AI活用レベルは「機能の多さ」では決まらない。現在地が見える2軸評価

2026/08/28

こんにちは、おぐりんです。

AI活用の相談をしていると、「うちはどのくらいAIを使えているのでしょうか」と聞かれることがあります。分かりやすい問いですが、正直なところ、これを一つの点数だけで答えるのはかなり危険です。

最新機能をたくさん知っている。複数のツールをつないでいる。AIエージェントも作っている。たしかに、どれも大切な進歩です。でも、目的や利用者が曖昧なままでは、機能が増えるほど実務から離れてしまうこともあります。

逆に、目の前の業務をよく理解し、誰が何のために使うかを明確にできていても、それを実現する機能を使えなければ改善は止まります。

だからAidiaでは、AI活用レベルを一つの総合点に丸めず、「コンテキスト設計」と「機能活用」の2軸で捉えます。

「高機能＝高レベル」ではない

AIツールの進化は速く、できることは増え続けています。文章を生成するだけでなく、社内資料を参照し、複数のサービスをつなぎ、外部の処理を実行し、複数段階の仕事を任せられるようになってきました。

ただし、機能が多いことと、仕事が良くなることは同じではありません。

たとえば、営業提案書を作るAIを考えてみます。高度な検索や自動生成ができても、次のことが決まっていなければ、出てくる提案は一般論になりがちです。

誰が、どの商談段階で使うのか
顧客のどんな課題を解決したいのか
どの資料を正しい情報として参照するのか
使ってはいけない表現や機密情報は何か
どの状態になれば完成なのか
誰が最終確認し、結果をどう改善するのか

一方で、これらを丁寧に決めても、毎回ファイルを手で探し、情報をコピーし、結果を別の場所へ転記しているなら、活用範囲は広がりません。

つまり、AI活用には「仕事を理解して設計する力」と「それを技術で実現する力」の両方が必要です。

1つ目の軸は「コンテキスト設計」

コンテキスト設計とは、AIへの指示文を上手に書くことだけではありません。誰が、どの場面で、何を実現するために使うのか。そのために必要な情報、守るべき制約、確認方法までを設計する力です。

Aidiaの評価基準では、この軸を10段階で整理しています。最初は、用意された指示を試し、自分の困りごとを言葉にするところから始まります。そこから、利用者と利用場面を決め、目的と完成状態を具体化し、必要な資料やデータを整理していきます。

さらに活用が進むと、利用開始から結果確認までの流れ、情報不足や誤回答への対応、権限や機密情報の扱い、テストと評価基準まで設計します。上位では、複数人・複数部門で使える運用や、導入前後の業務、成果指標、責任分界、継続改善まで扱います。

ここで重要なのは、難しい言葉を知っているかではなく、第三者が同じ利用場面を再現できるかです。

「いい感じの提案書を作って」では、本人の頭の中にある正解をAIも他の人も再現できません。「この顧客の初回商談後に、承認済みの商品資料と議事録を使い、次回提案の論点が社内レビューできる状態にする」と定義できれば、必要な情報と完成条件が見えてきます。

2つ目の軸は「機能活用」

機能活用の軸では、AIに何ができるかだけでなく、業務のどこまでを任せられる状態になっているかを見ます。

ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Claudeなどを使った文章の作成や対話から始まり、社内資料の参照、メールやクラウドストレージなどとの接続、登録・更新・通知といった処理の実行へと広がります。さらに進むと、複数の処理を組み合わせて一連の業務を進めたり、複数人や複数部門で安全に運用したりする段階へ進みます。

たとえば、社内資料を参照して問い合わせへの回答案を作る活用と、問い合わせを分類し、必要な情報を集め、回答案を作成し、例外があれば担当者の承認へ回す活用では、AIに任せている範囲が異なります。Aidiaでは、ChatGPTやGeminiなどの画面に表示される機能名ではなく、参照、接続、実行、確認まで、実際の業務がどこまで設計されているかで機能活用レベルを判断します。

ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Claudeなどで利用できる機能は、契約プランや管理者設定によって異なり、今後も変わります。そのため、個別の機能名を覚えるのではなく、AIに任せられる業務範囲がどこまで広がっているかを見ることが大切です。

2軸にすると「次にやること」が変わる

二軸で見る目的は、会社や人を順位づけすることではありません。現在地を示し、次にどちらを伸ばすべきか判断するためです。

たとえば「コンテキストLv3／機能活用Lv6」なら、外部データを扱う技術はあっても、利用者、目的、完成状態、安全性の設計が追いついていない可能性があります。この場合、次に必要なのは新しいコネクタではなく、対象業務を小さく切り、利用場面と成功条件を整理することです。

反対に「コンテキストLv6／機能活用Lv2」なら、業務の理解や利用フローは見えているのに、生成・対話の範囲から先へ進めていません。この場合は、参照すべき資料を限定してAIに渡す、日常の業務アプリで使う、結果確認を含む小さな実行フローを試す、といった一歩が考えられます。

両方が高い場合も、それで終わりではありません。複数人へ広げると、権限、役割、承認、引き継ぎ、監視、例外対応が必要になります。個人の成功例を、そのまま全社へコピーするのではなく、組織で安全に改善し続けられる形へ変える必要があります。

研修のゴールも「機能を覚える」から変わる

この見方をすると、AI研修の設計も変わります。全員に最新機能を同じ順番で教えるだけでは、受講者が自分の業務で何を改善すべきか判断できません。逆に、考え方だけを学んでも、実際のツールで試し、結果を確認しなければ仕事は変わりません。

研修では、まず自分の困りごとを言語化し、利用者、場面、目的、完成状態を決める。そのうえで、必要な機能を選び、実際に設定・実行・確認する。この往復が重要です。

全員を最高レベルへ上げる必要もありません。役割によって、必要な到達点は違います。日常業務でAIを使う人、部門の活用を設計する人、一連の業務をAIで進める仕組みを構築する人、権限や統制を担う人では、伸ばすべき能力が異なります。

組織として必要なのは、一人の万能なAI人材ではなく、二軸それぞれの役割がつながり、実務の結果から学べる状態です。

まずは一つの業務で現在地を出してみる

会社全体のAI活用レベルを、いきなり一枚の評価表で決める必要はありません。まずは、議事録の整理、問い合わせ返信、提案書作成、社内情報の検索など、一つの具体的な業務を選んでみてください。

そして、次の二つを別々に確認します。

コンテキスト設計：誰が、いつ、何のために使い、どの情報と制約をもとに、何を完成とするか
機能活用：生成、参照、接続、実行、一連の業務遂行、組織運用のどこまでを、自分で設定・確認し、必要性を説明できるか

「コンテキストLv6／機能活用Lv5」のように併記すると、足りないものが具体的になります。新機能を追うべきなのか、目的や情報を整理すべきなのか、評価と安全性を整えるべきなのか。次の一歩を選びやすくなります。

AidiaのAI研修やAI顧問でも、ツールの説明だけではなく、各社の業務と現在地に合わせて、この二つを行き来しながらAI活用を設計します。

AI活用レベルは、自慢するための数字ではありません。今の仕事を良くするために、次に何を伸ばすかを決める地図です。

あなたの会社のAI活用は、機能活用とコンテキスト設計のどちらが先に進んでいるでしょうか。