第566回：AI・デジタル活用を 浸透させる7つのポイントとは？『The Digital Culture Challenge』レポート紹介

この記事で分かること

• AI（人工知能）やDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みが「社内に根付かない」理由が、ツールではなく文化・行動にあること
• 経営層・マネジメント層と現場の間に起きがちな「認識ギャップ」を、どう埋めていくかの考え方
• デジタル活用を浸透させるために押さえたい「7つのポイント」と、今日から始めやすい具体策

多くの組織はデジタル技術を導入しても、文化や行動、意識を変えない限り、変革は定着しません。

今回の話題：なぜAIやデジタル施策は社内に根付かないのか

AI系の取り組みや、少し前ならDXといった「デジタル化」を進めようとしても、なかなか会社に定着しないという悩みは本当に多いです。

これは日本だけの問題なのか、それともグローバルでも起きる共通課題なのか。そもそも会社の中で新しい変革をもたらすには、どこから探るべきなのか。そういう文脈で情報収集をしている中で、面白いレポートに出会ったので、今回はその内容をベースにお話しします。

参考にしたレポート：Capgeminiの「The Digital Culture Challenge」

今回ご紹介するのは、フランスのグローバル企業キャップジェミニ（Capgemini）が出している調査レポートです。AIそのものを扱った内容ではありませんが、「デジタル変革が定着しない理由」を文化の観点から整理していて、今のAI活用にもそのまま当てはまる話が多い。

スライドシェア（SlideShare）で公開されているので、気になる方は概要欄などから辿ってみてください。

The Digital Culture Challenge; Bridging the Employee-Leadership Disconnect（SlideShare）

ちなみに、レポート類は「「かたより」があるのでは」と気になる方もいると思います。もちろん営業的な意図がゼロとは言いませんが、私の感覚では極端に偏っているというより、デジタル変革の調査を継続的に出している企業として、参考にしやすい部類だと思っています。

最大の壁は「文化」：ツールが来たら変わる、では変わらない

結論をもう一度はっきり言うと、デジタル技術を導入しても、文化や行動・意識を変えない限り、変革は定着しません。

もう少し砕けて言うと、こんなすれ違いが起きやすいです。

• 経営者や役員側は「うちはデジタルに順応できている」と思っている
• 現場は「使いやすい状況になっていない」「仕組みがない」と感じている
• 結果として、部署間協力や新しいアイデアの実行が進まない

ここで大事なのは、「いい技術が来たら勝手に動く」ではなく、会社としての行動規範や許可範囲、方針を整えることです。企業理念のような抽象度の高い話だけでなく、もっと実際の現場に落ちる形で「ここまでは自由にやっていい」「AIはこういう方針で使う」といったルールを用意してあげることが効いてきます。

デジタル活用を浸透させる7つのポイント

レポートでは、デジタル文化を根付かせるための要素が7つ挙げられています。私はこれを「スローガン」ではなく、日々の仕事で繰り返す習慣として捉えるのが良いと思っています。

ポイント 私の解釈（現場で起きること） 最初の一手の例 顧客志向 「自分たちが楽になる」より先に「顧客が嬉しい状態」を起点にする 顧客が困る場面を1つ選び、そこだけ改善する イノベーション 新しいことを試すのを許す空気があるか 小さく試す枠（時間・予算・担当）を先に決める データ駆動 「分析」以前に、暗黙知を言語化して共有できる形にする 作業を録画・録音して、理由を解きほぐす オープンさ 意見を言った瞬間に否定されない、言いやすい環境があるか まず受け止める、を上から徹底する 共同 部門間が「自部門最適」で止まらず協力できるか KPIを見直し、会社最適の評価軸を混ぜる デジタル思考 2回以上やる仕事は「仕組み化できないか」から考える 繰り返し作業を1つ選び、まず半自動化する 機敏性 変化に合わせて柔軟に動けるか（硬直しないか） 一気に変えず、段階的に試して改善する 1. 顧客志向：まず「顧客が喜ぶ状態」から逆算する

デジタル文化を根付かせるには、「自分たちがどう変わるか」よりも先に、顧客としてどうなっていたら嬉しいのかを出発点にします。そこから逆算して「じゃあ自分たちはどう変わるべきか」を考える、という順番です。

2. イノベーション：新しい挑戦を後押しする空気があるか

新しいことをやろうとすると、どうしてもブレーキがかかります。事情も立場もあるので簡単な話ではないのですが、それでも「変わらないとついていけない」のは現実です。

特にAIの波は、昔のウェブサイト制作の立ち上がり期のように「1〜2年遅れても取り戻せる」とは限らない。だからこそ会社として「まず試してみよう」という空気を作ることが大事だと思っています。

3. データ駆動：分析より先に「言語化」が要る

データドリブンというと「解析しなきゃ」「データベースに入れなきゃ」と思われがちです。ただ、現場で一番の問題になるのは、個人の中にある知識や技術が形になっていないことです。

職人系の会社さんだと特に分かりやすいのですが、「なんとなくうまくいってる」「代々やってるから」という無意識の作業がたくさんあります。誰かに聞かれて初めて「そういえば、なぜだろう」と気づくことも多い。

だからまずやるべきは、暗黙知を意識の上に引き上げて、言語化して、他の人も使える形にすることです。作業を動画で撮って「なぜこの距離なのか」「なぜこのタイミングでひと手間を入れるのか」を一緒に解きほぐしていく。そういう地道な積み重ねが、結果的にナレッジになります。

ここまで集められれば、録音して文字起こししてAIに整理させるだけでも、十分に共有できる形にしていけます。

4. オープンさ：意見が言えない空気が一番つらい

意見を言った瞬間に否定される会社と、とりあえず受け止めて考える会社では、差が出ます。これは意識変革なので簡単に変わらないし、上の人の雰囲気で決まってしまう部分もあります。

だから順番としては、上の側からオープンマインドを作っていくのが大事です。年齢や経験に限らず、フラットに「そういう考え方・方向性もあるのか」と扱えるかどうかは、デジタルに限らず組織の強さに直結します。

それから、よくあるのが「意見を言うと、言った人が責任を持たされる」パターンです。これがあると、分かっていても言わなくなります。ここは文化として明言して、避ける必要があります。

5. 共同：部門間の壁を越えないと、結局動かない

営業、製造、サービス、カスタマーサポートなど、顧客接点のフェーズごとに持っている情報は違います。本来はそれを持ち寄った方が強いのに、部門ごとのKPIや目標設定が邪魔をすることがよくあります。

例えば会社としては「取るとトータルでマイナスになる顧客は取らない方がいい」ケースがあるのに、営業が件数だけで評価されていると、そういう案件を取ってきてしまう。これは個人の問題ではなく、制度設計の問題です。

6. デジタル思考：まず「楽にできないか」を考える

私自身も気をつけているのですが、2回3回やる作業は「一回目は面倒でも、仕組み化すれば二回目以降が楽になる」ことが多いです。それなのに、人は「今まで通り手を動かせば終わる」方を選びがちです。

AIでプログラムを書く話も似ています。SNSを見ていると、複雑なものが簡単にできているように見えますが、実際はできる人ができているだけです。業務を理解し、必要なものを具体的にイメージし、詳細に指示を出さないと、仕組み化は進みません。

だからこそ、「一回目で挫折しやすい」ことを前提に、少しずつ仕組み化を進められる文化を持っておくのが大事です。いきなり全部やると業務が止まりやすいので、段階的に進めるのが現実的です。

7. 機敏性：焦らず、でも止まらずに進める

この項目は少しアバウトに聞こえるかもしれませんが、変化に合わせて柔軟に動けるかどうか、という話です。焦って一気に変えると反動が来やすいし、一回失敗すると「もう二度とやらない」になりがちです。だから、きちんと進める設計が必要です。

「7つのポイント」を行動に変えるために、会社がやること

話を聞いていると「結局、評価制度なのかな」となりがちです。私は、そこはかなり本質を突いていると思います。分かりやすいし、効くからです。

私の感覚では、特に次の要素が重要です（いずれもレポートの趣旨と、現場感を重ねたものです）。

1. トップが方針を示し、自分でも動く（ロールモデルになる）
2. 現場の意見を取り入れ、ズレを埋める（ボトムアップの仕組みを持つ）
3. 結果だけでなくプロセスも評価する（チャレンジし