AIが使われないとき、見直したい5つの打ち手

keikotakeda · 19 分前

みなさま、こんにちは！ServiceNow Japan Impact カスタマーサクセスマネージャーのKeikoです。

※本記事はImpact（Guided以上）のご契約社様向けに作成しています。

対象読者：

ServiceNow の AI 機能（ServiceNow Otto、AI Agents など）を導入済みの方
「思ったより使われない」「利用が広がらない」といった課題を感じている方
AI活用の定着に向けた改善策を検討しているIT部門・プロジェクト推進担当の方

はじめに：「使われない」の裏にある3つのパターン

前編では、導入前に決めておきたい5つのこと（課題、KPI、データ・ナレッジ、体制、展開計画）をご紹介しました。後編では、導入後に「AIが使われない」ときの打ち手をご紹介します。

「使われない」状態には、大きく3つのパターンがあります。

利用者が少ない：そもそも機能の存在や使い方が知られていない
一度使って離脱する：使ってみたが期待に届かず、使わなくなった
特定の部署だけが使っている：部署による温度差がある

パターンによって、効果的な打ち手は異なります。まずは原因の切り分けから始めましょう。

本記事では、この3つのパターンに対する具体的な打ち手をご紹介します。

1. まず原因を切り分ける

「なんとなく使われていない」という感覚のまま施策を打つと、的外れになりがちです。利用状況のデータを確認し、原因を判別します。確認する観点は次の3つです。

認知の不足：利用ユーザー数そのものが少ない
体験への不満：利用はあるが継続せず、一度きりで終わっている
ユースケースの不一致：特定の部署や業務でのみ使われている

ServiceNowにはAI Analyticsが用意されており、AI機能の利用状況や採用状況を確認できます。利用率の低下や利用部門の偏りなどを把握できるため、まずはデータを確認し、どこで利用が伸び悩んでいるのかを見極めましょう。

2. 認知と理解を高める

利用者が少ない場合、まず手を打つのは認知と理解です。機能が使える状態になっていても、現場がその価値を実感できていなければ、使われません。

社内告知：機能の紹介だけでなく、「どの場面で使うと楽になるか」を伝える
Champion制度：各部署に詳しい人を置き、周囲が気軽に質問できる環境を作る
成功事例の共有：「要約機能でインシデント1件あたりの確認時間が短くなった」など、身近な成果を共有する

他社事例より社内の事例の方が身近に感じられ、利用を促しやすくなります。

短い勉強会：15〜30分程度の、業務に直結した内容にする

大がかりな研修よりも、現場の業務に近い小さな成功体験を積み重ねる方が、行動につながりやすいです。

3. チーム単位に絞って再展開する

全社へ一斉に展開しても定着しない場合、思い切ってチーム・部署単位に絞って再スタートする方法があります。一斉展開が定着しにくいのは、全員が「自分ごと」にしづらく、困ったときの相談先も不明確になるためです。そこで、次の進め方をおすすめします。

選定：対象のチーム・部署を絞る
限定運用：チームごとに推進者を立て、限られた人数でパイロット運用する
振り返り：使われ方と困りごとを確認する
改善：設定やナレッジ、使い方を見直す
拡大：成果を確認して、他のチームへ広げる

ポイントは、各チームにChampion（推進者）を置くことです。推進者は、AI活用を促進する責任を持つことで、当事者としての意識とモチベーションが高まります。その結果、現場での働きかけが継続しやすくなります。推進者の主な役割は、次の3つです。

チーム内での使い方の共有
現場の困りごとの収集
事務局への改善フィードバック

推進者の負担への配慮も欠かせません。役割を明文化し、取り組みを社内で認知・評価する仕組みを用意してください。

たとえば、特定の部署で ServiceNow Ottoの要約機能を先行して使い、効果と改善点を確認してから他部署へ広げます。AI Agents も、対象チームを絞って対応範囲を調整しながら広げていくと、無理なく進められます。

4. 体験を改善する

一度使って離脱している場合は、体験そのものを見直します。

ユースケースの見直し：現場の業務に合っていない使い方を勧めていないか。前編で絞ったユースケースが実態に合っているかを再確認する。

たとえば、「まずは問い合わせの一次対応だけ」「まずはインシデント要約だけ」のように対象業務を限定した方が、利用者も効果を実感しやすくなります。最初から広い範囲を対象にするのではなく、小さく始めて改善を重ねながら拡大していくことが重要です。

ナレッジ品質の改善：AIの回答根拠となる記事が古い、または不足していないか
設定の調整：AI Agents の対応範囲が広すぎる、または狭すぎないか

たとえば AI Agents の回答に不満が出ている場合は、回答の根拠となる記事を改善するだけで、体験が大きく変わることがあります。現場のフィードバックをもとに、小さな改善を重ねていきましょう。

こんな時に役立つアクセラレーター

Tuneup Your AI Search

検索精度を改善させたい方

Jumpstart Your Knowledge Management

AIが見つけやすいナレッジ管理を学びたい方

Jumpstart Your ServiceNow Otto Skill Kit

NowAssist Skillの品質を改善させたい方

Tuneup Your ServiceNow Otto for Virtual Agent

Virtual Agent 応答品質を改善させたい方

5. 継続の仕組みを作る

施策を打って終わりにせず、継続的に見直す仕組みを作ります。

KPIの定期モニタリング：利用率と効果を月次で確認する
フィードバックループ：現場の声を集め、改善に反映する流れを決める
定例レビュー：推進者と事務局で定期的に状況を共有する

改善した結果が現場に伝わると、「声を上げれば良くなる」という実感が生まれ、活用が続きます。

まとめ：診断チェックリスト

症状別に、最初に打つべき手を整理します。

症状	最初の打ち手
利用者が少ない	2. 認知と理解を高める
一度使って離脱する	4. 体験を改善する
特定部門だけが使っている	3. チーム単位に絞って再展開する
何が原因か分からない	1. 原因を切り分ける
一時的に改善したが元に戻る	5. 継続の仕組みを作る

導入前の備えについては、前編もあわせてご覧ください。

AI活用が定着しない場合でも、必ずしもAIそのものに問題があるとは限りません。まずは利用状況を確認し、認知・体験・展開方法のどこに課題があるのかを切り分けることが改善への第一歩です。

AI 活用を前提としたKnowledge の書き方

※ 本記事でご紹介したアクセラレーターは、ServiceNow Impactをご契約のお客様向けのサービスです。詳細は以下をご覧ください。

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