DXブームとAIブームのデジャビュー構造

「DX」「リスキリング」「生成AI」「AIエージェント」──。
この数年、企業を取り巻く言葉は次々と入れ替わってきました。
しかし、ブームのたびに現場で起きている“構造的な現象”は、驚くほど似ていると感じませんか？

技術の名前は変わっても、現場の混乱の構造は変わっていない。
「DX」という看板が「AI」や「エージェント」という言葉に置き換わっただけで、結局は「何を変えたいのか」「誰のための変化なのか」が見えないまま、導入が先行してしまう。

それが「DXブームとAIブームをデジャビューと感じてしまう」要因かもしれません。
この構造を抜け出すために、“実際に現場でAIを使う人と組織の視点”から考察を行きましょう。

比較表：DXブームとAIブームの構造比較

両者に共通しているのは、「導入が目的化する」構造です。
“何のために変えるのか”が定義されないまま動き出し、現場が置き去りになる。
これが、DXとAIの両方に見られる“変革の停滞構造”です。

DX推進が声高に言われた時期、多くの企業は「デジタル化＝効率化」と理解していました。
一方で、AIの時代には「AI＝業務自動化」「AI＝時短」といった視点が多いようです。
しかし、AIエージェントがもたらす価値には、人の判断や創造を支援し、人と組織をつなぐこともあります。

ここで大切なのは、「技術の導入」ではなく「組織内で関係の設計」にも視線を持つこと。

同じ課題構造を繰り返さないようにしたいものです。
次の章では、この構造的デジャビューを生み出している出発点──
「誰が旗を振っているのか」という導入パターンから課題を明らかにしていきます。

導入の4パターン｜出発点の違いで何が起きるのか？

AIエージェント導入の“はじまり方”には、いくつかの典型パターンがあります。
それは、単に「どの部署が主導するか」という違いにとどまりません。
旗を振る人が変わると、導入の目的の定義も、現場の受け止め方もまったく異なるのです。

私たちディジタルグロースアカデミア（DGA）が多くの企業を支援してきた経験から見えてきたのは、導入の出発点と課題はおおむね次の4つに分類できるということでした。

AI導入の出発点 4パターンと特徴

現場との距離が生む“推進のズレ”

この4つの導入パターンは、それぞれ得意なフェーズと苦手なフェーズがあります。

つまり──どのようにAIエージェント導入を始めても、必ずどこかにズレが生じてしまう。
それは失敗ではなく、構造上“自然に起きること”だと考えれば、多少気が楽になります。

重要なのは、そのズレを放置せず、どうお互いに橋をかけるかを設計すること。
ここにこそ、AIエージェント導入を“使われる仕組み”へと変えるための第一歩があります。

現場の4領域｜それぞれの現場で行動価値感が異なる

現場という言葉は一つでも、実際にはそれぞれの部署・現場には違った行動価値感があります。
AIエージェント導入を考えるとき、この『何を大切にして働いているのか』という価値感を無視すると、どれだけ優れた仕組みを導入しても動き出しません。

私たちが企業支援の現場で見てきた代表的な“4つの現場領域”を見ていきましょう。

4つの現場領域と、それぞれの行動価値感

「現場」といっても、動機づけの軸や“得たいメリット”がまったく違うことが分かります。
そのため、「AIを入れれば皆が助かるはずだ」という一律の発想では、必ずどこかで“価値観の摩擦”が生まれてしまいます。

重要なのは、この違いを“導入の障害”ではなく“設計要件の1つ”として捉えること。
つまり、AI導入とは単なるシステム実装ではなく、現場の価値観を尊重しながら再設計していくプロセスなのです。

経営層・中間管理職層・現場層の三層構造に見える課題

DGAが実施した1万人以上の「デジタル活用アセスメント※」データ分析の結果から見えてきたのは、組織内の“縦の構造”における明確な温度差でした。

どの業種・業界でも、経営層・中間管理職層・現場層の三層間で、「方針への納得度合い」「課題解決への行動意欲」「仕事の報われ感」に差が見られました。
このコラムをお読みの方々にも、心当たりがあるのではないでしょうか？
この三層の温度差こそが、AI導入における“心理的な距離感”を生む構造的要因です。

※デジタル活用アセスメント

～データによる説得力で、組織課題を見える化し、根拠ある施策でDXを前進させる～ 「デジタル活用アセスメント」 「社員の成長意欲・デジタル活用の実践状況・組織的な支援状況」の全てを把握して施策につなげるためのアセスメントです。

三層の特徴とAI導入における意識傾向（DGA分析より）

この三層の意識ギャップは、個人のモチベーションの問題ではなく、構造的な現象です。
DGAのアセスメントでは、特に「中間層」で

• 方針理解の乖離
• 課題解決行動の低下
• 成果の報われ感の欠如

が顕著であることが分かっています。
つまり、AI導入の停滞は「反対する人がいるから」ではなく、“誰も悪くないのに、心理的な距離感が起きている”という状態なのかもしれません。

組織の縦糸と横糸を編み上げる──AI導入を全体構造でとらえる

ここまで見てきたように、AI導入が進まない背景には二つの構造的な違いがあります。
一つは横方向（職場・部門の違い）──それぞれの現場が大切にしている行動価値観の違い。
もう一つは縦方向（役職・立場の違い）──経営層・中間層・現場層の温度差。

この二つの軸が交わる場所こそが、AI導入の“本当の現場”です。
つまり、AIを“使われる仕組み”に変えるには、縦と横の両方の視点を重ねて考えることが大切になります。

成功する企業は、この“縦×横の掛け算”を意識しています。
経営は方向を示し、現場は具体を語り、そのあいだをつなぐ中間層が翻訳者として機能する構造をデザインしています。

AIエージェント導入とは、単なる技術の実装ではなく、組織構造と現場への再接続が必要になります。
それを現実に動かすために、はめ込むべき“ピース”を次章で「AIエージェントの活用メリット」として整理します。

代表例：AIエージェントの「価値×役職×職場」マッピング

同じAIエージェントでも、活躍の場は部門によってまったく異なってきます。

• 情報システム部では自動化のエンジンとして、
• 営業部では商談支援として、
• 人事部では教育やOJTのパートナーとして──

ここでは、代表的なマッピングを例として紹介します。

このように、AIエージェントの価値は「どの技術を入れるか」ではなく、「誰がどうメリットを具体的に得そうなのか？」という現場の視点から整理することで、“使われるAI”のイメージが湧いてきます。

部署ごとのピースと価値を見つける

どの部署から、どの課題から着手するか。
それは企業ごとに違って構いません。
重要なのは、「どのピースを先にはめると全体が動きやすくなるか」を考えてみることです。

例えば──

• 情報システム部は、セキュリティーのピースから。
• 営業部は、業務効率化のピースから。
• 人事部は、学習支援や文化形成のピースから。

すべてを一度に完成させようとするのではなく、ひとつのピースを丁寧に整え、隣のピースへ広げていく。
その積み重ねが、組織にとって自然で持続的なAI導入の流れをつくります。

ここまでお読みいただき、どうでしょうか？
これまでは、「AIエージェントの導入や活用」を大きな塊のように感じ、どこから着手すればいいのか分からない方も多いかと思います。

今日の第2回コラムでは、一気に進む改革プロジェクトのような大きな塊ではなく、各現場にいらっしゃる社員を想像して、小さな“はめ込み作業”のピースにまで考えてみる試みをしました。

最初から全体を完璧に設計する必要はありません。
たとえば、「誰のどんな困りごとを少しでも軽くしようか？」──その問いを出発点にすればいい。
1ピース、また1ピースと現場に合った形で整えていくうちに、組織全体のAI導入の流れが自然と見えてきます。
ぜひ、職場ごとにはめ込むAIのピース（＝各位にとってのメリット）を見つけてみてください。