Microsoft Copilotを全社展開したものの、利用率が20%を切ったまま半年が過ぎてしまった——情シス担当者から最も多く聞くのが、このパターンだ。予算を投じてライセンスを取得し、説明会も実施した。しかし現場は「よくわからない」と言い、使われないまま月額費用だけが積み上がっていく。
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問題はCopilotの性能ではなく、「業務フローへの組み込み設計がなかった」ことだ。 Claudeに切り替えた企業も、本質的な解決策は同じだ。ツールより設計が先にある。
Copilot失敗の技術的・設計的な原因
Copilotが定着しない理由を技術面から分析すると、主に3つの要因が浮かぶ。
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第一は「Officeとの統合が強い分、Officeを使わない業務には届かない」こと。Copilotの強みはWord・Excel・Teamsとの連携にある。しかし事業会社の業務は、PDFの読み取り、社内システムのデータ参照、メール以外のコミュニケーションツールなど、Microsoft以外のエコシステムに広がっていることが多い。Copilotを入れても、「自分の主な業務には使えない」と感じる社員が出てくる。
第二は「プロンプトの学習コストが高い」こと。Copilotのプロンプト設計は、Officeの操作と生成AIの知識の両方が必要で、初心者には敷居が高い。説明会を1回やっただけで「あとは使ってください」では、習熟しないまま離脱する。
第三は「業務単位での使い方が設計されていない」こと。「AIが使える」と「AIで業務が変わる」は全く別の話だ。どの業務で、どういう手順でAIを使うか、具体的なワークフローを設計しなければ、ツールは道具箱の中で眠る。
従業員190名のIT企業A社は、Copilotを全社展開後に利用率が18%で停滞。調査したところ、「使い方は分かるが、自分の業務でどう使えばいいか分からない」という回答が全体の67%を占めた。
なぜClaudeが選ばれたのか
A社がClaudeに切り替えた理由は、性能の優劣ではなく「業務ユースケースへの適合性」と「設計のしやすさ」にある。
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Claudeの特徴として事業会社の情シスが評価する点は、①長文コンテキスト処理能力（社内ドキュメントや契約書全体を一度に処理できる）、②日本語の精度の高さ、③Claude Projectsによる業務単位のカスタマイズのしやすさだ。
特にClaude Projects（=業務ごとにカスタム指示・参照ドキュメント・会話履歴を分離して管理できる機能）は、情シスが「部門ごとに業務特化型のAIアシスタントを設計する」際に大きなメリットをもたらす。営業部門用の提案書アシスタント、経理部門用の仕訳チェックアシスタント、人事部門用の規程参照アシスタント——それぞれを独立したProjectとして設計することで、各部門が「自分の仕事専用のAI」として使いやすくなる。
切り替え設計の5ステップ
A社がCopilotからClaudeへ移行する際に踏んだ設計ステップは以下の通りだ。
Step 1（1週間）：業務ユースケースの棚卸し。各部門の業務から「AIで改善できる可能性が高いもの上位5業務」をリストアップ。情シスが各部門長に30分ヒアリングして収集した。
Step 2（2週間）：パイロット部門の選定とProject設計。最も業務量が多く、効果が見えやすい営業部門を先行部門として選定。提案書作成・商談メモ要約・顧客情報整理の3業務について、Claude Projectのカスタム指示と参照ドキュメントを設計した。
Step 3（2週間）：パイロット稼働とフィードバック収集。10名のパイロットユーザーに2週間使ってもらい、「使えた場面」「使えなかった場面」を記録。プロンプト設計の改善点を洗い出した。
Step 4（2週間）：改善版の全社展開準備。パイロットで洗い出した改善点を反映し、各部門向けのProject設計を完成。使い方マニュアルも業務フロー付きで作成した。
Step 5（4週間）：全社展開と定着モニタリング。部門ごとに1〜2時間のハンズオン研修を実施。月1回の利用状況レポートを情シスが作成し、低利用部門にはフォローアップ研修を実施した。
この5ステップで、A社の生成AI利用率は展開から3ヶ月で68%まで上昇した。
定着のカギは「部門ごとの成功事例の横展開」
切り替え後の定着で最も効果的だったのは、「使えた部門の成功事例を他部門に伝える」社内横展開だ。
営業部門で「提案書作成が3時間から45分になった」という事例が出たことで、他部門から「自分たちの業務でもやりたい」という声が自発的に上がった。情シスが「使いなさい」と言うより、同僚の成功事例を聞いた方が、現場の行動変容は圧倒的に早い。
生成AIの全社定着は、ツールを変えることではなく、業務ユースケースを設計し、成功事例を積み上げ、横展開することで実現する。コアネストのClaude研修では、この設計から定着までのプロセス全体を支援している。まずは自社の生成AI活用状況を診断することから始めることを推奨する。
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