生成AIが「使えない」と言われる理由

「うちでは生成AIは使えない、という結論になりました」。導入から3か月、経営会議で出た一言です。試したのは総務と営業の数名。返ってきた文章は当たり障りがなく、直す手間のほうが大きい。誰も画面を開かなくなり、契約だけが残りました。その判断が何を根拠に下されたのかは、誰も説明できません。

生成AIが使えないと感じる場面でつまずくのは、たいてい次の3点です。

• 何をどう頼めば望む答えが返るのかを、社内の誰も言葉にできていない
• 自社の事情を何も渡していないのに、自社向けの答えが返ると期待している
• そもそもAIに向かない仕事を、最初のテーマに選んでいる

この記事では、原因を3つの型に分けて、次のことに答えます。

• その「使えない」が、指示・材料・仕事の選び方のどれで詰まっているか
• 型ごとに、来週から何を変えれば返ってくるものが変わるか
• いま任せてよい仕事と、まだ任せないほうがいい仕事の線引き
• 「使えない」と結論を出してよい時期はいつか

Saix自身、社内マニュアルを70本前後までAIで作り、社内向けのAIヘルプデスクまで内製して運用しています。研修や顧問で支援する側であり、自社でも毎日使っている立場から、机上論ではなく手を動かす前提で書きます。

あわせて主要サービスの公式ヘルプを1件ずつ開き、提供元が回答の正確さについて何と書いているかも確認しました。事例は業種と規模だけを残し、社名を伏せています。

「使えない」には2種類ある｜機能が開かない話と、成果が出ない話は別物

「生成AIが使えない」という言葉には、まったく別の2つが混ざっています。

1つは、画像編集ソフトの生成機能が押せない、といった機能そのものの話です。Photoshop・Illustrator・Canvaなどで生成の項目が選べない、エラーで止まるという相談がこれにあたります。

この種の「使えない」は、使っているソフトの公式ヘルプで対応バージョンと利用条件を確認すれば片づきます。

年齢や国の条件が公式に決まっているサービスもあります。Googleの公式ヘルプ「Gemini アプリを使用する」では、仕事用・学校用のアカウントについて「利用者は 18 歳以上である必要があります」と明記され、対応言語と国の一覧は別ページで公開されています。

もう1つが、動くのに成果が出ない話です。文章は返ってくる。ただし当たり障りがなく、直す時間のほうが長い。稟議を通した側にとって重いのは、こちらです。

この記事が扱うのは後者です。前者を調べに来た方は、公式ヘルプの「利用条件」を先に開くのが最短です。

使えないと感じる原因は3つ｜指示・材料・仕事の選び方のどれかで詰まっている

「使えない」と言われた場面を1つずつ聞いていくと、原因は3つに収まります。指示、材料、仕事の選び方です。どれも道具の性能とは関係のないところで起きています。

3つが同時に起きていることもあります。ただし手を打つ順番は決まっています。仕事の選び方、材料、指示の順です。向かない仕事を選んだまま指示を磨いても、返ってくるものは変わりません。

Saix社内でAIを使い始めた最初の数か月に出た不満を書き出したときも、中身はこの3つに収まりました。

つまずきの型	現場で出てくる言葉	実際に起きていること	最初に変えること
型1　指示が足りない	当たり障りのないことしか言わない	前提も条件も渡さず、一般論を出させている	目的・読み手・条件・出力の形を1行ずつ足す
型2　材料を渡していない	うちの会社のことを分かっていない	社内のルールも過去の資料も渡していない	参照させたい資料を1本添えて同じ質問をする
型3　仕事の選び方	確認のほうが時間がかかる	正解が1つしかない業務を任せている	調べ直しの多い業務へテーマを移す

この3つは、どれか1つに絞れます。会議で出た「使えない」を、誰が・どの業務で・何を頼んだときの話まで戻すと、型は見えてきます。

件数がいちばん多いのは型1です。ただし型1だけを直しても、渡す材料が無ければ答えは一般論のままになります。効き目が大きい順に並べると型3、型2、型1です。

原因1：指示が短すぎて、誰にでも当てはまる一般論が返ってくる

最も多いのがこれです。「営業メールを書いて」の一行で頼み、返ってきた文章を見て使えないと判断する。同じ頼み方を新人にしても、同じ文章が返ってきます。

人間相手なら、足りない前提は質問で埋まります。AIは聞き返さず、いちばん当たり障りのない案を出します。空欄を平均値で埋める仕組みだからです。

金属加工の現場を持つ製造業で、作業手順書の下書きを頼んだ例があります。最初の指示は「旋盤の手順書を作って」だけ。返ってきたのは教科書のような一般論でした。

そこへ、読み手は入社1か月の作業者であること、使う機械の型式、絶対にやってはいけない動作の3つを足します。同じAIから、現場に配れる水準の下書きが返ってきました。変えたのは指示の側だけです。

指示が短くて済むのは、相手が前提を知っているときだけです。社内の常識を一度も共有していない相手に、一行で頼み続けている状態が起きています。

原因2：社内の資料を渡していないので、自社の事情を知らないまま答えている

2つ目は、AIが自社のことを何も知らないまま答えている状態です。「うちのことを分かっていない」という感想はそのとおりで、渡していないので知りようがありません。

産業廃棄物の収集運搬を手がける会社で、許可の更新書類の書き方を聞いた例があります。返ってきたのは一般的な制度の説明で、自社が過去に出した書類の書き方とは違っていました。

AIは社内の共有フォルダを見ていません。前回の申請書と、自治体から届いた補正の指示メールを添えて同じ質問をすると、答えは自社の書式に沿ったものへ変わります。

材料を渡さずに精度を語るのは、資料を見せずに新人へ判断を求めるのと同じです。先に直すのは道具ではなく、渡すものの側です。

共有フォルダをまとめて読ませる仕組みもありますが、順番は後です。まず1件、関係する資料を手で添えて試すほうが早く確かめられます。

原因3：正解が1つしかない仕事に任せていて、確認の手間が増えている

3つ目は、向かない仕事を最初のテーマにしている場合です。正解が1つで、間違いが即座に業務事故になる仕事は、確認の手間が下書きの手間を上回ります。

数値の集計、在庫の引き当て、請求金額の計算。この種の作業は、既存のシステムか表計算ソフトのほうが速くて確実です。全件を目視で確かめるくらいなら、最初から計算式で処理したほうが早く終わります。

訪問介護の事業所で、翌月のシフト作成をAIに任せようとして止まった例があります。資格の組み合わせと移動時間の制約が固く、出てきた案を全部検算する羽目になりました。

向くかどうかは、業務の難しさでは決まりません。答えが合っているかを、その場で誰かが確かめられるかどうかです。確かめる手立てが無い業務は、精度の高低にかかわらず外します。

向かない仕事で失望すると、向く仕事まで試されなくなります。最初のテーマ選びが、社内の評価をほぼ決めます。止まる構造を会社全体で整理したものはつまずく5つのパターンと避け方にまとめています。

指示に足すのは4つ｜目的・読み手・条件・出力の形で返る文章が変わる

型1に当てはまった場合、直し方は決まっています。指示に4つの情報を足します。

• 目的その文章を何に使うのか。社内で共有するのか、取引先へ出すのか
• 読み手誰が読むのか。入社1か月の作業者か、20年やっている職人か
• 条件守らせたい制約。禁止事項、文字数、使ってはいけない表現
• 出力の形箇条書きか、表か、メール文面か。長さはどれくらいか

この4つを書き足すと、同じAIでも返ってくる文章が変わります。プロンプト（AIに「こう作ってほしい」と伝える指示文のこと）の形にすると、次のようになります。

【目的】新しく入った作業者へ配る手順書の下書きを作る
【読み手】入社1か月・機械の操作経験なし
【条件】絶対にやってはいけない動作を先に書く／専門語には注釈をつける／A4で1枚に収める
【出力の形】手順は番号つきの箇条書き。最後に「困ったときの連絡先」欄をつける
【材料】下に貼る作業メモをもとにする。書かれていないことは推測せず「要確認」と書く

効くのは最後の1行です。書かれていないことを推測させない指定を入れると、もっともらしい作り話が減ります。

4つのうち、いちばん抜けやすいのは読み手です。同じ手順書でも、新人向けと熟練者向けでは書く量がまるで違います。読み手を1行足すと、返ってくる文章の粒度がそろいます。

条件の欄には、やってはいけないことを先に置きます。禁止事項が後ろにあると、AIはそれを補足として軽く扱います。

Saix社内では、この4項目を並べたひな形を共有フォルダへ置き、書き写して使う形にしています。

「議事録が使えない」という声も同じ構図です。文字起こしをそのまま渡して「まとめて」と頼むと、誰が決めたのかが抜けた要約が返ってきます。

決定事項・宿題・担当者・期限の4項目を先に指定してください。要約の質ではなく、指定した項目の有無で使えるかどうかが決まります。

ゴール：同じ業務を2回頼んで、直す箇所が3か所以内に収まっていればOKです

同じ社内でも、ひな形を使う人と使わない人で差が開きます。会社として手が止まる理由は止まる原因と課題で整理しています。

材料をそろえるのが先｜Saixは社内マニュアル70本前後をAIに渡している

型2の直し方は、渡す材料を先にそろえることです。Saix自身がやってきたのも、この作業でした。

Saixの実物：答えるAIより先に、答えの元になる文書を1か所へ集めた

社内マニュアルを70本前後まで増やし、正本のフォルダを1本化してから、社内向けのAIヘルプデスクへ流し込んでいます。整えたのは質問に答える側ではなく、答えの元になる文書の側です。

回答には出典を最大3件つけ、押すと元の文書へ飛べる形にしました。間違いをゼロにする代わりに、間違いに気づける形にしています。

読める範囲も部署ごとに5区分で分けています。人事・経理の資料が営業の画面に出ることはありません。

マニュアルは一度にそろえていません。よく聞かれる質問が出た箇所から1本ずつ足しています。先に全部を作ろうとすると、たいてい途中で止まります。

届いた質問は自動で8つのカテゴリに分け、社内のどこで詰まっているかが見える形にしました。詰まりの多い箇所から、元のマニュアル本文を直しています。作る手数より、直し続ける手数のほうが長く効きます。

主要サービスの公式ヘルプを開くと、どこも同じ前提を置いています。先ほどのGoogleの公式ヘルプには「Gemini アプリは間違えることがあります」「回答を再確認し、専門的な助言については Gemini アプリの回答に依拠しないでください」とあります。

Claudeを提供するAnthropicの公式ヘルプも、AIを唯一の情報源にせず示された出典を読んで確かめるよう案内しています。正しく見えるのに大きく間違っていることを書く場合がある、というのが公式の説明です。

「間違えることがある」は不具合ではなく、提供元が公式に明記している前提です。ここを不具合として扱うと、対策の方向を丸ごと間違えます。

材料をそろえる作業には工数がかかり、そのまま費用に響きます。何にいくらかかるのかは費用の内訳で分解しています。

最初に効くのは定型業務でない｜毎回ゼロから調べ直している仕事から手をつける

型3の直し方は、テーマを移すことです。ここで多くの会社が順番を間違えます。

向く仕事：担当者が毎回ゼロから調べ直している領域

Saixが研修を担当した東証プライム上場のD2C企業、株式会社北の達人コーポレーション様では、この構図がそのまま出ました。

商品企画の担当者は、健康食品・化粧品・雑貨と扱うジャンルごとに絡む法律と表記ルールが違い、Web検索で調べるのに数時間かかっていました。

未知のジャンルでも関連法規をその場で調べさせる形に変えた結果、リサーチの時間はほぼゼロになりました。同社が公開している値です。

同じ担当者は、300人規模のアンケートのコメントも1から読まなくなりました。分析の観点を先に指定して判断させ、その結果をもとに企画案を組み立てています。

向かない仕事：正解が1つで、間違いが即座に事故になる領域

逆に、いま任せないほうがいい仕事もはっきりしています。下の表は、性質ごとに線を引いたものです。

仕事の性質	具体例	いま任せてよいか
毎回ゼロから調べ直している	法規制・行政の様式・業界ごとの表記ルールの確認	向く。削れる時間がいちばん大きい
下書きの形が決まっている	手順書・議事録・案内文・求人票の草案	向く。人が最後に直す前提で
正解が1つで、間違いが事故になる	請求金額の計算・在庫の引き当て・投薬の判断	向かない。既存のシステムで処理する
社外へそのまま出す最終文書	契約書・行政への提出物	条件つき。下書きまでにとどめる

この表の線引きは、AIの賢さで動きません。動かすのは、間違いに気づける仕組みを社内に用意できるかどうかです。気づける形が作れる仕事なら、いまでも任せられます。

向かないと一度決めた仕事も、材料と確認の形が整えば戻ってきます。線を引き直すのは半年に一度で足ります。

実際に止まった会社が、何をきっかけに動かなくなったのかは何が原因で止まったかに時系列で並べています。

落とし穴｜「使えない」と結論を出す時期が3か月早い

3つの型のどれにも当てはまらない失敗が1つあります。判断の時期が早すぎることです。

導入から数か月は、何をどう頼めば望む答えが返るかを社内の誰も知りません。指示を書き直し、出てきた文章を直す時間を足すと、自分でやったほうが確実に速い。この時期に手作業へ戻るのは、やる気の問題ではなく合理的な判断です。

問題は、その時期の感想がそのまま会社の結論になることです。3か月目に使えないと決まると、越えられたはずの1か月後が来ません。

「生成AIが使えないおじさん」という言い方も出回っています。ただ、レッテルを貼っても指示は良くなりません。年齢で分かれているのではなく、うまくいった頼み方が共有されていないだけです。

週に15分、うまくいかなかった頼み方を持ち寄る場を1つ置いてください。他の人が書いた指示をそのまま真似できると、書き直しの時間が一気に減ります。

Saix社内でも、この15分の持ち寄りだけは続けています。うまくいった頼み方を個人の手元に残さず、その週のうちにマニュアル本文へ書き足す形にしました。

判断は導入から3か月ではなく、材料をそろえてから3か月で行う。順番を1つ入れ替えると、同じ会社でも結論が変わります。

よくある質問

Q. 社内の資料をAIに読ませると、情報が外へ漏れませんか

渡す材料の側を先に絞れば、リスクは管理できます。法人向けの契約では入力内容を学習に使わない設定を選べますが、それ以前に、金額と取引先名を外した版を作って渡す運用が確実です。Saixでは社内のAIに渡すデータへ、金額と顧客名をそもそも持たせていません。持っていない情報は、設定に関係なく漏れません。

Q. 何人で始めれば、使えないという結論になりにくいですか

人数より、触る人を2人以上置けるかどうかで分かれます。1人だけだと、その人が忙しい月に止まり、使えなかったという記憶だけが残ります。管理職と現場担当の2人で始め、うまくいった頼み方を毎週1つ共有する形にすれば、従業員20名でも続きます。逆に100名規模でも、担当が1人なら異動の月に動かなくなります。

Q. 無料のプランのままで、どこまで確かめられますか

向く仕事かどうかの見極めまでは、無料の範囲で終わります。指示に目的・読み手・条件・出力の形を足し、同じ業務を2回試す。ここまでで判断材料はそろいます。費用が要るのは、社内の資料をまとめて読ませる段階と、社外に出す文書を扱う段階からです。順番を逆にすると、確かめる前に金額の話で止まります。

まとめ

結論：生成AIが使えないと感じる原因は、性能ではなく渡している情報の側にあります。指示が足りない、材料を渡していない、向かない仕事に使っている。この3つのどれかで詰まっていて、道具を新しくしても直りません。会議で出た一言を、誰が・どの業務で・何を頼んだときの話かまで戻すと、型は1つに絞れます。

手を打つ順番も決まっています。仕事の選び方、材料、指示の順です。向かない仕事を選んだまま指示を磨いても、返ってくるものは変わりません。判断の時期も、導入から3か月ではなく材料をそろえてから3か月です。自社の型の切り分けは無料AI活用セッションで承っています。

最初に手をつけるのは、毎回ゼロから調べ直している仕事です。今週1つ選び、参照させたい資料を1本添えて2回試してください。頼み方が個人の勘に閉じたままだと、使える人と使えない人の差が開きます。勘を文書に束ねて全員が同じ手順を取れるようにする進め方はAIマニュアル構築支援にまとめました。