AI導入の前に、まず業務を捨てる。kubellに学ぶ「AI推進の順番」

AIツールを導入したものの、一部の社員しか使っていない――全社的なAI活用を目指す企業の多くが、そんな壁に直面しているのではないでしょうか。

そんななか、全社的にAI活用を進め、劇的な業務効率化を達成し続けている会社があります。

ビジネスチャット「Chatwork」で有名な株式会社kubellは、AI推進プロジェクト『kube-AI』により、「月200時間の採用工数削減」「ブランドルールに沿ったスライド生成の自動化」「事業KPIのダッシュボード作成の自動化」「ナーチャリングの自動化」など、各部署で大きな成果を上げています。

kubellが取り組んだのは、単に利用できるAIツールを配ることではありませんでした。全社で不要な業務を洗い出し、AIで高速化する前に思い切って捨てる。スキルアップを制度として設計する。AIで成果を出していることを賞賛・評価する。そこには、AI活用を組織文化として定着させるための、明確な判断がありました。

ユニークな社内制度を持つ企業の経営者に、福利厚生や社内制度によって企業カルチャーを醸成するコツを聞く本連載。今回は、AI推進プロジェクト『kube-AI』と、全社業務改革プロジェクト『すてるば』を手がかりに、kubellが選んだAI推進の道のりをたどります。

AI推進を100%の成功に導く法則とは何なのか。トップダウンの変革と、現場の納得感は、どう両立できるのか。プロジェクトを推進した株式会社kubellパートナー執行役員 CAO・角田さん、株式会社kubell ピープルディビジョン 副ディビジョン長・澤井さんに伺いました。

AI導入だけでは不十分。AI活用に必要な組織改革

───kubell様では、全社的にAIが活用され、大幅な業務時間削減などの具体的な成果が様々な部署で出ているそうですね。具体的にはどういう取り組みをしているのでしょうか？

角田さん（以下、角田）：
弊社（kubell）では、全社で進めているAI推進プロジェクト『kube-AI（くべあい）』を軸に、CEOが先陣を切ってAI推進を行っています。

単なるツールの導入とは違い、組織文化そのものの変革として取り組んでいるのが『kube-AI』の特徴で、CEOが直々にプロジェクトオーナーを務め、私（角田）がPMOという形でマネジメントしています。

───「組織文化そのものの変革」とは？

角田：
特にプロジェクト開始時点においては、AI推進にはまだ明確な型が無く、その上AIのテクノロジーの進化スピードも異常に速く、昨日の正解が今日には陳腐化する状態でした。SNSでは様々な情報が飛び交っていましたが、そこで見聞きした施策を、あれもこれもと手当たり次第に取り入れるのは危ないと考えていました。

そのため、変革管理のフレームワーク『ADKAR』を使って、フェーズに応じたアクションを、制度や仕組みに結びつけながら、できるだけ体系的に進めることを意識していました。

『ADKAR』とは：
個人の意識変革のプロセス。人が変化を受け入れ、行動を変えるまでの心理プロセスを5つのステップに分解し、「いまどこでつまずいているか」を特定するためのもの。

「Awareness（認知）」、「Desire（意欲）」、「Knowledge（知識）」、「Ability（能力）」、「Reinforcement（定着）」の頭文字をとって『ADKAR』。

角田：
kubellでは、AI推進＝単なるAIツールの導入ではない、と考えています。ただAIツールを配布するだけでは、結局のところ浸透しません。本当にAI活用を推進したいなら、組織文化そのものを変革しなければならないのです。

そこで、『ADKAR』を使用することで、個人の意識からアプローチする手法を取ることにしました。例えば、以下のように各フェーズに応じた施策設計をしています。

───「組織文化の変革」というと壮大なテーマですが、「AIツールを入れるだけではダメだ」と感じたきっかけなどはあったのでしょうか？

角田：
全社的なAI推進を始める前は、「使っている人は使っている、使っていない人は使っていない」という、いわば“点”の状態が続いていました。

何人かは自主的に活用していたのですが、それを全社に広げていく仕組みがなかったんです。これでは、AI推進を行うにも力が分散してしまい、結果的に業務改革のインパクトも限定的になってしまいます。

「AIは現代の産業革命」という言説のとおり、AI推進を本腰を入れて進めなければ世の中に置いていかれるという感覚が一番強かった。SNS等では他社での活用事例や成果も聞こえ始めており、ここ1〜2年の過ごし方で、巻き返せないくらい差が開いてしまうんじゃないか、という危機感を持っていました。

そこで、それまでの点の活動を線や面にし、推進速度を最大化するためには、組織の意識自体を変革していくことが必要であるという考えに至りました。

AI導入前に不要な業務を削減。「すてるば」による業務棚卸し

角田：
実は、AI推進の本格化の前に行った取り組みが1つあります。それが『すてるば』です。『すてるば』とは、わかりやすく言うと「全社で不要な業務を洗い出し、捨てる取り組み」のことです。

いらない業務をAIでどれだけ高速化しても、無意味なタスクが高速で回るだけです。本当に業務を効率化するためには、そもそも、不要なタスクを減らさなければならないのです。

たとえば、経営報告資料。「念のために」と考えていると、ついつい膨大なボリュームになってしまいます。では、「この資料をAIで作ろう」と考えるのが自然な流れですが、「そもそも、こんなに詳細な報告が必要なんだっけ？」と原点に立ち戻ってみると、実は惰性でそうなっていただけで、改めて経営陣に確認をすると「そこまで詳しく説明しなくていいよ」と言われたりするわけです。

また、どこの会社でも煩雑になりがちな稟議。既存のプロセスを全て自動化するのではなく「そもそも個別に稟議申請を出すのではなく、稟議自体を1つにまとめられないか？」「稟議として扱う範囲自体の適正化を行えないか」という議論も、すてるばを通じて出てきました。

無駄な業務がどれだけ高速化されても、誰も嬉しくない。まずは無駄な業務そのものをやめよう、その上で残った本当に必要な業務に対して徹底的にAI活用しよう、というのが『すてるば』の発想です。

───大変説得力があるお話です。具体的にはどのように進めたのでしょうか。

角田：
まずはCEOに、全社会議の場で「本格的なAI活用の前に、余分な業務はとことん捨てよう」と宣言してもらいました。

進め方としては、各部門でそれぞれ不要な業務を集約してもらい、部門長が取捨選択。それを最終的に役員が集まって決定する、という流れです。現場で集めるのに1ヶ月、それを運営が取りまとめて役員が決めるまで1ヶ月と、だいたい合計2ヶ月ほどのプロセスです。

漠然と聞いても意見は出にくいものですし、その要素がバラバラであればそれこそ集約の作業が非効率になってしまいます。そこで、共通のフォーマットを用意し、各部門に配布しました。

───無駄な業務って、なかなか口に出しにくいものですよね。「これ、要らなくない？」とは言いづらいというか。

角田：
まさにそうなんです。とくに、「策定された経緯は不明だけど、どうやら昔、経営陣が言い出したらしい業務」などは、廃止するのが難しい。どうしても忖度してしまいますし。

だからこそ、「捨てていいんだよ」と繰り返し伝えて、心理的な安全性を作ることが重要でした。

部門の垣根がどうとか、誰が決めたことだったかとか、そういうことは一切関係ない。とにかく不要だと思ったら捨てる提案をしてみる。そのための「箱」を、イベントとして用意してあげる。

そうすると、普段は言いたくても言えなかったことが、驚くほどたくさん出てくるんです。「捨てること」の重要性自体は昔から業務改善の肝として語られてきましたが、「みんなやろうぜ」という呼びかけだけで終わらせず、会社の仕組みとして設計することが、何より重要だと考えています。

なおかつ、業務の棚卸しは、大掃除と一緒で定期的にやっていくべきものだと思っています。

実際、kubellでは年に一度、来期の計画策定が始まる前のタイミングで、毎年『すてるば』を実施しています。1年前にも行いましたが、1年経つとまた無駄な業務がたくさん出てくるんですよ。

会社が長く運営されればされるほど、特に守り側の仕組みがどんどん積み上がっていく。今のフェーズで本当に必要な業務かどうかは、一定の頻度で見直してみないと分からない。そうやって業務の棚卸しを行う土台を整えたことで、AI推進を全速力で進められる状態が整っていったんです。

AIツールを絞り、セキュリティとガバナンスを両立

───『すてるば』（不要な業務の棚卸し）の実施を経て、いよいよ『kube-AI』（AI推進）が始まったということですね。

角田：
そうです。最初のきっかけは、全社会議でCEOが「すべての戦略にAI活用を強く組み込む」と宣言したことでした。

kubellの特徴として、CEOはもともとエンジニア、それもCTO（最高技術責任者）出身なんです。そのCEOがAIの重要性を全社員の前で語ったのは大きかった。

とはいえ、冒頭でもお話ししたとおり、当時のkubellのAI活用はあくまでもまだ“点”の状態。これを打破するには、率先してAIを活用している実践者や、セキュリティや情報システムなどの各部門のキーパーソンを集めて、プロジェクトとして一緒にやったほうがいいと考えました。

───ツールの選定基準についても伺えますか？ AIといっても、さまざまなツールがあると思うのですが。

澤井さん（以下、澤井）：
全社横断のツールとしては、『Gemini』と『Claude』の2つを採用しています。

kubellでは元々全社基盤としてGoogle Workspaceを導入していたので、スピーディーに始めるにはGeminiがちょうど良かったんです。Claudeについては、2026年の2〜3月ごろ、非開発職でも簡単にWebアプリが作れたり、AIエージェント的に作業を自動化できたりする、という話題が一気に盛り上がったのを受け、社内から「導入して欲しい」という声が上がってきたので、公式ツールとして加えました。

角田：
とはいえ、これ以外にも使えるツールはたくさんあり、事前にセキュリティ部でチェックしたうえで、使える・使えないをリスト化しています。50以上のツールがこのホワイトリストに載っていて、部署の予算の裁量で自由に使えます。

───多くのAIツールがあるなかで、公式ツールをGeminiとClaudeに絞った理由とは。

角田：
全社横断の公式ツールの数をむやみに増やさないのは、コストの問題に加えて、ガバナンスの観点が大きいです。AIツールの活用は発展途上なので、どうしても「走りながら仕組みを整える」部分が出てくる。そのなかで、ツールの数が多すぎるとガバナンスの仕組みの構築が追いつかないリスクがあります。

そのため、「部署の特性に応じて、ホワイトリストの範囲内で他のツールもOK」としつつも、全社への展開はしないと決めました。コストとガバナンスを守るための割り切りです。ただし、AIツールの進化は日進月歩なので、利用する組み合わせ自体は今後も変わり得ると考えています。

───とはいえ、あまり詳しくない人がAIを使うと、使ってはいけない場面でAIを使ってしまうなど、不都合も起きやすくなりそうですが？

角田：
そこは仕組みづくりでリスクをコントロールしています。具体的には、AI活用のレベルを5つに区切り、レベル1（初心者）〜レベル5（上級者）で、AIツールの利用を許可する基準を設けています。たとえば、前述のClaudeは、レベル3（中級者）以上でしか使えません。

AIに不慣れな人がClaudeを使うと、知らず知らずのうちにセキュリティリスクの高い使い方をしてしまう可能性があります。その一方で、AIスキルレベルの高い人にはどんどん使ってもらって業務を効率化してもらいたい。このバランスをとった結果が、「AI活用のレベルを設け、許可する範囲を変える」という仕組みでした。

角田：
この仕組みは、従業員のモチベーションにも良い影響を与えてくれます。あえて一定のレベルで区切ることによって、レベル1や2の人が「自分もClaudeを使ってみたい（レベル3になりたい）」という意欲を持つことにつながるんです。

全員に薄く広く配ることも大事ですが、一定のレベルを超えた層でレバレッジをかけていくことも大事。レベル設計は、これを両立させるための社内制度ですね。

使われない理由は「不安」ガイドラインとサーベイで浸透を図る

───AIツールは結局、「配ったものの使われない」という状態になりがち、と聞いたこともありますが。

角田：
おっしゃる通りで、我々も同じ課題を感じていました。そこで、定量的に状況を把握するため、2ヶ月に1回ほどのスパンで全社サーベイを行いました。

そのなかでも初期のフェーズにおいて多かったのは、「（AIツールを）どこまで使っていいのか分からなくて怖い」「AIに入れてもいい情報を正しく理解できていない」という声でした。とくにバックオフィスやコーポレート部門に、この傾向が強く出ていました。

AIによる重大なインシデントについてニュースなどで報じられるなかで、「自分が事故を起こしたらどうしよう」と不安になるのは当然です。何もルールがないと、かえってみんな動きにくい。

そこで、AI推進の号令をかけたのと同時に、まず「AI利用ガイドライン」という全社ポリシーを策定しました。「どのような情報なら入力してよいか」という情報区分、「何をしてはいけないか」を定めた禁止事項、インシデントが起きた場合のフローなどを明文化したものです。

ここで大事にしたのは、ガチガチに縛るルールにしないこと。むしろ「ここまでは自分の判断でやっていい」という枠組みを示すことで、現場を動きやすくしたい狙いがありました。

───ルールを整備したあとは、どう展開していったのでしょうか。

角田：
ガイドラインを整備したあとは、技術的なガードレールを実装していきました。

たとえば、社内向けにWebアプリをどんどん作ってもらえるのは嬉しいことです。しかし、想定以上にアプリ制作が盛り上がるなかで、「これをいつの間にか外部に公開されてしまうと危ない」という声が徐々に高まってきました。

そこで、Claudeに「公開して」と話しかけると、一般公開ではなく、自動的に「社内限定のWebアプリ」になる仕組みを作りました。社外からは絶対にアクセスできませんし、退職すると使えなくなるので、情報も持ち出せません。

このほかにも、リスクのあるプロンプトに対してアラートがかかる仕組みも入れています。ルールと技術的なガードレール、この両方を揃えることで、安心してAIを使える環境を徐々に整えていったのです。

───素晴らしいです。サポート体制というと心情面でのバックアップも必要そうですが、そのあたりはいかがでしょう？

角田：
全社的にAI推進をしていくといっても、やはり、一定の抵抗感を持つ人はいました。そうした方々に対しては、部門ごとのワークショップを開催するなどして、「なぜAIを使う意義があるのか」「自部門においてAIの活用を進めていくには何をすればいいのか」を参加者同士で話し合ってもらい、内発的に納得していってもらうプロセスを重視していました。このような取り組みは、まさにADKARで言う、Awareness（認知）やDesire（欲求）にあたるものです。

トップダウンで「やるべき」と言うだけでなく、現場に丁寧に伴走する。この両方があって初めて、組織としてAIが根づいていくのだと思います。

報奨金とナレッジ共有で社員のAI活用を促進

───ルールが整って、みんなが安心してAIを使えるようになった。その先で、活用をさらに進めるために始めた取り組みなどはありますか。

澤井：
先行している社員の取り組みをさらに後押しするために、「この人は特にAI活用ができている」という人を可視化し、報奨金を出す仕組みを設けました。

条件として、社内勉強会でのノウハウ共有や、noteなどでの社外発信をお願いしています。社内でのナレッジ共有と、社外への発信によるkubellの知名度向上を、同時に狙える仕組みです。

───社員のnoteでの発信って、正直ちょっと怖くないですか？ 社外に発信するとなると、内容によっては会社にとってマイナスになる書き方をされてしまうかもしれませんし……。

角田：
noteの内容は、広報でのチェックはもちろんしていますが、内容はそこまで制限はしていません。明らかな誹謗中傷などでない限り、基本的には自由に書いてもらっています。

ただ、より多くの人に読んでもらうためには、当然ながら記事の品質が高くないといけないのも事実です。そのため、記事の質を高めるためのGemを通すプロセスを合わせて設けています。検閲するためというよりも、Gemのフィードバックも通じて、ちゃんと読まれる記事になるようにサポートする、というイメージですね。

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───今後、この報奨金の仕組みはどう発展させていく予定ですか？

澤井：
今後は、単なる事例紹介にとどまらず、直接的に会社の生産性向上に寄与した取り組みによりスポットライトを当てていきたいと考えています。世の中的にも、とにかくAIの活用を増やすフェーズから、よりアウトカムを重視するフェーズに移行してきています。例えば、全社横断で活用できるClaudeのSkillsを作成した人に対する報奨金は、その流れに沿った施策としてまさに展開し始めたところです。

AI活用の鍵は経営陣のコミットメントと信頼関係

───ここまでのお話を踏まえて、ズバリ、「全社的にAI活用を進めるために一番重要なこと」はなんですか？

角田：
細かい施策のお話をたくさんしたあとに元も子もないことを言うかもしれませんが、とにかく経営のコミットメントですね。誰が舵取り役となるのか、誰が最終的な判断を行うのかをはっきりさせる、その上で、経営陣自身が率先垂範でAIを活用していくことです。

kubellの場合は、CEOがもともとCTO出身で、AIへの感度が高かったことで意思決定がスムーズに進んだことは否めません。

経営陣のAIに対する温度感が低い場合は、人事や経営企画など、普段から経営陣と相対する部門が、まずは積極的に経営陣を巻き込みにいく動きが欠かせないと思います。

───誰を、どう巻き込むかが重要なんですね。

角田：
その通りです。それから、人事部門を巻き込むことも欠かせないですね。

お話ししたように、AI推進は組織文化の変革として捉えるべきです。多くの人事部門は組織文化の形成もミッションとして持っていることが多いですし、また各種人事制度や福利厚生との連携も欠かせないからです。

───「巻き込む」というと、もちろん、従業員全員を巻き込むことも大切ですよね。

角田：
まさにそうです。これも「そもそも」なのですが、会社のミッション・ビジョンや提供している事業・サービスに共感してもらえているか、というのは土台としてとても大切です。この土台が築けていない状態で「生産性を向上させよう」と一方的に伝えても、「何のために？」という気持ちがどこかで芽生えてしまい、推進は最大化されません。そういう意味でも前述のように、会社の文化を作っている人事部門の立ち回りは非常に重要なのです。

AI推進は、ツールを導入すれば解決する、という技術的な課題ではありません。

現場がその意味に納得できる状態をつくること。そして、その気持ちを最大化する施策を制度や仕組みとして設計すること。kubellのこれまでの取り組みからわかったのは、この両方がそろって初めて、組織が実際に動き始めるということなのだと思います。

（執筆・編集：Workship MAGAZINE編集部）

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