなのは、とてもいいですね!

あーやさん：さらに、このレポートによって、実はAIを使いこなしている「AIチャンピオン」を見出すこともできるんですよ。たとえば、AI利用率も開発生産性も高いエンジニアは、AIを上手に使いこなしていると言えそうですよね。

ミエナイさん：なるほど。そういうメンバーを見つけられれば、組織全体のナレッジを引き上げるキーマンになってもらえそうです。

あーやさん：おっしゃる通りです。キーマンが見つかれば、「ベストプラクティスの共有」へとつなげていけますよね。ただ、逆に気を付けていただきたいのは「犯人探し」をしないこと。「AIを全然使ってないですね」という個人の監視になってしまっては、現場は萎縮してしまいます。

ミエナイさん：たしかに強制するだけでは、なかなか定着しませんよね。

あーやさん：活用が上手なエンジニアに、「どういうプロンプトを投げているの? 」「どんなタスクを任せているの? 」とヒアリングして、そのナレッジや成功体験を組織全体に広げていくことが重要です。こうした取り組みは、「AIも意外と使える」「精度も悪くない」と現場が感じるきっかけになり、AI活用を定着させるために欠かせないと考えます。
実際、私たちが支援している企業様では、AI活用コンテストを開催して、楽しみながらナレッジを競い合ったり、失敗事例もあえて共有するLT会（Lightning Talk）を開いたりして文化醸成につなげている、といった例もあります。

ミエナイさん：良いですね。そういった「成功体験をデザインする」というのは、マネジメントの重要な仕事のひとつだと思っています。

ミエナイさん：おかげさまで、AI活用の可視化については道筋が見えました。もう一つ、VPoEとして頭が痛いのが、「今後の投資判断」です。今はAIツールも各社競争が激しくて比較的安価で使えていますが、今後は利用料が上がったり、もっとAI活用の領域が増えていったりして、費用が大きくなっていった場合、どう判断して社内を説得すべきか、悩んでいます。

あーやさん：それはとてもシビアな問題ですね。ROI（投資対効果）を示せなければ、予算が通らなくなってしまうでしょうし……。

ミエナイさん：そうなんです。なので、「限られた予算の中で、どの業務に、どのツールが適しているか」を見極め、適材適所の投資をする必要があるんです。

あーやさん：それでは、その検証にはTeam+の「AI効果レポート」を使ってはいかがでしょうか? 例えば、AI利用の有無で、サイクルタイムでどれだけの差が出ているかを比較することができるんです。「AIを使うことで、これだけ開発速度やアウトプットに変化が出ているか」というファクトにもなります。

ミエナイさん：なるほど。これをさらに深掘りすれば、AIツールごと、モデルごとの特性も見えてきそうですね。

あーやさん：そうですね。単純なコーディングタスクなら自律型のツールを。複雑な仕様理解や背景知識が必要なシステム改修なら、コンテキストウィンドウの広いツールを。というように、データでツールの比較や検証をしていくことが、これからは重要になっていくと思います。

ミエナイさん：「なんとなく」ではなく、データに基づいたツール選定であれば、将来の投資戦略も、自信を持って会議で説明できますね。……これはいいですね!

ミエナイさん：今日の話でこれからやるべきことが整理できました。まずは現状を見える化し、うまく活用できている人のナレッジを共有することで、組織全体のAI活用スキルを底上げする。その取り組みが、スキル格差を埋める鍵になるんですね。

あーやさん：その通りです! 見える化はゴールではなくスタート。そこから成功体験を広げて、文化として定着させることで、組織が活性化していきます。

ミエナイさん：しかもポジティブな体験を積み重ねることで、さらにAI活用に前向きになれる──うちの会社でも文化醸成のために「AI活用コンテスト」や、失敗事例もあえて共有する「LT会」を企画してみようかなと思いました。

あーやさん：それはとてもいいアイデアですね! AI活用を「特別なこと」ではなく「当たり前のこと」にすることが重要です。

ミエナイさん：さらに、可視化することで「限られた予算の中で、どの業務に、どのツールが適しているか」も見極められるようになるなんて。これなら投資判断も自信を持ってできそうです!

あーやさん：そうですね! データに基づいた判断は、組織の信頼性を高めます。

ミエナイさん：正確な判断を私がすることで、組織がもっと働きやすくなる。そうなれば、組織全体で成果を出せる体制づくりという私の役割も果たせそうです! あーやさん、今日は本当にありがとうございました!

あーやさん：こちらこそ、力になれてよかったです! その考え方こそ、組織を前向きに変える大きな力になりますよ。一緒に組織の成長を加速させていきましょう!