・AIの現在地から考える人材開発〜生成AI幻滅期に考えるリスキリングとアップスキリング〜
・序章：生成AI「幻滅期」が示す、人材育成の転換点〜ハイプ・サイクルから読み解く、大企業の次の一手〜
・第1回：2026年度予算編成前に問う、AI人材育成の「成熟度」〜現状を知る：自社専用の診断モデルを作る3ステップ〜
・第2回：年末の振り返りが分ける、AI活用の成否〜過去を生かす：2025年の取り組みを学習資産に変える～
・第3回：AIの現在地から考える人材開発〜生成AI幻滅期に考えるリスキリングとアップスキリング〜
・第4回：新年、経営層を動かす「AI人材投資」の説得ロジック〜説得する：幻滅期こそ投資すべき3つの理由〜
・第5回：人事異動シーズンに問う、AI時代の「適性の見極め方」 〜見極める：アップスキリングから見える、リスキリング適性〜
・第6回：決算期前に測る、AI人材育成の「投資対効果」〜証明する：経営層が納得する5段階ROI〜
・第7回：「異動ありき」から「段階的関与」へ 〜設計する：人事異動期に問う、ミスマッチを防ぐ仕組み〜
・第8回：年度末総括で見えた、AI活用の「3つの壁」〜乗り越える：技術・組織・心理の壁への処方箋〜　本記事

はじめに｜年度末総括、こんな空気が流れていませんか？

2026年3月を目前に、多くの企業でAI活用の年度末総括が行われています。

「生成AIを導入したが、結局どれだけ使われているのか」 「研修はやった。でも、現場での定着度がわからない」 「来年度も同じ予算を確保できるのか、説明できない」

会議室に、こんな沈黙が流れていませんか。

一般財団法人高度人材育成機構が2026年1月29日に公表した調査レポート(*1)によれば、AI活用は本格運用段階に入った企業が過半数を超えた一方、定着度には大きなばらつきがあることが明らかになっています。「導入はした。でも成果が見えない」——この状態が、多くの企業の実態です。

PwC Japan有限責任監査法人（以下「PwC」）が2025年春に発表した5カ国比較調査(*2)では、さらに厳しい現実が示されています。日本企業のAI導入度は平均的である一方、効果実感は米英の4分の1、独中の半分以下という結果でした。

なぜ、導入したはずのAIが成果に結びつかないのか。年度末総括の場で浮かび上がる課題を分析すると、「技術」「組織」「心理」という3つの構造的な壁が見えてきます。

本稿では、それぞれの壁の正体を明らかにし、新年度に向けた具体的な処方箋を提示します。

第1の壁：「技術の壁」—使える環境が整っていない

AI活用が進まない理由として、最も表面に現れやすいのが技術的な課題です。

株式会社トゥモロー・ネットが2025年5月に実施した調査(*3)によれば、60.6%の企業が「社内のAI人材育成」を最大の課題として挙げており、29.2%がITインフラの整備を課題と認識しています。独立行政法人情報処理推進機構 (IPA)の「DX動向2025」(*4)でも、日本企業の85.1%でDX人材が不足している実態が報告されています。

しかし、「人材がいない」「インフラが整っていない」という認識は、しばしば本質を見誤らせます。

問題の根は、AI活用を「特定部門の技術的取り組み」として位置づけていることにあります。

実際に起きているのは、こういう状況です。学習すべきデータが部署ごとに散在し、品質も量も不十分。営業部門のCRM、製造部門の生産管理システム、経理部門の会計システムがそれぞれ独立して存在し、AIが横断的に活用できる形になっていない。セキュリティー上の懸念から機密情報をAIに入力できず、結果として「安全だが役に立たない」使い方にとどまっている。

▶︎ 技術の壁への処方箋
では、どうすればこの壁を乗り越えられるのか。

まず必要なのは、全社AI活用方針の明確化です。経営層が「何のためにAIを使うのか」を明示し、部門横断での活用を前提とした方針を打ち出す。「とりあえず使ってみよう」では、部門最適化に終わります。

次に、小規模実証の積み重ね。いきなり全社展開を目指すのではなく、3〜5名程度のクロスファンクショナルチーム（部署を横断したチーム）を組成し、1〜2カ月で成果が見える範囲の課題に取り組む。成功体験を積み上げることが、全社展開への近道です。

そして、セキュリティー体制の整備。「使わせない」から「安全に使わせる」への転換が必要です。プライベートLLM（自社専用のAI環境）の検討など、機密情報を扱える環境を段階的に整備していきましょう。

第2の壁：「組織の壁」—評価制度がAI時代に対応していない

技術的な環境が整っても、組織の仕組みがAI活用を阻害しているケースは少なくありません。

最も深刻なのは、評価制度の未対応です。

従来の人事評価は「どれだけ多くのアウトプットを出したか」を重視してきました。しかしAI時代には、この評価軸が逆効果となります。AIを使って効率化し、早く仕事を終えた社員が「楽をしている」と見なされ、非効率なやり方で長時間働いた社員が「頑張っている」と評価される——この逆転現象が、AI活用の最大の阻害要因となっているのです。

ServiceNow Japan合同会社が2025年7月に発表した「Enterprise AI Maturity Index 2025」(*5)によれば、AI活用の「先駆者」企業の84%がAI導入により効率性・生産性が向上したと回答しており、その他の企業（65%）を大きく上回っています。AI活用の成否は、評価制度を含む組織的な取り組みの差に起因しているのです。

稟議（りんぎ）・書類作成プロセスの複雑さも障壁となります。「AIを使いたい」という現場の声が、幾重もの承認プロセスを経る間に形骸化し、気づけば「結局、従来通りでいい」という結論に落ち着く。あなたの会社でも、心当たりはありませんか。

▶︎ 組織の壁への処方箋
組織の壁を乗り越えるには、評価制度の見直しが不可欠です。

成果指標と行動指標の二軸評価への移行が、最初の一歩になります。従来の成果指標に加え、「AI活用度」「業務フロー短縮率」「創出された時間の活用」といった行動指標を評価項目に組み込む。これだけで、AI活用へのインセンティブが生まれます。

目標設定の変革も重要です。定量目標だけでなく、「どのような問いを立てたか」「AIの出力をどう批判的に評価したか」といった思考プロセス的な目標を設定する。AI時代に価値を持つのは、答えを出す力ではなく、問いを立てる力だからです。

もう一つ、失敗許容文化の醸成。AI活用における試行錯誤を「学習プロセスの成果」として正当に評価する仕組みを作る。パーソル総合研究所の調査(*6)でも、リスキリング施策の失敗例として「従業員任せになり、成果につながらなかった」が上位に挙がっています。失敗を過度にマイナス評価する文化は、挑戦そのものを阻害します。

第3の壁：「心理の壁」—見えない不安が行動を止める

技術的環境が整い、組織制度が改革されても、最後に立ちはだかるのが心理的な壁です。

AI経営総合研究所が2025年7月に公開した記事(*7)では、生成AI活用に抵抗感を持つ職場には心理的バリアーが存在することが指摘されています。「なんとなく怖い」「間違えたら怒られるのでは」「自分には使いこなせない」といった漠然とした不安が、AI活用を阻害しているのです。

ボストン コンサルティング グループ合同会社が2025年6月に発表した「AI at Work 2025」調査(*8)では、全体の41%が「今後10年で自分の仕事がなくなる可能性がある」という不安を抱えていることが明らかになっています。興味深いのは、日本ではAI利用率が51%と世界平均（72%）を大きく下回るにもかかわらず、この不安は存在するという点です。使っていないからこそ、漠然とした不安が増幅されている可能性があります。

PwCの調査では、AI活用を「コンプライアンスや企業文化への脅威」と認識する割合が44%に達し、前回調査から23ポイント上昇しています(*2)。AI活用を「横着」と見なす風土が、心理的な抵抗を強めているのです。

▶︎ 心理の壁への処方箋
心理の壁を乗り越えるには、「理解→納得→安心」の順序を守ることが重要です。

「AI使用＝付加価値向上」という文化の共有から始めましょう。AI活用は「楽をすること」ではなく「より高い価値を生み出すこと」であるというメッセージを、経営層が繰り返し発信する。一度言えば伝わる、というものではありません。

成功体験の可視化も効果的です。社内でのAI活用事例を積極的に共有し、「自分にもできそうだ」という実感を広げる。特に、自分と似た立場・スキルレベルの社員による事例が効果的です。「あの人ができるなら、自分も」という感覚が、心理的ハードルを下げます。

「時間創出」効果の明示も重要です。AIによって生まれた時間が「人員削減」ではなく「より付加価値の高い仕事へのシフト」に使われることを、具体的に示す。この点が曖昧だと、雇用不安は解消されません。

世代間の知見共有も見逃せません。若手のデジタルスキルとベテランの業務知見を組み合わせる場を設け、相互学習を促進する。一方的な「教える・教わる」関係ではなく、双方向の学び合いがデジタルディバイドを解消します。

新年度に向けて：3つの壁を同時に攻略する

技術・組織・心理という3つの壁は、それぞれ独立しているように見えて、実は相互に影響し合っています。

技術的な環境が整わなければ成功体験が生まれず、心理的な不安は解消されない。評価制度が変わらなければ、AI活用に取り組むインセンティブが生まれない。心理的な抵抗が強ければ、技術的な環境整備への投資も承認されにくい。

したがって、3つの壁は個別に対処するのではなく、同時並行で攻略する必要があります。

Teneoが2025年12月に発表した調査(*9)によれば、CEOの68%が2026年のAI関連支出を増やす計画であり、67%がAIによってエントリーレベルの雇用が増加すると予測しています。グローバルでは、AIを「脅威」ではなく「機会」として捉える流れが加速しています。

一方で、Forrester Research, Inc.は2025年10月の予測レポート(*10)で、計画されたAI支出の25%が2027年まで延期されると予測しています。AI投資の価値を財務成長に結びつけられる意思決定者が3分の1未満にとどまる中、CFOがAI投資の承認に深く関与するようになり、ROIを厳格に問われるフェーズに入りました。

日本企業には、粘り強さと品質管理の強みがあります。短期的な成果を追い求める欧米企業とは異なり、長期的な視点で人材を育成し、組織文化を醸成できるのが日本企業の特長です。この強みを生かし、AI活用を「一時的なブーム」ではなく「持続的な競争力」として定着させることができれば、むしろ後発の利を生かせる可能性があります。

新年度を迎えるにあたり、まずは自社の「3つの壁」がどのような状態にあるかを棚卸ししてください。技術の壁が高いのか、組織の壁が厚いのか、心理の壁が深いのか。それぞれの壁に対する処方箋は本稿で示した通りですが、どの壁から攻略すべきかは企業によって異なります。

本稿の「3つの壁への処方箋」を実行することで、新年度のAI活用は確実に前進するはずです。

*1 一般財団法人高度人材育成機構「2025年度版 DX・データ活用・AI人材育成に関する企業調査レポート」2026年1月29日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000113511.html

*2 PwC Japan「生成AIに関する実態調査2025 春 5カ国比較」2025年
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2025.html

*3 トゥモロー・ネット「企業におけるDX化・AIシステムの活用に関するアンケート調査」2025年5月
https://www.tomorrow-net.co.jp/news/topic-news-20250715/

*4 独立行政法人情報処理推進機構「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」2025年
https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/discussion-paper/dx2025_digital_talent_ai_era.html

*5 ServiceNow Japan「Enterprise AI Maturity Index 2025（2025年度版 企業のAI成熟度指数）」2025年7月10日
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000165.000029239.html 

*6 パーソル総合研究所「2025年-2026年 人事トレンドワード解説」2025年12月
https://rc.persol-group.co.jp/thinktank/hito/hito25/

*7 AI経営総合研究所「生成AIに抵抗感をもつ職場が抱える”5つの壁”とは」2025年7月21日
https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/generative-ai-resistance/

*8 BCG「AI at Work 2025: Momentum Builds, But Gaps Remain」2025年6月
https://www.bcg.com/ja-jp/press/2july2025-beyond-ai-adoption-full-potential

*9 Teneo「Vision 2026: CEO and Investor Outlook Survey」2025年12月
https://www.teneo.com/vision2026/

*10 Forrester「2026 Technology & Security Predictions」2025年10月28
https://www.forrester.com/press-newsroom/forrester-tech-security-2026-predictions/