AI推進担当の育て方｜詳しい人ゼロから3か月で立てる手順

「AIを進めたいけど、社内に詳しい人がいない」。この一言で止まっている会社もあるのではないでしょうか。でも、実は詳しい人を採用しなくても、社内にAI推進担当を1人立てるところから前に進められます。

この記事では、AI推進担当に向いている人の選び方、3か月で育てる具体的な手順、つまずきやすい失敗とその防ぎ方をお伝えします。読み終わるころには「うちなら誰に任せて、何から始めればいいか」が見えるはずです。

Contents / 目次

1. 結論。必要なのは「AIに詳しい人」ではなく「業務を分かっている推進役」
2. AI推進担当の選び方と、3か月で育てる手順
3. 取り組むと何が変わるのか。成果のイメージ
4. よくある失敗と、その防ぎ方
5. 使う側の落とし穴と、現場のリアルな妥協点
6. よくある質問
7. まずは1人、立てるところから

結論。必要なのは「AIに詳しい人」ではなく「業務を分かっている推進役」

結論から言います。社内に立てるべきは、AIの専門家ではありません。自社の業務を分かっていて、周りを少し巻き込める人です。この役割を、ここでは「AI推進担当（AI Champion）」と呼びます。

AI推進担当（AI Champion）とは、AIツールを社内に広め、使われ続ける仕組みを回す社内の旗振り役のことです。技術者である必要はありません。プログラミング経験ゼロの事務職や営業職でも、現場の業務を知っているからこそ、業務に合った使い方を設計できます。

なぜ専門知識より業務理解が大事なのか。今の生成AIは、対話しながら指示を詰めていけます。ただし、Anthropicの公式ガイド（プロンプティングのベストプラクティス）は、望む出力の形式と制約を具体的に示すよう勧めています。難しいのは「どの業務を、どうAIに任せるか」を決める部分です。ここは技術ではなく、業務を知っている人にしか判断できません。

まず押さえてほしいのは、この取り組みで決めるべきことが3つあるという点です。

• 誰を立てるか：業務理解があり、新しいことに前向きな人を1人選ぶ
• 何を任せるか：役割と権限、使っていい時間をはっきり決める
• どう支えるか：経営層が後ろ盾になり、評価にも反映する

逆に言うと、この3つが曖昧なまま「AI得意そうな若手」に押し付けると、つまずきやすくなります。下の表で、ありがちな進め方と、うまくいく進め方の違いを整理しました。

項目	つまずく会社	うまくいく会社
選ぶ人	AIに詳しそうな人	業務を分かっていて動ける人
役割	「とりあえずやって」と曖昧	職務として文書化し権限も付与
時間	本業のすき間でこっそり	業務時間の一部を正式に確保
学び方	研修を受けて終わり	自部署の実務でAIを回す
経営の関与	現場任せ	経営が旗を振り評価する

壁になりやすいのは「AIの難しさ」より「社内の体制づくり」のほうです。誰に任せ、どう支えるかという体制を先に決められるかどうかが、進むか止まるかの分かれ目になります。

AI推進担当の選び方と、3か月で育てる手順

ここからは具体的な進め方です。やることは「選ぶ→任せる→3か月で育てる」の順番です。順を追って見ていきましょう。

向いている人の見分け方

適任者を選ぶ基準は、AIスキルではなく次の3点です。スキルは後から付きますが、この3点は性質に近いので、はじめに見ておくと外しません。

• 業務理解：自部署の仕事の流れと「面倒な作業」を具体的に言える
• 前向きさ：新しいツールを「まず触ってみる」タイプ
• 巻き込み力：同僚に教えたり、横に広げたりするのが苦じゃない

選定で迷ったら、候補者本人に「いつもの仕事で一番めんどくさい作業は何ですか」と聞いてみてください。すらすら具体例が出てくる人は、AIに任せるネタを自分で見つけられます。これがいちばん大事な素質です。

「パソコンが得意だから」「若いから」という理由だけで選ぶのは避けましょう。業務を知らない人がAI担当になると、現場で使われないツールばかり増えて、かえって不信感が広がります。

任せる前に決める「役割と権限」

人を選んだら、走り出す前に役割を文書で決めます。口頭の「よろしく」だけだと、本人も周りも何を期待されているか分からず空回りします。最低限、次の項目を1枚にまとめておきましょう。

• ミッション：例「半年で自部署の定型作業を3つAI化する」
• 使える時間：例「週の業務時間の2割を推進活動にあてる」
• 権限：使うAIツールの選定や試験導入を任せる範囲
• 相談先：困ったときに直接話せる経営層・上長を1人決める
• 評価：この活動を人事評価のどこで見るか

3か月の育成カリキュラム例

育成は3か月を1区切りにすると回しやすいです。ポイントは、座学で終わらせず、必ず「自分の仕事でAIを使う」ところまでやることです。実際に手を動かさないと定着しません。月ごとの目安は次のとおりです。

時期	テーマ	やること
1か月目	慣れる	主要な生成AIを毎日触る。自分の業務メール・議事録・要約で使い倒す
2か月目	仕組み化	自部署の定型業務を1つ選び、手順とAIへの渡し方をテンプレ化する
3か月目	広げる	同僚2〜3人に教え、テンプレを共有。成果を数字でまとめて報告

1か月目で大事なのは「量」です。最初は下手でいいので、毎日の仕事でAIに頼る習慣をつけます。ツールはブラウザ版でもアプリ版でも、使い慣れたもので構いません。大事なのは特定のツールにこだわることではなく、毎日触って手になじませることです。

2か月目は、AIに何を渡すかの設計に踏み込みます。たとえば議事録づくりなら、道筋は次のようになります。

1. 録音データか箇条書きメモを用意する（これがAIに渡す材料）
2. 「決定事項・宿題・担当者・期限」の4項目で整理して、と頼む
3. 出てきた下書きの「担当者と期限」が正しいかを自分で確認する
4. 固有名詞や社外秘の扱いを直して完成にする

この「出力のどこを確認するか」が、実は一番価値のあるノウハウです。AIは文章を作るのは得意ですが、それが正しいかの最終判断は担当者が行います。ここを担当者がつかめると、応用がどんどん効くようになります。

プロンプト（AIへの指示文）は、作り込んだ長文を覚える必要はありません。出発点として短いたたき台を1つ持っておき、あとはAIと対話しながら自社向けに詰めれば十分です。たたき台の例を載せておきます。

あなたは［自社の業種を入力］の業務サポート役です。
これから渡す［議事録メモ／問い合わせ一覧 など］を、
次の項目に整理してください。
・決定事項
・やること（担当者と期限つき）
・確認が必要な点
不明な箇所は勝手に埋めず「要確認」と書いてください。

最後の「勝手に埋めず要確認と書く」の一文が地味に効きます。AIは聞かれたことに何か答えようとして、もっともらしい作り話をすることがあるからです。Anthropicの公式ガイド（ハルシネーションを減らす）も、分からないときは「わかりません」と答えてよいとAIに明示的に許可することを、誤った情報を減らす方法に挙げています。ただし、作り話が完全に無くなるわけではないので、出力の確認は欠かせません。

業務の自動化まで踏み込みたい場合は、予算に応じた進め方を整理したAI業務自動化は月数千円から｜中小企業の予算別・導入3ステップもあわせて読むと、次の一歩が描きやすくなります。

取り組むと何が変わるのか。成果のイメージ

AI推進担当を1人立てると、まず変わるのは「相談先ができる」ことです。これまで各自がバラバラに悩んでいたAIの使い方を、1か所に集約できます。困ったときに聞ける相手がいると、現場の担当者もAIを試しやすくなります。

大切なのは、個人の工夫を個人で終わらせず、テンプレやルールにして横展開することです。

小さな会社でも始められます。担当者が見つけた「効くプロンプト」や「うまくいった業務の流れ」を、共有フォルダに1つずつ貯めていくだけでいいのです。続けるうちに、それが自社マニュアルの元になります。

定量的な効果は、業務内容や運用の本気度で大きく変わるため一概には言えません。ただ、議事録づくりや問い合わせ返信の下書きのように毎日発生する作業では、1件ごとの時間を短くすることを狙えます。これが1日に何件も積み重なると、月単位ではまとまった時間になります。

ポイント。成果を測るときは「何時間減ったか」だけでなく「何人が使うようになったか」も見ましょう。AI推進の目的は、1人のヒーローを作ることではなく、全員が少しずつ使える状態を作ることだからです。

定着のさせ方をもう少し体系的に知りたい方は、AIシステム化を社内に定着させる成功ロードマップも参考になります。ツール導入で終わらせないための考え方をまとめています。

よくある失敗と、その防ぎ方

ここでは、起こりやすい失敗を3つ取り上げます。どれも「あるある」なので、先に知っておくだけで回避しやすくなります。

失敗1。目的が曖昧なまま「とりあえずAI」で始める

「流行っているから」という理由で始めると、何をもって成功とするか決まっていないため、途中で熱が冷めて自然消滅しやすくなります。

防ぎ方は、最初に小さくてもいいので具体的なゴールを1つ決めることです。「請求書処理の時間を半分にする」のように、業務名と数字をセットにします。大きな目標は要りません。1つ達成できれば、社内に「AIは役に立つ」という空気ができて、次が動きやすくなります。

失敗2。担当者1人に丸投げして孤立させる

役割と権限を渡したつもりが、実態は「本業の片手間でAIもよろしく」になっているケースです。こうなると担当者は時間も後ろ盾もないまま疲弊し、やる気を失いやすくなります。

防ぎ方は2つです。

• 推進活動に使う時間を業務として正式に確保すること
• 経営層が「これは会社として進める」と明言し、評価にもつなげること

担当者が「これは自分の評価になる仕事だ」と思えるかどうかで、続き方がまったく変わります。

失敗3。座学の研修を受けて満足してしまう

外部研修を受けると、その場では分かった気になります。でも自分の業務で使わないままだと、覚えたことを仕事に生かす機会がありません。知識を入れただけでは、現場の仕事は変わりません。

防ぎ方は、研修やセミナーを選ぶときに「自社の実務を題材に手を動かす時間があるか」を必ず確認することです。座学だけのプログラムより、実際に自分の業務でAIを動かすところまで含んだもののほうが、研修のあとも仕事で使い続けやすくなります。研修の選び方に迷ったら、大分のAI研修・生成AIセミナーの選び方（公的講座と社内研修の使い分け）も参考にしてみてください。

もう1つ、見落としがちなリスクにも触れておきます。会社が認めていないAIツールを担当者が業務に使い、良かれと思って社外秘の情報を入れてしまう、いわゆる「シャドーAI」の問題です。IPAの情報セキュリティ10大脅威 2026でも、組織向けの3位に「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初めて入りました。

これを防ぐには、推進を始めると同時に「業務で使ってよいAIツールはどれか」「どの情報は入れてよくて、どれはダメか」という簡単な利用ルールを1枚作っておくことが大切です。完璧なルールでなくていいので、走り出す前に最低限の線引きだけは決めておきましょう。

使う側の落とし穴と、現場のリアルな妥協点

ここまで前向きな話をしてきましたが、率直にお伝えしておきたいことがあります。AI推進担当を立てれば全部うまくいく、わけではありません。

まず、担当者が育っても、その人が異動・退職したら一気に振り出しに戻る、というリスクがあります。1人に集約するのは始めやすい反面、属人化と表裏一体です。

だからこそ、3か月目で「同僚に教える」「テンプレを共有する」を必ず入れて、1人の頭の中だけにノウハウを残さないことが重要になります。ここを飛ばすと、せっかくの投資が個人とともに消えてしまいます。

次に、内製と外注の線引きです。ざっくり分けると次のようになります。

• 社内で内製する：日々の業務でAIを使う部分。社内で回したほうが早く、現場にも合います
• 外の知見を借りる：最初の体制づくり、利用ルールやセキュリティの設計、つまずいたときの相談相手

「全部自分たちで」と抱え込んで止まってしまうのが、いちばんもったいないパターンです。

コストの見落としにも注意しましょう。AIツールの月額そのものより、担当者が学び、社内に広げるための「時間」のほうが見落とされがちなコストです。この時間を会社が認めないと、推進は途中で止まりやすくなります。

最後に向き不向きです。会社の規模によって、向いている形は変わります。

• 社員10人未満：専任の担当を立てるより、経営者自身が先頭で使ってみせるほうが速いこともあります
• 数十人を超える：1人では手が回らないので、部署ごとに小さな推進役を置く形に発展させる必要が出てきます

自社の規模に合わせて、形は柔軟に変えてかまいません。1人広報がAIで成果を出す体制づくりについてはAI広報部の作り方でも具体的に触れています。

よくある質問

まずは1人、立てるところから

ここまで読んで、「うちでもできそうだけど、選び方や育成の設計を自社だけでやり切るのは少し不安だ」と感じた方もいると思います。コレットラボのAI導入支援・DX支援（DX・AX支援）では、AIに任せる処理と担当者が確認する内容を決めるところから、AIへ送信する情報や保存・共有、アクセス権限の確認、設計・開発、導入後の使い勝手と効果の確認・改善まで行います。対象の業務が決まる前からご相談いただけます。AI導入支援・DX支援のページから、まずは気軽にお話を聞かせてください。