生成AIの活用が広がる一方で、「ツールは導入したが、成果につながっている実感がない」という声は多くの企業で聞かれます。リコージャパン株式会社でも、営業・人材育成・業務改善といった幅広い領域でAI活用を進める中で、「人が主語となったAI活用をどう実現するか」が、次のフェーズとしての重要なテーマとして浮かび上がっていました。同社が向き合っていたのは、AIを使うか否かという議論ではありません。
「AIを“何のために使うのか”を、自分の言葉で語れる人材をどう育てるか。」
この問いに正面から向き合う中で導入されたのが、AIの使い方ではなく、AIをパートナーとして働くための基盤をつくる当社の「AIネイティブ研修」でした。
本記事では、全社で進むAI活用の実態、成果創出に向けて見えてきた課題、研修導入の背景、受講者と育成担当者それぞれの視点から見えた変化、そして人材育成と事業の両面から見据える今後の展望について紹介します。
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貴社における、現在のAI活用状況を教えてください。
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全社の育成を担う立場として、AI活用や成果創出にどのような課題を感じていますか。
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世の中に多数AIを使った研修が存在する中で、当社の研修を選択いただいた理由を教えてください。
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本研修を受講して、どのような感想を持ちましたか。
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研修の前後で、日々の業務にどのような変化がありましたか。
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マネジメントの立場から、受講者のアウトプットや仕事の向き合い方について、研修前後でどのような変化を感じていますか。
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今後のAI活用や、その先にある成果創出に向けた人材育成の展望を教えてください。
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貴社における、現在のAI活用状況を教えてください。
河村氏
リコージャパンでは、すでにさまざまな領域でAI活用が進んでいます。
営業部門では、SFAと社内ナレッジシステムをAIと組み合わせ、商談内容をもとに「次に持参すべき資料」をレコメンドする仕組みを構築しました。また、顧客との商談を録音・アップロードすることで、AIが議事録のような日報を生成し、次に取るべきアクションまで提案する取り組みも進めています。
これにより、商談内容や顧客の課題を正確に把握できるようになり、より的確な提案につなげやすくなりました。
また、新入社員教育には昨年度からAIロールプレイを導入しています。研修で学んだことを現場で実践するためには、繰り返しの練習が不可欠です。しかし対人でのロープレには限界があるため、AIを活用し、学びと実務をつなぐ環境を整えています。
さらに、ノーコードツール「Dify」を活用した市民開発も推進しています。経理部門では、社内マニュアルをAIに読み込ませ、問い合わせに自動で対応するアプリを現場の社員自らが構築しました。FAQでは拾いきれなかった問い合わせもカバーできるようになり、業務負荷の軽減につながっています。
全社の育成を担う立場として、AI活用や成果創出にどのような課題を感じていますか。
河村氏
全社を見渡す中で感じていたのは、「AIを使っていること」と「成果を生み出していること」の間にギャップが生まれているケースがあるという点です。AIはあくまでツールであり、重要なのは「何のために使うのか」「どんな成果を出したいのか」を明確にしたうえで活用すること。目的が曖昧なままAIに任せてしまうと、それなりに整ったアウトプットは出てきますが、自分の言葉で説明できず、顧客に価値として伝えられない状況に陥りかねません。「AIを使っています」とは言えても、「なぜ使い始めたのか」「以前はどうしていたのか」と問われたときに答えられない。その状態では、本当の意味での価値提供にはつながらないと考えています。
目的を持たずに使えば、「AIに使われる側」になってしまう。
この危機感が、社内で共有され始めていました。
世の中に多数AIを使った研修が存在する中で、当社の研修を選択いただいた理由を教えてください。
武田氏
これまでにも、生成AIの使い方を学ぶ研修は実施してきました。操作方法やプロンプトに焦点を当てた研修は一定の効果はありましたが、正直なところ、行動変容や定着にはつながりにくいと感じていたのも事実です。AIの使い方だけを覚えても、少し時間が経つと使われなくなってしまう。ツールや機能が日進月歩で進化していく中で、使い方を教え続けるだけでは限界があると考えるようになりました。そこで重要だと感じたのが、一過性で終わらない“根本の基盤”を育てることです。
AIネイティブ研修は、AIの活用そのものを目的とする研修ではありません。仕事の目的を起点に考え、AIをパートナーとして活用しながら、自分の思考やアウトプットを磨いていく働き方を身につけることを重視しています。この考え方は、変化の激しい環境においても自律的に学び続けられる人材を育てるうえで、重要な土台になると考えました。特に若年層の段階で、AIとどのように向き合い、どのように仕事に取り込むかという視点を身につけておくことは、将来的な技術変化への適応力にも直結します。
こうした理由から、単なるスキル習得ではなく、思考様式そのものをアップデートする取り組みとして、本研修の導入を決めました。
本研修を受講して、どのような感想を持ちましたか。
北川氏
研修を受講する前は、プロンプトの投げ方など、AIの使い方を学ぶ技術的な研修だと思っていました。
しかし実際は、AIを隣に置きながら、仕事の進め方そのものを見直していく内容で、その点がとても印象に残っています。研修を通じて、AIは使い方を覚える対象ではなく、アウトプットの質を高めるパートナーなのだと感じ、自身が目的を持ってAIと関わる必要があると考えるようになりました。
研修の前後で、日々の業務にどのような変化がありましたか。
北川氏
私は入社2年目で、今後研修を企画する立場になりますが、正直なところ、進め方が分からず全体像を描けていない状況でした。そのような中でも、まずAIを使って業務の流れをぼんやりとでもイメージし、そこに自分の考えを反映させながら形にしていく。そのプロセスが見えたことは、大きな学びだったと感じています。
上司への相談も、これまでは「何をすればいいですか」と聞いてしまうこともありましたが、研修後は「こういう方向性で進めてよいでしょうか」と、自分なりの仮説を持って相談するようになりました。
マネジメントの立場から、受講者のアウトプットや仕事の向き合い方について、研修前後でどのような変化を感じていますか。
武田氏
AIを活用したアウトプットについては、研修前から一定の課題意識がありました。生成AIを使うことで表現の完成度は高まる一方、目的や背景を問うと十分に説明できず、思考のプロセスが見えにくいケースが増えていたためです。特に経験年次が上がるにつれて、見た目は整っているものの、深掘りすると自分の言葉で語れないアウトプットが目立つようになっていました。
一方で、研修後に北川さんがAIを使って作成したアウトプットには明確な違いがありました。印象的だったのは、何を考え、どのような意図でその形にしたのかを自分の言葉で説明でき、AIを「代わりに作る存在」ではなく、「思考を加速させる相手」として使えているという点です。
「AIに使われている人」と「AIを使いこなしている人」の違いは、やはり目的意識の有無にあるのではないでしょうか。この違いは、現場のアウトプットや議論の質にもはっきりと表れるようになっていると感じます。AIはあくまで、自分の表現を加速するためのツールです。その力を十分に発揮するためには、自己理解や「本当に伝えたいことは何か」といった点に、自分自身が向き合う必要があります。このプロセスをAIネイティブ研修でしっかりと学べたことで、AIを使いこなしているつもりになってしまう勘違いを防げていると感じています。
今後のAI活用や、その先にある成果創出に向けた人材育成の展望を教えてください。
河村氏
リコージャパンのAI活用の根底には、リコーグループが掲げる 「“はたらく”に歓びを」というビジョンがあります。1977年にオフィスオートメーション（OA）を提唱して以来、今も受け継がれる「機械にできることは機械に任せ、人は人にしかできない創造的な仕事をする」という考え方です。AIは、その思想を実現するための新しい手段と考えています。
人がより意味のある仕事に向き合い、やりがいを感じながら働くために、AIに任せられるところは任せる。その結果として、人の価値が高まっていく状態を目指しています。
今後は、AIを「使える」段階から、「目的にあったアウトプットや成果をお客さまに価値として提供できる」段階へ引き上げていきたいと考えています。育成の目的を明確にし、学びを組織内外へ広げ、30年、40年先を見据えた人・組織づくりにつなげていきたいですね。
また、日本全体のAI活用を広げていくことも、私たちの役割の一つです。
そのためには、まず自分たち自身がAIを活用し、良い点も課題も含めて理解することが欠かせません。そうした実体験をもとにAIの価値を伝えていくことで、お客さまが遠回りすることなく、最短距離で成果を出せるよう支援していきたいと考えています。日本にとっても必要とされる存在であり続けると同時に、そこで働く一人ひとりが誇りを持てる会社でありたいです。
武田氏
事業の視点で見ても、AI活用には十分な勝ち筋があると感じています。その前提にあるのが、リコージャパンの現場力です。人員数が多く、これまで泥臭くお客さまに向き合ってきたからこそ、商談記録や顧客接点の情報を可視化できれば、大きな情報資産になります。
こうした強みを持つ当社がデジタル企業へ転換する過程では、コンサルティング型の営業がより重要になり、その際に求められるのが、ロジカルさとヒューマンな力の両立であると考えています。リコージャパンが「お客さまに寄り添う力」や「ヒューマンスキル」といった強みを持っているのに対し、AIが得意とする領域は仮説構築やデータ分析といったロジカルな分野です。当社のヒューマンスキルに、AIが強みとするロジカルさを補完できれば、お客さまへのお役立ちのレベルは一段、二段と高まると考えています。
AI単体ではビジネスの規模には限界がありますが、人が考え、AIに問い、コンサルティング型で提案できるようになれば、日本企業から求められる存在になれる。そのために、リコージャパンは人とAIの力を掛け合わせた価値提供を、これからも磨き続けていきます。
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