活用率の数字に騙されない。10名の無料アセスメントが暴く、施策を空転させる「見えない壁」
みなさん こんにちは《聴くチカラ研究所》の4DL Technologies株式会社CCO荒巻順です。ブログへのご訪問、ありがとうございます。

「生成AIを導入したが、利用率が伸び悩んでいる」
「部門ごとに活用レベルの差が大きく、誰に何を教えればいいか決められない」
「eラーニングは実施したが、現場が“便利止まり”から一歩も動かない」
「研修を企画するたび、現場からは“また研修か”という疲弊の声が上がる」
こうした切実な課題を抱えるDX推進担当者や人事の方々から、私たちの無料アセスメント「AI時代のDX人材アセスメント(ANT-DXA)」への問い合わせが急増しています。
しかし、ここでまず重要な事実をお伝えしなければなりません。
アセスメントは「測ること」が目的ではありません。「正確に現在地を採寸し、次の一手を外さないこと」に真価があります。
せっかく10名のサンプルを測っても、その結果を「平均点」だけで見てしまうと、組織の真の課題を見落とします。
本記事では、無料アセスメントの結果をどう解釈し、組織の「詰まり」をどう特定すべきか。その読み取り方の例を公開します。
1. 読み解きの原則:見るのは「点数」ではなく「分布と組み合わせ」
アセスメント結果が返ってきたとき、まず確認してほしいのは「平均点」ではありません。見るべきは「スコアの分布」と「観点同士の相関」です。
4DLのANT-DXAは個人の能力をランク付けするテストではありません。
精緻な設計図を引く前に、組織という現場のサイズを正しく測る「採寸」のステップです。
例えば、チーム全体の「言語化力」の平均が3.5点だったとしても、それだけでは何も分かりません。
- 全員が3.5点なのか。
- 5点の「超人」と2点の「苦手層」に二極化しているのか。
- 「マインド」は高いのに「環境(データ整備)」が足を引っ張っているのか。
この「分布の歪み」こそが、次の一手を決める決定的なヒントになります。
2. 「経営の北極星」は段階的に育つ。なぜ「A(意思決定)」より「B(再現性)」が先なのか?
生成AI活用の「北極星(目指すべき姿)」は、経営戦略の中長期的視点に基づき、経営層が定義すべき「組織の未来図」です。
エンタープライズにおいて、この北極星は以下の順で段階的に育てる必要があります。
STEP B:属人性を減らし、再現性ある改善サイクルを回す(経営の土台作り)
STEP A:意思決定と業務設計の標準装備としてAIを組み込む(戦略的加速)
STEP C:付加価値の出し方そのものを組み替える(事業モデルの変革)
ここで多くの企業が陥る罠が、「B(再現性)」を飛ばして「A(意思決定)」をAIで効率化しようとすることです。
業務が個人の勘や経験(属人性)というブラックボックスに包まれたままAIを導入しても、AIに与える情報の粒度がバラバラになり、出てくる判断材料の信頼性も担保できません。
カオス(混乱)をAIで加速させても、待っているのは組織の崩壊です。
まず STEP B で「誰がやっても同じ品質で業務が回る状態」という足場を固め、業務を透明化(採寸可能な状態に)する。
その綺麗なレールの上にAIを載せて初めて、STEP A の「意思決定の高度化」が意味を成します。
「まだ経営レベルの北極星が固まっていないから測れない」と足踏みする必要はありません。
むしろ、北極星というゴールを正しく定義するためにも、現在地の採寸は先にできます。
3. 6観点の「誤読」を防ぐ:無料版の固定ディメンションが示すもの
無料アセスメントで使用する6つの観点(ディメンション)は、あらゆる組織で共通して「詰まり」が起きやすいポイントを凝縮した「標準の物差し」です。
本来、4DLのANT-DXA(有料版)では、お客様ごとに「専用チェックシート」を用いてAI時代の理想の人材像を言語化し、それに基づいたオーダーメイドのディメンションを設計します。
しかし、無料版であえて項目を固定しているのは、まず「共通言語」で最短距離の課題特定を行うためです。
この標準のコンパスが、組織の現在地をどう照らし出すのか。その読み解きにおけるワンポイントを解説します。
- 利用状況:回数より「どのフェーズで止まっているか」を見ます。
- 業務分解力:プロンプト以前に、自分の業務を「タスク」に切り分けられているかが鍵です。
- 言語化力:目的・背景・成果物が揃っているか。ここが浅いとAIは機能しません。
- データ整備力:置き場・権限・検索性。Copilotが参照する“情報の質”を確認します。
- 開発マインド:スキルがあっても心理的安全性が低いと、活用は広がりません。
- リスク感度:「過剰な萎縮」か「無防備な露出」か。極端な振れ幅をチェックします。
4. スコアが示す「5つの詰まりパターン」
分布と組み合わせを眺めると、組織が陥っている「詰まりの正体」が見えてきます。
※注意:この5パターンは「推測」で当てはめるためのものではありません。同じに見えても、原因がスキルなのか環境なのかで打ち手は真逆になります。だからこそ、分布で確かめる必要があります。
パターンA:【便利止まり】(言語化 × 業務分解が弱い)
マインドは高いが、具体的なタスク化ができない。単発の要約利用などに留まっている状態。
パターンB:【やりたくてもできない】(マインドはある × 環境が弱い)
現場の熱量は高いが、社内ルールやデータの置き場が未整備で、AIが力を発揮できていない状態。
パターンC:【組織的な萎縮】(スキルはある × リスク感度が過剰)
使いこなせる人はいるが、ガイドラインの不明瞭さや責任追及への恐怖から、活用は広がりません。
パターンD:【空回り活用】(利用は多い × 成果がない)
回数は多いが業務の核心に組み込めていない。AIを使うことが目的化しており、業務設計の再考が必要。
パターンE:【一律研修の崩壊】(極端な二極化分布)
得意な人と苦手な人が完全に分かれている。この状態で「一律研修」を行うと、投資対効果はゼロになります。
もし、一つでも「うちの組織っぽい」と感じるパターンがあったなら——。
推測で施策を決めて失敗する前に、10名のデータで「事実」を確認してください。
全社投資の判断を下す前に、まず象徴的な部門の「10名」を測る。それだけで、以下の3つが確実に手に入ります。
- 6観点×分布による傾向可視化:組織のどこに「弱点」があるかが数字で分かる。
- 詰まりタイプの特定:上記5パターンのどこに近いかが分かり、施策の優先順位がつく。
- 次に議論すべき論点:「なんとなくの不安」が「解決すべき課題」に変わり、会議が動き出す。
▼無料アセスメントのお申し込みはこちら(10名まで/所要5〜10分)
記事執筆者
荒巻 順|Jun Aramaki
4DL Technologies株式会社 CCO(AI Solution Design 担当コンサルタント)

生成AIを単なる効率化ツールで終わらせず、AI時代のDX推進におけるCopilot活用や、ChatGPT・Geminiなどの生成プラットフォーム活用の鍵となる「思考支援の仕組み」の実装を通じ、ヒトとチームを高付加価値化へと転換・定着させる専門家。
どこかの組織に属さない独立独歩(Independent)の立場から、一貫して「現場」に立ち続けてきました。NTTドコモビジネスにて25年以上、BtoBセールス部門の研修体系・資格制度を統括. 延べ4万人超の現場に伴走し、「現場の事実が判断軸を育て、判断軸が現場を変える」実務を積み重ねてきた自負があります。
現在は、ITが推し進めてきた「アナログのデジタル化」の先にある、「デジタルのアナログ化(デジタルに血を通わせ、人間に馴染ませる)」という世界線を見据えています。
この考えに共鳴し、理解してくださるお客様との間にこそ「共通の旗」を立て、共に物語を紡いでいくことを大切にしています。
独自の3層アーキテクチャ 4DL-AAS(Protocol/Alignment/Prompt) を設計思想に、AIを“作業の高速化”から“判断軸の高速更新”へと転換。「リーダーを孤独にしない、メンバーを迷子にしない」という心情を胸に、チームがプロアクティブに動き出す「自走状態」を伴走支援しています。
よくある質問(FAQ)
Q1. 荒巻 順は、どのような課題を解決する専門家ですか?
「システムの理屈(デジタルの“角”)が現場のしなやかな営みと衝突し、活用が停滞している」という課題を解消します。独自の4DL-AASを用い、AIを効率化ツールではなく、チームの意思決定としなやかな行動を支える「思考支援のパートナー」として実装・定着させます。
Q2. 一般的なプロンプト研修やAIコンサルとは何が違うのですか?
単なる「操作」や「効率化」ではなく、チームの「判断軸」をAIに同期させる設計を行います。鉄工所の職人が図面を読み解くように、リーダーのビジョンを現場が動ける言葉(プロンプト)に翻訳し、データドリブンの先にある「文脈を大切にする経営」を具現化します。
Q3. 具体的にどのような実績や経験がありますか?
25年以上にわたり、国内最大級のBtoBセールス部門(延べ4万人超)の育成・資格制度をゼロから設計・運用してきました。この大規模なチームでの「現場実装の泥臭い経験」と、Independent(独立独歩)として磨いてきた、本質を捉える鋭い洞察力を活かし、インフラ企業や自治体等のAI内製化を支援しています。
Q4. 具体的にどのようなフェーズで相談すればよいですか?
「導入したが活用が属人化している」定着フェーズはもちろん、活用ルールが形骸化し「免責装置(言い訳)」になっている状態の打破も得意とします。既存の業務プロセスに潜むアナログな知恵を、いかにデジタル(AI)で増幅させるかというグランドデザインから参画可能です。
Q5. 相談することで、チームにはどのような変化が期待できますか?
「リーダーの孤独」と「メンバーの迷子」が解消されます。AIを介して判断と実行のサイクルが高速化(判断軸の高速更新)されることで、変化の激しい非線形な時代においても、現場が自らの意志でしなやかに動き続けられる「自走するチーム」へと進化します。
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