近年、ChatGPTをはじめとする生成系AIの登場によって、ウェブ検索のあり方が大きく変わろうとしています。
この記事では、これまでのSEOの常識が通用しなくなる？という不安を持つベテランWebディレクターと、AI最適化（AIO）の最前線で研究を行う若きリサーチャーとの会話を通じて、AIOの最前線に迫ります。

【登場人物の紹介】
アデ｜Webディレクター
長年にわたりWebディレクターとして活躍してきたベテラン。従来のSEO手法については詳しいが、近年のAI検索の急速な変化に対しては不安を抱いている。

アイオ｜AIOリサーチャー
最新のAI最適化（AIO）に精通し、AI検索時代に備えた最適化戦略の研究・実践を行っている若手リサーチャー。最先端の技術動向を基に、実践的なアドバイスを提供する。

1. AIOとは何か？

アデ: 本日は「SEOの常識は崩壊寸前？」なんて刺激的なタイトルですが、まずAIOとは何でしょうか？ 私もWeb業界は長いですが、AI最適化という言葉には正直戸惑っています。従来のSEOとどう関係するのか、基本から教えていただけますか？

アイオ: ありがとうございます、アデさん。
AIOはArtificial Intelligence Optimization（AI最適化）の略で、簡単に言えばAI時代の検索エンジン最適化です。
具体的には、ChatGPTのような生成AIやGoogleのAI検索結果（生成コンテンツ）など、AIがユーザーの質問に直接答えを生成する仕組みに対して、自社のコンテンツを適切に供給・最適化することを指します。

従来の検索エンジン最適化（SEO）は検索結果に自分のサイトを上位表示させることが目的でしたが、AIOではAIエージェントの「頭の中」に自分の情報をきちんとインプットし、正しく理解・活用してもらうことが目的になるんです。

アデ: AIの「頭の中」にコンテンツを入れる、というのは面白い表現ですね。
つまり、検索エンジンがページをインデックスするだけでなく、AI自体が内容を理解し、ユーザーへの回答に組み込めるようにする必要がある、と。

アイオ: その通りです。最近の検索エンジン、特にGoogleは生成AIを使って検索結果の上部に要約（AIによる概要回答）を表示し始めています。ユーザーは従来のように10個の青いリンクをクリックする代わりに、AIがまとめた回答を読むようになりつつあります。

AIOとは、このAI生成の回答に自社コンテンツを組み込んでもらうための最適化といえます。従来のSEOが「検索エンジンに評価される」ことにフォーカスしていたのに対し、AIOは「AIに正しく情報を学習・引用してもらう」ことにフォーカスする点が特徴ですね。

2. 従来のSEOとAIOの違い

アデ: AIOがおおよそ何かは分かってきました。ただ、従来のSEOと何が一番違うのでしょうか？

私は長年SEOに取り組んできて、キーワード対策や被リンク構築、モバイル対応など基本を押さえていれば十分だと感じていたのですが…。正直、「SEOさえしっかりやっていればAIOなんて特別に意識しなくても大丈夫では？」という気持ちもあります。

アイオ: 良いポイントですね。AIOとSEOの最大の違いは、情報の提供方法と評価基準にあります。
従来のSEOでは、特定の検索クエリで自分のページが1位になることや、リッチスニペットを獲得することが目標でした。しかしAIOでは、1位であること自体には以前ほど価値がありません。

なぜなら、AIが複数の情報源から内容を抜粋し、ひとつの回答に合成してユーザーに提供するからです。
極端に言えば、検索結果のトップであっても、そのページ内容がAIの回答に採用されなければユーザーの目に触れない可能性があります。一方で、トップでなくても内容が優れていればAI回答に取り上げられるチャンスがあるわけです。

アデ: なるほど、検索結果で何位かより、AIに選ばれるかどうかが重要になってくるわけですね。

アイオ: そうです。だからAIOでは、コンテンツの信頼性や網羅性が一層重要になります。
検索ランキング要因が変わるというより、AIによる情報抽出の基準が従来のアルゴリズムとは異なるイメージです。具体的には、AIはより多角的で信頼できる情報を好みます。そのため、コンテンツが誰によって書かれ、どんな専門知識や権威が裏付けられているかを明確に示すことが欠かせません。

例えば著者名や資格、実績を示したり、公式なデータや参考文献を用いたりといった工夫ですね。従来のSEOでもE-E-A-T（経験・専門性・権威・信頼）が重視されてきましたが、AIは特にその点に敏感です。

アデ: AIが情報源の信頼性を評価する…確かにフェイクニュース対策なども含め、AIは信頼性の高い情報を選びたいでしょうね。

アイオ: その通りです。さらにユーザーの検索行動の変化も違いを生んでいます。
今やユーザーはより具体的な長文の質問を最初からAIや検索に投げかけるようになっています。

昔は広いキーワードで検索して徐々に絞り込む感じでしたが、今は「◯◯の詳しい方法を教えて」みたいに初手からピンポイントな質問をする人が増えています。
AIならそれに答えてくれると思うからですね。このため、ロングテールで文脈依存の検索が増え、従来以上にコンテンツのカバー範囲や深さが問われています。

アデ: コンテンツの深さですか…。

アイオ: 例えば、「ある製品のメリット」というキーワードだけでなく、「その製品を特定の状況で使うときのメリット・デメリットや他製品との比較」まで一つのページで網羅していれば、AIから見て「このページだけでユーザーの質問に包括的に答えられる」と判断されやすくなります。

GoogleのAI概要（SGE改めAIO）では、一つの質問に対し以下のように多面的な要素を盛り込んだ回答が生成されることがあります。

• 質問に対する簡潔なリストや要点
• 実際のユーザーによる評価や長所・短所（レビュー情報）
• 権威ある情報源からのデータや見解
• 製品の場合は公式サイトからの価格情報
• 関連する注意点や専門用語の説明 など

要するに、一つのWebページだけでこれら全てを網羅するのは難しいですよね。だからこそAIは複数のページから良いとこ取りをします。AIOでは自分のページがその「良いとこ」に選ばれるよう、広く深く、しかも信頼性高く情報提供する必要があるわけです。

アデ: 従来の「特定キーワードで1位を取るぞ」という発想から、「関連する質問全部に目を配り、コンテンツを充実させる」発想にシフトする感じですね。

アイオ: そのとおりです。そして安心してほしいのは、従来のSEO対策が無意味になるわけではないということです。技術的な最適化や良質なコンテンツ作成といったSEOの基本があってこそ、AIOでも成果が出せるんです。実際、「SEOがしっかりできているコンテンツはAIOでも評価されやすい」という指摘もあります。

要は、SEOで土台を固めつつ、AIに向けた追加の最適化を上乗せするイメージですね。

アデ: なるほど、SEOの延長線上にAIOがあるということですね。今の話で、AIOではよりコンテンツの質や網羅性、信頼性が重要になると分かりました。

3. AIを活用したコンテンツの組み立て方

アデ: 次に、コンテンツの作り方についてお聞きしたいです。
最近はコンテンツ制作そのものにもChatGPTのような生成AIを使うケースがありますよね。正直、私は人間がちゃんと書かないと質の高いコンテンツは作れないと思ってきました。

ただ、AIを上手に使えば効率も上がるとも聞きます。AIを活用したコンテンツ作成は、AIOの観点からおすすめできますか？ もし有効なら、どのように取り入れると良いでしょうか。

アイオ: これは多くの方が気になる点ですね。結論から言うと、AIはコンテンツ作成の強力なアシスタントになり得ます。ただし、使い方と人間の関与が重要です。具体的には、AIには次のような活用法があります。

アウトライン作成や構成案の生成：
真っ白な状態から記事を書くのは大変ですが、AIにトピックを与えて見出しや構成案を作ってもらうと、執筆の取っ掛かりができます。いわゆる書き出しのブロック（書けない状態）を防ぐ効果があります。

コンテンツの下書き：
AIにある程度調べた内容を入力すると、下書き文章を提案してくれます。例えば、「○○について300文字で解説して」と頼めば、それなりの文章が出てきます。これをベースに肉付け・修正していくと、執筆時間を大幅に短縮できます。

キーワードや見出しのバリエーション提案：
AIは大量のデータから学習しているので、関連キーワードや言い換え表現の提案も得意です。タイトル案やメタディスクリプションの候補を複数生成させて、どれが良さそうか比較するといった使い方もできます。
実際にAIで生成した複数パターンのタイトルをA/Bテストして、クリック率の高いものを採用するといった効率的な改善も可能です。

アデ: AIは発想支援や下書き生成、さらには改善のための仮説検証にも使えるわけですね。それは便利かもしれません。

アイオ: はい、ただしAI任せにしすぎてはいけません。ここが重要な点です。
AIが生成する文章は一見もっともらしいですが、事実誤認や不自然な表現が混じることがありますし、何より独自性や読者に響く語り口は人間ならではの部分があります。ですから、AIが出力したコンテンツは必ず人間がチェック・編集し、質を担保する必要があります。

例えば数字や固有名詞が出てきたら信頼できる情報源で裏付けを取る、文章のトーンが適切か調整するといった作業ですね。

アデ: 確かに、AI生成コンテンツだけだと画一的で誤りが混じる可能性がありますね。人間の専門知識と校正が不可欠と。

アイオ: その通りです。要は、AIは補助輪です。速く走る助けにはなるけれど、最終的なハンドル捌きは人間が握る必要があると。Googleも「AI生成コンテンツそのものはポリシー違反ではないが、価値の低いコンテンツや誤情報は評価しない」と明言しています（※2023年の検索品質評価ガイドラインなどより）。

したがって、AIで効率化しつつ、人間の目と手で質を保証するのがベストなアプローチです。

アデ: 分かりました。AIの力を借りて量とスピードを上げつつ、質の担保と独自性は自分たちでキープするということですね。実際、そのようにすれば大量のコンテンツを作ってもサイト全体の質は落とさずに済みそうです。

アイオ: ええ、特にAIOでは量より質が重要ですから、AIを使っても最終的には質重視でいきましょう。加えて、AIはコンテンツ制作だけでなく分析面でも役立ちます。たとえば大量のキーワードリストから関連性の高いものを抽出したり、競合サイトの内容を要約して強み・弱みを把握したりすることもAIなら短時間でできます。そうした分析結果を人間が戦略に反映させることで、コンテンツの方向性もより精度が上がるでしょう。

4. メタデータ最適化と構造化データの活用

アデ: 次に、技術的な最適化の部分を伺います。メタデータ（メタタグ類）や構造化データ(schema.orgによるマークアップ)の重要性についてです。

私は従来から、タイトルタグやディスクリプションの最適化、JSON-LDを使った構造化データの実装などはSEO対策として欠かさず行ってきました。AI時代のAIOでも、やはりメタデータと構造化データは重要なのでしょうか？ それとも従来とは違う新たなポイントがありますか？

アイオ: メタデータと構造化データは、AIOにおいてますます重要になっていると考えてください。基本的なポイントは従来SEOと同じですが、AIに正しく情報を理解させるという観点で最適化の価値が高まっています。

まずメタデータですが、タイトルタグやメタディスクリプションは引き続き重要です。検索エンジンやAIはメタデータを参考にそのページの内容や主題を把握します。特にAIの場合、ユーザーの質問に答える際にページの要約情報としてメタデータを利用する可能性があります。

ですから、タイトルにはページのテーマを的確に含め、メタディスクリプションにはそのページで得られる回答や要点を簡潔にまとめると良いでしょう。
長すぎず短すぎず、そしてユーザーの疑問に答えるような文言にすることがポイントです。

次に構造化データですが、こちらもAIO対応にはぜひ活用すべき武器です。
構造化データは、コンテンツの意味や属性を検索エンジンやAIに明示するためのマークアップです。
例えば記事ページなら「これは記事です」「著者は誰です」「公開日・更新日はいつです」といった情報をJSON-LDでマークアップします。従来はリッチリザルト（星評価やレシピ情報など）を得るために使われましたが、AIはこの構造化データを理解して、自分の回答生成に役立てます。

実際、スキーママークアップを実装すると検索エンジンがコンテンツの文脈をよりよく理解し、AI要約に取り上げられる可能性が高まるとされています。
メタデータ同様、構造化データは「機械に内容を伝える言語」なので、AIにこちらの意図を正しく伝える上で非常に有効なんです。

アデ: 具体的にはFAQページならFAQスキーマ、製品ページならProductスキーマなどをしっかり入れておくと、AIもその情報をピックアップしやすくなる、と。

アイオ: おっしゃる通りです。例えば、FAQの構造化データが入っていればGoogleの生成AIがユーザーの質問に対しあなたのサイトのQ&Aを直接引用するといったことも期待できます。またHow-toスキーマがあれば手順を抜粋しやすくなるでしょう。

さらに構造化データには信頼性担保の効果もあります。著者情報や組織情報のマークアップによって、このコンテンツは専門家が書いたんだなとか、この会社が出している公式情報なんだなとAIに認識させられます。先ほどお話しした信頼性（E-E-A-T）のアピールにもつながるわけですね。

アデ: なるほど、AIO時代でもメタタグと構造化データはSEO同様に必須で、むしろAIにこちらの情報を理解させるため積極的に使うのが良いと。私のサイトでも漏れがないか見直してみます。特にスキーマは技術的で後回しにしがちですが、今後は最優先で整備したいですね。

アイオ: ぜひそうしてください。メタデータと構造化データは一度整備すればあとは更新のたびに追記・修正するだけですし、効果も長期的に効いてきます。AIOでも土台となる技術SEOの部分はおろそかにせず強化していきましょう。

5. AIO成功事例の紹介

アデ: 理論はだいぶわかってきましたが、実際にAIOに取り組んで成果を上げた成功事例はありますか？新しい概念とのことで半信半疑な方も多いでしょうし、私自身少し現実味が欲しいところです。

アイオ: もちろん、いくつか紹介しますね。実は海外の大手サイトや先進的な企業はすでにAIO的な対策を始めていて、その効果も報告されています。

一つ目はとある大手ECサイトの事例です。ここでは既存コンテンツをグルーピングしてトピッククラスターを整備し、それぞれのページに関連情報を追加してより包括的なコンテンツに仕上げました。またサイトの表示速度改善など技術面の強化も同時に行ったそうです。その結果、GoogleのAI概要などAI生成の回答で自社コンテンツが引用・表示される率が25%も向上したと報告されています。つまり、以前より25%多くAIの回答ボックスに自社情報が載るようになったということで、検索流入やブランド露出が大きく伸びたそうです.

アデ: 25%もアップですか、それはすごいですね！まさにAI検索での可視性が劇的に向上したわけですね。

アイオ: 他にも、総合的な情報発信を強化した企業は軒並み良い結果を得ています。

たとえば自社ブログでユーザーの疑問に徹底的に答える記事を充実させ、かつ信頼性を高める施策（専門家による監修やデータの引用）を行ったケースでは、GoogleのAI概要にそのサイトの記事が取り上げられるようになり、サイト全体のオーソリティ評価が上がったという話もあります。

実際、Googleの生成AIにコンテンツが信頼されて概要ボックスに掲載されれば、サイトの可視性や権威性、ひいてはトラフィックが劇的に向上することが確認されています。

また直接の事例ではないですが、最近注目なのはインタラクティブなコンテンツです。クイズやシミュレーターなどユーザー参加型のコンテンツはAI検索結果でも好んで引用・紹介されやすいという傾向があります。ユーザーのエンゲージメントが高いコンテンツは評価も高くなるのでしょう 。

このように工夫次第でAIにリッチな情報源として選ばれるコンテンツを作れるわけです。

アデ: 具体例を聞くとAIOへの取り組みが一気に現実味を帯びますね。私も自社サイトで、まずはブログ記事の内容充実やスキーマ実装から着手して、効果を検証してみたくなりました。

アイオ: ええ、ぜひトライしてみてください。まだAIOに本格対応できている競合は多くないですから、今動けば先行者利益も大きいと思いますよ。

6. 実際にAIOを導入するためのステップ

アデ: 最後に、具体的にAIOを進めるには何から始めれば良いかを整理したいです。AIO導入の実践的なステップをステップバイステップで教えてもらえますか？今日の話を聞いて自分でも取り組んでみたいので、ロードマップのようなものがあると助かります。

アイオ: 承知しました。では、AIO導入のための主なステップを順番に説明しますね:

1. 現状コンテンツの棚卸しとユーザー意図の調査

まずはサイト内の既存コンテンツを見直し、どんなテーマや質問に答えているかを整理します。そして、これから強化すべきキーワードやユーザーの検索意図を徹底的に調査しましょう。特にロングテールキーワードや関連質問（People Also Ask など）まで洗い出し、ユーザーが求めるあらゆる情報をリストアップします。これはAIO戦略の土台となる作業です。

2. 網羅的で分かりやすいコンテンツの作成・更新

調査結果を踏まえ、ユーザーの疑問を一つ残らずカバーするようなコンテンツを用意します。既存の記事があれば追記・拡充し、足りないテーマがあれば新規作成します。ポイントは、ユーザーの質問に対して端的かつ的確に答える文章を盛り込み、見出しや段落を工夫して論点ごとに整理することです。

専門用語には説明を添え、関連トピックも含めて書くことで「このページを読めば一通りわかる」という状態を目指します。
またコンテンツは定期的に更新し、情報の鮮度を保ちましょう。

3. AIツールの活用と人間による品質管理

コンテンツ作成には前述のようにAIライティング支援ツールを活用して生産性を高めます。AIにより記事のアウトライン提案や下書き生成、タイトルや見出しのバリエーション作成を行いましょう。

ただし必ず人間がチェック・編集して質を保証することを忘れずに。

4. メタデータ最適化と構造化データの実装

技術的SEOの観点から、タイトルタグ・メタディスクリプションを最適化し直します。主要キーワードを入れつつ、AIが理解しやすいよう簡潔で明瞭な表現にします。同時に構造化データ（Schema.org）を実装して、ページの種類や内容（記事・製品・FAQ・レビュー等）を検索エンジンに明示します。
これによりクローラーやAIエージェントがコンテンツの文脈を正しく把握し、AI生成の回答に引用される可能性が高まります。

5. サイトの技術的最適化（表示速度・UX向上）

AIOではコンテンツ内容が重視されますが、技術的な土台も引き続き重要です。特にサイトの表示速度やモバイル対応などは、ユーザー体験向上だけでなくAIによるインデックス効率にも影響します。

ページの高速化（画像圧縮やキャッシュ利用など）やコアウェブバイタル最適化を行い、AIにとってもユーザーにとってもストレスのないサイトを目指しましょう。
実際、「ページの読み込みが速いとAIインデックスがスムーズになりランキング向上につながる」との指摘もあります。

6. 効果測定と継続的な改善

AIO対策を施したら、その効果をモニタリングします。具体的には、Googleアナリティクスやサーチコンソールでオーガニック検索トラフィックの変化を追いかけたり、AI経由の流入（直接計測は難しいですが、ブランド名の検索やナレッジパネル流入など間接指標を見る）を観察します。

また、可能ならば検索エンジンの生成AIがどのサイトをソースにしているかチェックし、自社が取り上げられているか確認します。AIOに注力する海外企業では、AI概要での掲載状況、AI経由のクリック数、ユーザーエンゲージメントなどを新たなKPIとして追い始めています。

こうした指標を参考にしつつ、コンテンツを追加したりメタ情報を調整したりとPDCAサイクルを回して改善を続けることが大切です (5 Easy Ways To Rank In AIO Overviews With AIO Optimization - growth-onomics)。

アデ: おお、これはわかりやすい！ステップを段階的に教えてもらえたおかげで、何から手を付ければいいか明確になりました。まずはサイト診断とキーワード調査から始めて、順にコンテンツ強化や構造化データ実装…という流れですね。特にステップ1でユーザーの検索意図を洗い出す作業が鍵になりそうです。その上でコンテンツをしっかり作り込み、技術面も整えていけば良いと。

アイオ: ええ、アデさんなら既にSEOの基礎がしっかりされていますから、あとはその延長でAIOの観点を組み込んでいけば大丈夫でしょう。

「ユーザーの質問にどこまで寄り添えるか」という視点でコンテンツやサイトをブラッシュアップしていってください。

アデ: 本日の対談を通じて、最初はもやもやしていたAIOの重要性がよく理解できました。SEOの常識も、AI時代に合わせてアップデートが必要なのですね。幸いSEOで培った経験はAIOにも活かせるとのことですので、私もさっそく社内でAIO導入を提案してみます。

アイオ: 素晴らしいです。検索の世界は常に進化しています。AI検索時代に備え、早めに動いた人が恩恵を受けるのは歴史が証明していますから、ぜひチャレンジしてみてください。SEOの基本にAIOの発想を加えることで、これからの検索でもユーザーに選ばれるサイトであり続けられるはずです。

アデ: 今日は貴重なお話をありがとうございました！私も今日学んだことを胸に、明日からの施策に活かしていきます。

アイオ: こちらこそありがとうございました。一緒に最新動向を追いながら、より良いWebコンテンツを届けていきましょう。

AI活用がビジネスの成否を左右する今、使いこなす人と使われる人の差は決定的。この記事では、顧客向け提案資料作成など具体的な活用例を交えながら、勝ち組になるための秘訣と実践テクニックを徹底解説。今すぐチェックして、あなたもAI時代の勝者になろう！

AI活用の重要性と現状

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが登場し、ビジネスや日常でAIを活用する機会が急増しました。
実際にAIを上手く使いこなすことで 大幅な業務効率化 を達成した例も出ています。
例えば、ある企業では生成AIの活用によって 151万時間もの業務時間を削減 したケースも報告されています。

一方で、「AIを導入したものの期待したほど成果が出ない」と感じる企業や人も少なくありません。この差は単にツール自体の違いではなく、「AIを使いこなせる人」と「使いこなせない人」の違い によるものだと言われています。

AIを使えるかどうかで生産性や成果に大きな差が生まれる現在、
AIを使いこなすスキル は現代の必須スキルとなりつつあります。

本記事では、競合記事も参考にしつつ「AIを使いこなせない人」と「使いこなせる人」の特徴を比較し、当社独自の視点や実践事例を交えて、誰でも実践できるAI活用のテクニックや戦略を紹介します。

AIを使いこなせない人の特徴

まず、AIを十分に活用できていない人に共通する特徴を見ていきましょう。
主に以下のような傾向が指摘されています。

1. 目的やゴールが不明確

AIを使う明確な目的がないまま「とりあえず流行っているから」「なんとなく便利そうだから」と導入してしまいがちです。
何のためにAIを使うのかが曖昧なため、AI導入自体が目的化してしまい、本来の業務目標を見失ってしまいます。

2. プロンプト（指示）の設計ミス

AIに対する指示の出し方が適切でない場合も多いです。
要求が漠然としすぎていたり、情報が不足していたりして、AIから期待はずれの結果しか得られず、「やっぱり使えない」と判断してしまいます。
これは人間で言えばコミュニケーションミスのようなもので、AIとの対話が上手くできていない状態です。

3. AIの出力を鵜呑みにする

AIが出力した回答や提案をそのまま信じてしまい、そのまま修正も検証もせずに使用してしまいます。

AIはあくまで統計的にそれらしい答えを返しているに過ぎず、事実と異なる情報（ハルシネーション と呼ばれる現象）を含むこともあります。
それにも関わらずチェックを怠ると、誤情報や不適切な文章をそのまま業務に反映させてしまう危険があります。

4. AIに過度に依存しすぎる

AIを万能だと過信し、自分で考えることを放棄したり、一つのツールだけに頼り切ったりする傾向です。例えば「AIがこう言っているから間違いない」「このツールさえあれば他はいらない」といった姿勢では、AIの弱点や他の可能性に目が向かず、活用の幅が狭まってしまいます。

こうした傾向があると、当然ながらAI活用の効果は限定的です。

実際、AIを使いこなせない人には「AI導入が目的化して成果につながらない」「1つのツールに依存して他の可能性を探らない」「AIの出力をそのまま使って改善しない」といった共通点があると指摘されています。
その結果、AIからの出力品質が不安定になったり、活用範囲が限定的になったり、場合によってはAIの誤った回答をそのまま使ってしまい業務の質を落としてしまうこともあります。

AIを使いこなす人の特徴

では逆に、AIを上手に使いこなしている人は何が違うのでしょうか。
各種の分析や当社の観察によれば、以下のような特徴が挙げられます。

1. 目的思考でAIを活用する

AIを使いこなす人はまず「何のためにAIを使うのか？」というゴールを明確にしています。
AIはあくまで目的達成の手段であり、ツールそのものが目的にはなりません。

例えば「提案資料を迅速に作成したい」という目的がある場合、ChatGPTで文章のドラフトを作成し、画像生成AIでビジュアル資料を作成し、最終的なチェックと調整は人間が行う、といった目的に沿った役割分担を設計します。

このように目的から逆算してAIの利用法を考えるため、「まずAIありき」ではなく「成果を出すために必要だからAIを使う」というブレない姿勢を持っています。
明確なゴールがあるので、途中で方向性がぶれることもなく、結果としてAIから最大限の価値を引き出せます。

2. 適材適所でAIツールを使い分ける

使いこなす人は一つのAIツールに固執しません。AIごとの得意分野・機能を理解し、タスクに応じて最適なツールを選択・組み合わせる柔軟性があります。

例えば、文章生成にはChatGPT、画像制作にはMidjourney、データ分析には専用のAIツール（BIツールやAutoMLなど）といったように、その場で最も効果が出せる手段を組み合わせて活用します。

あるマーケティングチームでは、市場調査にAI分析ツール、コピーライティングにChatGPT、クリエイティブ素材作成に画像生成AIと動画編集AI、結果の可視化にBIツールを組み合わせてキャンペーンを作成した例もあります。

このように複数のAIを連携させることで部分最適ではなく、全体最適を実現し、業務フロー全体の効率化や高度化につなげています。
一つのツールに頼り切らず「最適なツールを組み合わせる」発想ができるのが大きな強みです。

3. AIの出力を批評・改善しながら活用する（セルフPDCA）

AIを使いこなす人は、AIから得た答えをそのまま鵜呑みにせず、自らの判断で評価・修正を加えながら活用します。

最初から完璧な答えが出るとは期待せず、むしろ「使いながら良くしていく」という前提でAIと対話しています。

具体的には、AIに仕事を任せた後にそのアウトプットをチェックし、「意図した結果とズレている部分はどこか？」を分析します。
そして必要に応じてプロンプト（指示文）を調整したり、追加の情報を与えたりして、望ましい結果に近づけるよう何度か試行錯誤します。

例えば、「AIに書かせたメール文のトーンが固すぎる」と感じたら、「もう少し親しみやすい口調にしてください」とプロンプトを修正し、再度出力させます。
それでもしっくり来なければ、2～3パターンの表現を出力させて比較検討するといったA/Bテスト的なアプローチも取ります。

このように Plan→Do→Check→Act のサイクル（セルフPDCA）を自分で回し続けることで、AIの精度や成果物の質を徐々に高めていきます。
指示を出しっぱなしにせず、「常にフィードバックを与えながらAIを育てる」感覚です。

4. 最終判断や創造的な部分は人間が担う

AIを使いこなす人は、最終的な判断や意思決定を自動化されたプロセスに任せることはありません。例えAIから提案や選択肢が得られたとしても、どれを採用するか、どう修正するかは自分自身が決定します。

たとえば、クリエイティブな企画作りでは、AIの出力を参考にしつつ、最終的なコンセプトや表現は自分の感性に基づいて決定されます。
これは、部下育成やマネジメントの延長線上にある考え方であり、「AIはあくまで補助役」としての正しい活用法です。

また、AIの急速な進化にも対応できるよう、常にアンテナを張り、新しい機能やツールが出れば積極的に試してスキルをアップデートしていきます。
柔軟に変化を受け入れ、学習し続ける姿勢も大きな特徴と言えるでしょう。

まとめ｜AIを使いこなす人の特徴

以上のように、AIを使いこなす人は AIを「ただの便利な道具」としてではなく、「優秀なパートナー」として捉え、対話しながら能力を最大限引き出しているのです。
彼らにとってAIは目的達成のための頼もしい相棒であり、自分の能力を拡張する存在です。

しかし、決してAI任せにはせず、適切にリードし、人間ならではの判断も組み合わせて結果を出しています。
「AIとのコミュニケーション能力」に長けているとも言えます。実際、生成AIを上手に使いこなせるかどうかはコミュニケーション力次第だという指摘もあります。

AIに明確に意図を伝え、フィードバックを返し、協働していくスキルこそが成果を左右するのです。

「AIを活用できる人＝人を使いこなす人？」の考察

ここで一つ考えたいのが、「AIを上手く活用できる人は、人（部下やチーム）もうまく使いこなせる人なのか？」という問いです。

一見すると、AIを使いこなすスキルと人をマネジメントするスキルは似ている部分があります。どちらも目的を設定し、適材適所に仕事を割り振り、明確な指示を与え、アウトプットをチェックしてフィードバックするプロセスが重要です。

事実、前述したように生成AIを扱うポイントは「コミュニケーション力」に尽きるという専門家の意見もあります。
AIに対して自分の求めるものを的確に伝える能力は、そのまま人に対する指示出しやコミュニケーションにも通じるものがあります。

優れたAIユーザー = 優れたマネージャー？

AIを上手く使える人は、タスクの目的や要件を明確に定義し、それをAIに伝える術を知っています。これは人に仕事をお願いするときも同様に重要なスキルです。
また、AIから出てきた結果を評価して改善策を指示するプロセスは、部下の成果物にフィードバックを与えてブラッシュアップさせるプロセスにも似ています。

さらに、複数のAIツールを組み合わせる発想は、チームメンバーそれぞれの強みを生かしてプロジェクトを進めることにも通じるでしょう。
こうした点から、AIを使いこなす素養がある人は、人や組織を動かす素養も高いと考えられます。

しかし一方で、AIと人間とは決定的に異なる点もあります。
AIは感情や意志を持たず、指示されたことを淡々とこなすだけですが、人間はモチベーションや感情の起伏、主体性を持っています。
人を「使いこなす」という表現は誤解を招きやすいですが、優秀なリーダーは人をただの道具のように扱うのではなく、信頼関係を築き、動機付けし、成長を促すことでチームの力を引き出します。

AIにはモチベーションも感情も不要ですが、人にはこれが不可欠です。
このように、AIと人では対話の仕方や気を配るポイントが違うため、AIが得意だからといって自動的に人のマネジメントも上手いとは限りません。

まとめると、AI活用のスキルと人材マネジメントのスキルには共通項も多いものの、イコールではありません。

AIを使いこなせる人は論理的思考力やコミュニケーション力に優れている場合が多く、それは人を動かす上でも武器になります。

ただし、人を活かすには論理だけでなく共感や倫理観といった要素も重要です。現代のビジネスリーダーには、AIという「新しい相棒」を使いこなしつつ、人間のチームも導いていくバランス感覚が求められるでしょう。

言い換えれば、AIを「パートナー」として扱える人こそ、チームメンバーもパートナーとして尊重しながら力を引き出せるのではないでしょうか。

AIを使いこなすための具体的なアドバイス【実践ガイド】

それでは、実際に自分がAIを使いこなせるようになるための、今日から実践できるAI活用のテクニックや戦略をステップごとに解説します。
これらは当社での活用経験や各種の記事で紹介されているベストプラクティスを踏まえたものです。

1. 目的を明確に設定する

まず最初にやるべきは、「AIを使って何を達成したいのか」をはっきりさせることです。
AI活用の成否は、この目的設定でほぼ決まると言っても過言ではありません。例えば以下のように具体的に考えてみましょう:

現状の課題：
時間がかかっている作業は何か？
人手では限界がある業務はどれか？
目指す姿（ゴール）：
AIを使ってその課題をどう解決したいか？
作業時間を半減したいのか、ミスを減らしたいのか、
新しいアイデアを創出したいのか等、成功基準を具体化します。
KPIや期待効果：
定量的・定性的な目標指標を設定できるとなお良いです。
（例：「週◯時間の業務削減」、「提案書作成におけるアイデア出しの質向上」など）

ポイントは、AIを使うこと自体が目的にならないようにすることです。
あくまで業務上の目的達成の手段としてAIを位置づけます。目的が明確であれば、後述するツール選びやプロンプト設計、成果の評価も軸がぶれません。
逆に目的が曖昧なままだと、「とりあえずChatGPTを触ってみたけど、結局何がしたかったんだっけ…」となりがちです。
まずは何のためにAIを使うのか、その理由と期待効果を一文で言えるくらいクリアにすることから始めましょう。

2. 適切なAIツールを選択する

目的が定まったら、次はその目的を達成するのに最適なAIツールは何かを選びます。現在、AIツールは非常に多岐にわたっています。
一口に「生成AI」と言っても、文章生成が得意なもの、画像や動画を作れるもの、データ分析に強いもの、プログラミング補助に特化したものなど様々です。

用途に合ったツール選び：
目的に照らして必要な機能を洗い出し、それを備えたツールを選択します。
例えば文章要約や企画書のドラフト作成が目的なら、ChatGPTやBing Chatなどの大規模言語モデル(LLM)が有力です。
画像素材作成ならMidjourneyやAdobe Fireflyなどの画像生成AI、データ分析ならDataRobotのようなAutoMLツールやBIツールのAI機能、といった具合に、カテゴリごとに代表的なツールをリサーチしましょう。
複数ツールの組み合わせ：
一つのツールで目的のすべてを賄おうとせず、必要に応じて ツールを組み合わせる ことも検討します。実際、先述のようにマーケティング業務で複数のAIを連携させて成果を上げた例もあります。
文章生成→画像生成→分析という流れを別々の専用AIで分担させることで、各工程で最高のパフォーマンスを引き出せます。
「適材適所」でツールを使い分ける 発想が重要です。
情報収集と試行：
AIツールは日進月歩で新しいものが登場します。日頃から業界ニュースや専門ブログなどで最新のツール情報を収集しましょう。また、気になるツールがあれば小さく試してみることも大切です。
多くのAIツールは無料プランやトライアル期間があります。まずは触ってみて、自分のニーズに合いそうか感触を掴むと良いでしょう。
社内で導入済みのツールがある場合は、使い方の勉強会に参加したり、詳しい同僚に相談するのも有効です。

3. プロンプトを工夫し改善する

AIに与える指示（プロンプト）の質が、出力される結果の質を大きく左右します。
そのため、プロンプト設計（プロンプトエンジニアリング）のテクニックを磨くことがAI活用の鍵となります。以下のポイントを意識してみましょう。

期待するアウトプットを具体的に伝える：
AIは人間の曖昧な表現や意図を完全には汲み取れません。ですから、こちらの要求や期待する成果物のイメージをできるだけ詳細に伝える必要があります。
例えば、「この商品を紹介する面白い記事を書いて」と頼むよりも、「30代女性をターゲットに、最新の美容家電を紹介する、親しみやすい口調のブログ記事を書いてください」と伝えた方が、AIは何をすべきかを明確に理解できます。
ターゲット読者、文章のトーン、盛り込みたい内容や文字数などを指定することで、AIから返ってくる文章の精度は格段に向上します。
必要な情報や前提を与える：
AIは与えられた情報をもとに回答を作ります。そのため、こちらが知っている前提知識や状況を共有しないと、的外れな回答が返ってくることがあります。
例えば社内の規定に沿った文書を作らせたいなら、その規定の要点をプロンプト内で伝えるべきです。
「この前提で考えてほしい」「背景として◯◯な事情がある」など、文脈や条件を明示的にインプットに含めましょう。
長すぎる問いは分割する：
複雑な依頼や多段階のタスクを一度にAIに投げかけると、AIが混乱してうまく答えられないことがあります。
その場合は、タスクを小分けにして順番にAIに聞く 方法が有効です。
例えば、長文の要約と要点抽出と意見分析を一度に頼むのではなく、まず「要約して」とお願いし、その後「要約をもとに要点を箇条書きにして」
さらに「その要点に対する見解を述べて」と段階的に指示すると、良い結果が得られやすくなります。
出力例やフォーマットを示す：
欲しい回答の形式が決まっている場合（例えば表形式で回答してほしい、箇条書きでほしい等）、その形式を指定したり簡単な例を示したりすると効果的です。AIは指示されたフォーマットに従って回答します。
「◯◯の表をMarkdown形式で作って」とか、「出力は bullet points でお願いします」などと指示しましょう。理想的な回答の例を一部与え、「このような形で答えて」と促すと、かなり精度高く望み通りの形式で返してくれることもあります。

プロンプト設計は一度で完璧にできるものではありません。最初のプロンプトで思った結果が出なくても、どこを直せば良いかを考えて改善することが重要です。

例えば、「専門用語の定義が抜けていたから追加しよう」「もっとカジュアルな語り口にしてほしいから指示にトーンを加えよう」といった風に、出力を見ながらプロンプトを調整していくと良いでしょう。
何度か試すうちにコツが掴め、自分なりの「鉄板プロンプトパターン」も蓄積されていきます。プロンプトを工夫する習慣をつけることで、AIから得られるアウトプットの質は飛躍的に向上します。

4. AIの出力を検証・改善する

内容の正確性チェック：
AIの回答には事実誤認や不正確な情報が含まれる可能性があります。専門知識が要求される内容や数字（例：金額や日付など）は特に注意して確認しましょう。
可能ならば、信頼できる情報源で裏付けを取ることを習慣にします。AIが生成したテキストをそのまま公開資料やメールに使う前に、一度内容を吟味し、怪しい箇所がないかチェックすることが大切です。
昨今話題の「AIが平気でウソをつく（ハルシネーション）問題」を防ぐには、この人間の検証が不可欠です。
文脈やトーンの調整：
AIの出力した文章や提案が目的や受け手に対して適切かどうか判断します。
例えば、生成された文章のトーンがカジュアルすぎたりフォーマルすぎたりした場合、想定読者に合わせて調整します。
「ここの表現はもう少し柔らかくしよう」「専門用語が多すぎるから噛み砕こう」など、最終的な品質調整 を人間が行います。
追加のフィードバック：
初回の出力が完璧でなくても、すぐに諦める必要はありません。むしろ AIとの対話を続け、より良い結果にブラッシュアップする機会と捉えましょう。
例えば「もう少し具体的な例を出してください」「データのソースも示してください」といった具合に、追加の指示を与えて再度出力させる ことで、内容が深まったり精度が上がったりします。
このとき、どこをどのように直したいかを具体的に伝えることがコツです。
必要に応じて人間が介入する：
AIでは対処しきれない判断やクリエイティブな発想の部分は、無理にAIに任せず、人間側で対処します。
例えば、AIが生成した文章に事実誤認が見つかったら正しい情報に書き換える、アイデアが平凡すぎると感じたら自分で新たな観点を加えるなど、「AIにできること/できないことの線引きを意識する」 ことも重要です。

以上のステップを踏むことで、AIの力をフルに引き出しつつ、リスクをコントロールした安全で効果的な活用が可能になります。
要は、「任せるところは任せて、人が見るべきところはしっかり見る」というメリハリが大切です。

具体例｜顧客向け提案資料作成におけるAI活用

ここでは、実際の業務シーンでの活用例として、顧客向けの提案資料作成におけるAIの使い方を紹介します。

背景と目的

顧客に対する提案資料は、企業の実績やサービスの強みを明確に伝える重要なツールです。しかし、資料作成には膨大なリサーチや文章作成、デザインの調整など、多くの工数がかかります。
AIを活用することで、これらの作業を効率化し、より魅力的な提案資料を短時間で作成することが可能になります。

活用のステップ

情報収集とドラフト作成

顧客の業界や課題、競合状況などの基本情報を整理した上で、ChatGPTに「顧客向け提案資料のドラフト」を生成させます。
ここでは、ターゲット読者や提案内容、主要な強みを具体的にプロンプトに盛り込み、初期ドラフトを作成します。

セクションごとのブラッシュアップ

ドラフトができたら、各セクション（例：市場分析、提案内容、導入効果、実績紹介など）を個別に検証し、必要に応じてさらに詳細な説明や数値データ、グラフの挿入を依頼します。
ここでは「このセクションをもう少し具体的に」「グラフに適したデータを追加して」といった具体的なフィードバックを与え、数回の試行錯誤を経て完成度を上げていきます。

ビジュアルの作成

提案資料の中で、視覚的な要素は説得力を大きく向上させます。
そこで、画像生成AI（例：MidjourneyやAdobe Firefly）を用いて、提案内容にマッチしたグラフィックや図表、インフォグラフィックスを生成します。
これらのビジュアルは、文章部分と組み合わせて資料のデザインを整えます。

最終チェックと統合

最後に、生成されたテキストとビジュアルを一つのプレゼンテーション資料に統合し、人間が最終的に内容やデザインの整合性を確認・修正します。
必要に応じて、全体の流れやトーン、ブランドガイドラインに沿った調整を行います。

効果とメリット

このプロセスにより、従来何日もかかっていた提案資料作成が、AIの活用によって数時間で完了するようになり、作成者はよりクリエイティブな部分（資料のカスタマイズや戦略的なアプローチ）に集中できるようになります。

結果として、顧客に対する提案の質が向上し、案件の受注率が上がる可能性も高まります。

まとめ｜AI活用の未来と今後の課題

これまでご紹介した通り、AIを使いこなせる人とそうでない人の違い、そして使いこなすための具体策について見てきました。

AI活用の重要性は今後ますます高まる

これからの時代、生成AIを使いこなせるかどうかが、個人の生産性だけでなく企業の競争力を大きく左右すると言われています。

実際、業務のあらゆる場面にAIが浸透しつつあり、上手に使える人とそうでない人の間でキャリアや成果に大きな差が生まれる可能性があります。
「AIなんて自分には関係ない」と傍観しているだけでは、急速な時代の変化に取り残されてしまうでしょう。

裏を返せば、今からAI活用に取り組み、習熟した人だけが新たな価値創造のチャンスを掴めるとも言えます。

未来は「試した人」にしか開かれない

幸い、AIツールの多くは手軽に試すことができます。
小さなことでも構いません。まずは自分の仕事の一部でAIを試してみることから始めましょう。試行錯誤を繰り返す中で、自分なりのベストプラクティスが見えてくるはずです。

大事なのは、一度やってみて終わりではなく、 継続的に改善を続ける姿勢です。
AIの進化は止まりません。新しいツールや機能が次々と登場しますが、怖がる必要はありません。

まず触れてみて、仕事にどう活かせるかを考え、少しずつでも取り入れていく。この学び続ける柔軟性こそが、長期的に見て大きな差を生みます。
固定観念に縛られず、変化を楽しみながら適応するマインドを持ちましょう。

AI活用の課題と人間の役割

AIを活用する上で、いくつか注意すべき課題も存在します。まず、倫理や信頼性の問題です。
AIから出力された内容には偏見が含まれたり、誤情報が混入したりするリスクがあります。そのため、特に意思決定に関わる場面では人間が責任を持って内容を精査する必要があります。

次に、データプライバシーやセキュリティの課題もあります。
業務でAIを使う際、自社の機密データを外部のAIサービスに入力することは、情報漏洩につながる恐れもあります。
社内規程を整備し、安全な形でAIを活用する（例えば社内サーバー上のAIを使う、機密情報はマスキングして入力する等）工夫も必要でしょう。

また、人間にしかできないこととの切り分けも引き続き課題です。
創造性、共感、交渉、戦略的判断など、AIには真似できない人間の強みは依然として多く存在します。
そうした領域にリソースを集中できるよう、AIには任せられる部分をどんどん任せつつ、人間ならではの役割を再定義していくことも重要です。

おわりに

AIはあくまで道具ですが、使い方次第で「ただの道具」も「最強のパートナー」にもなり得ます。
本記事で述べたポイントを押さえれば、皆さんのAI活用は今まで以上に実りあるものとなるでしょう。

AIに任せられる作業は任せ、その分人間はより創造的で戦略的な仕事に時間を使う。そんな人間とAIの協働が当たり前になれば、私たちの生産性やビジネスの可能性は飛躍的に拡大します。

最後に強調したいのは、まずは小さくてもいいので実際にAI活用を「やってみる」ことです。
読者の皆さんも、ぜひ今日から何か一つ、自分の業務でAIを試してみてください。その一歩が未来への大きな差を生むかもしれません。

未来は、行動する人・学び続ける人にこそ開かれるのです。
あなたもAIという新たな力を手にして、これからの時代を切り拓いていきましょう。

小さな会社では、社員ひとりひとりの信頼関係が何よりも大切です。

アデリープランニングは、創業以来JTBハワイ様等との仕事を通じて、コロナ禍よりずっと前、20年近く前からリモートワークを基本の働き方としてきました。

当社では、リモートと顔を合わせる機会のバランスを大切にしながら、社員一人ひとりが互いの強みや弱みを理解し、補い合う組織文化を築いています。

この記事では、当社の働き方やチームづくりで大事にしていることについて述べ、小さな会社が働きやすい組織を創るポイントについてご紹介します。

リモートワークと顔を合わせる機会のバランス

リモートワークの魅力と限界

リモートワークは、場所に縛られずに働けるという大きなメリットを提供してくれます。
業務効率が向上し、移動時間の削減や柔軟なスケジュール管理が可能となるため、当社では日常業務の多くをリモートで実施しています。

しかし、リモートワークだけでは、効率性の追求や、決められたテーマに沿った議論などが中心となり、自然な雑談や温かいコミュニケーションが生まれにくいという側面もあります。

このような弊害から、コロナ禍で一時増えたリモートワークでの働き方から、リアルな出社へと舵を戻す企業が増えているのも事実です。

顔を合わせる機会の重要性と具体例

そこで当社では、リモートワークを主体にしつつも定期的に「顔を合わせる機会」を大切にしています。
経営者である私たち夫婦は沖縄に住んでおり、他の多くのメンバーは関東に在住しています。

そのため、時折全員が集まっての社員旅行や、沖縄での数日間のワーケーションなど対面の機会を作っています。

この集まりでは、仕事に関する議題はもちろん、食事を共にしながらのカジュアルな対話や、自由な雑談の時間も自然に生まれます。

１歳の子連れ社員もいるので、娘が孫を連れて帰省してくれたような、まるで家族が集まったかのような温かい雰囲気に包まれます。
食事の後になんとなくテーブルを囲んで、普段はしないような深い話ができるのもリアルのいいところ。

「普段はリモートで自由に働けるのがいいけど、たまにこんなふうに顔を合わせる機会があるといいね！」
「やっぱり定期的に集まろう！」
という声が社員からも出ていて、好評です。
こうしたリアルで会う機会が、単なる業務を超えた心の交流を生み、社員全員の結束力を一層強固にしてくれます。

このような心のふれあいは、大企業ではなかなか実現が難しい貴重な体験なのかな、と考えています。

人はみなポンコツという考え方

ポンコツの真実と互いの補完

当社では、「人はみな完璧でなければならない」という考え方よりも、「人はみなポンコツである」という考え方を大切にしています。
人は誰しもが完璧ではなく、時には失敗するのが当たり前の存在、と考えているからです。

たとえば、定型的な業務が得意なメンバーもいれば、新しいアイデアを次々に生み出すのが得意なメンバーもいます。
また、スケジュール管理が苦手な人がいれば、プロジェクトを仕切ることに喜びを感じる人もいるのです。

こうした多様な特性を、専門家の助言を受けながら言語化・チーム内で共有し、お互いに助け合う仕組みを整えることで、各自の得意分野が活かされ、弱点が自然に補われる環境を作っています。

完璧を求めるより、互いの弱みをさらけ出し、補い合う関係を築くことが、真の成長とチームワークを生む鍵だと考えています。

学びと成長の姿勢

「ポンコツだからこそ、学び、成長したいと願う」気持ちは、失敗を恐れずに挑戦する原動力となります。

あるプロジェクトで予期せぬミスが発生した際、経営者自らその失敗をオープンに語り、「これも学びの一部だ」と伝えたところ、メンバーが主体的に改善策を提案するようになったこともありました。

自他をポンコツと認める姿勢が、逆にチーム全体の士気を高め、新たな挑戦への意欲を引き出すケースを多く経験しています。

感謝の文化

さらには、「ポンコツだからこそ、助けてもらったら感謝する」という考え方を重視しています。

誰かが自分の弱点を補ってくれたとき、その恩恵をしっかりと感謝し、次回は自分がその役割を果たすという循環が、互いの信頼と結束をさらに強固なものにします。

信頼関係の構築と経営者の役割

経営者の姿勢が生む安心感

小さな会社では、各自の成果をしっかり見ることはもちろん、「顔が見える」環境と「顔を見よう」という経営者の意識がより重要です。

経営者もまた、全能ではなく、自らの弱みや失敗をオープンにすることで、社員からのサポートや具体的な助言を受けやすい環境になります。
日々の対話の中で「助けてもらったら感謝する」心が育まれ、互いに安心して本音を語り合える環境が整います。

経営者やリーダーが現場で社員とともに汗を流し、社員との本音の会話を重ねることで、チーム全体の連帯感が強まり、互いの成長と支え合いが促進されるのです。

小さな会社ならではのやりがいと自由

自由な発想と実現のスピード

小さな会社ならではの魅力は、何と言ってもひとりひとりの顔が見える環境と、その中で発揮される自由な発想です。

社員は、自分のアイデアがすぐに形になり、業務改善や新たなサービスとして実現される可能性に恵まれています。
たとえば、ある社員が提案した改善策が、全体の業務フローを劇的に変えた例もあります。

このような成功体験が、各自の自信とやりがいを高め、「ポンコツだからこそ、学び、成長したいと願う」気持ちをより強固なものにしています。

温かい職場文化

小さな会社ならではのもうひとつの魅力は、大企業ではなかなか実現しにくい温かい職場文化にあります。

当社では、自由な環境の中で、互いに感謝し合い、支え合う文化を育んでいます。
誰もが自分の弱点をさらけ出し、補い合うことで、真のチームワークが育まれ、業績向上のみならず、社員一人ひとりの成長と幸福感が高まるのです。

まとめ

小さな会社のチームづくりは、制度の整備だけではなく、リモートワークという手段を上手に活用しながら、顔を合わせる機会での直接の対話を通じて築かれる信頼関係が不可欠です。

当社では、リモートとリアルのバランスを大切にし、「人はみなポンコツ」という真実を受け入れ、互いに補い合い、助け合いながら成長する文化を何よりも重視しています。

小さな会社ならではの自由な環境と温かい対話が、創造性とやりがい、そして感謝の文化を生み出し、社員一人ひとりが自分らしさを発揮する原動力となるのです。

あなたの会社でも、私たちの例が幸せな会社創りへの一助となることを、心から願っています。

日本国内のDXシステム開発プロジェクトは、大半が当初計画を達成できず失敗に終わるとの報告もあり、その主因として要件定義の不備やユーザー視点の欠如が指摘されています。本レポートでは、こうした課題の背景をデータに基づいて分析し、UIUXデザイナーがいかに失敗リスクを低減し、DXプロジェクト成功へ導けるかを具体的な事例を交えて解説します。

【内容サマリー】

DXプロジェクトの高い失敗率と原因:
・日本企業のDXは60～80%が失敗
・大規模案件の85%以上が遅延・予算超過し、約9割で不満が残る
・主因: 要件定義不備、目的・要件の曖昧さ、新技術への過度な期待、経営層の関与不足、ユーザー視点の欠如など

UI/UXデザインの重要性と効果:
・ユーザー視点を取り入れることでDX失敗リスクを低減
・早期のUI/UXデザイナー参画により手戻りコストを抑制
・業務効率やサービス満足度が向上し、成果を押し上げる

UI/UX重視の成功事例とROI:
・りそなグループアプリ：500万超ダウンロード、「DX銘柄2020」選定
・note：レコメンドや投げ銭機能強化で月間アクティブユーザー6,300万超
・UX投資1ドルで100ドルのリターン（ROI約9,900%）との報告も

DXプロジェクトの失敗状況と典型的な問題点

日本企業におけるDX推進はしばしば困難に直面しており、プロジェクトの大半が当初の目標を達成できていないのが現状です。実際、一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の調査によれば、大規模プロジェクトの85%でスケジュール遅延、同85%で予算超過が発生し、約9割の大規模案件で何らかの不満が残ったと報告されています (*4)。これはDXプロジェクトが計画どおり完了せず、期待した品質や価値を提供できないケースが非常に多いことを示しています。

(1)要件定義や計画の不備

DXプロジェクトの失敗原因の多くは、初期の企画・要件定義段階に起因します。

ビジョンやKPIが不明確なまま着手した結果、何をゴールにすべきか定まらず方向転換を余儀なくされたり、要件抜け漏れによる追加開発が発生しがちです。

実際IPAの分析でも、失敗したシステム開発プロジェクトの約半数は要件定義不備に原因があるとされます。要件の「詰め」が甘いと後工程で問題が表面化し、最終的に頓挫するリスクが高まります.

(2)新技術への対応力不足

DXではAI・IoT・クラウドなど先端技術を用いるケースが多いものの、それらを使いこなしビジネス価値につなげられる人材が不足しがちです。社内に実績やノウハウが乏しいまま最新技術を導入すると、開発難度や不確実性が高くプロジェクト停滞の一因となります。

また経営層がバズワードに飛びつき、現場の準備が整わないまま「とにかくAIを入れよう」などのように技術ありきで進めてしまうケースも失敗を招きやすいと言えます.

(3)組織文化・プロセスの障壁

日本企業では従来のウォーターフォール型開発や稟議文化が根強く、DXが求めるスピードについていけないことがあります.意思決定に時間がかかったり、現場とIT部門・経営陣の調整が難航するうちに市場や顧客ニーズが変化し、タイミングを逸してしまうのです.

さらにDXは複数部署横断の変革になるため、部門間の連携不足や経営層との信頼関係の欠如も大きな障壁です.現場・IT・経営が足並みを揃えられず対立が生じると、プロジェクト推進は困難になります.

(4)ユーザー視点の欠如

DX本来の目的はデジタル技術によってユーザー（顧客や従業員）に新たな価値や体験をもたらすことですが、それが見落とされているケースも多々あります.技術導入自体が目的化してしまい、肝心の利用者ニーズに合致しないサービスを作ってしまうと、定着せず成果も出ません.

DX成功にはユーザー中心のアプローチが不可欠あり、これを欠いたプロジェクトは顧客にも社内ユーザーにも受け入れられず失敗に終わりがちです.

以上のような複合的要因から、DXプロジェクトは途中で頓挫したり、期待した効果を上げられないまま終わる例が後を絶ちません.

中には数十億円規模の投資損失を出した失敗事例も報告されており（例：ある大手企業ではDX失敗により150億円超の損失） (*1)、DX推進の難しさとリスクの大きさが浮き彫りになっています.

DXプロジェクトにおけるUI/UXデザインの役割と貢献

前述の失敗要因への対処策として近年強調されているのが、UI/UXデザイン（ユーザー体験設計）の重要性です.多くの企業はDX推進においてテクノロジー面ばかりに注目しがちですが、ユーザーエクスペリエンス（UX）の役割を過小評価することが最大の過ちの一つだと指摘されています.

DXによる真の変革を成し遂げるには、最新技術以上に最終ユーザーにとっての使いやすさや価値を重視するアプローチが求められるのです.

UI/UXデザインがDXプロジェクトの成功に寄与するポイントを具体的に見てみます。

(1)ユーザー中心設計でユーザビリティ向上

UI/UXデザイナーはユーザー調査やユーザビリティテストを通じて、現場の声・顧客のニーズを把握し、それを製品・システムの設計に反映させます。その結果、システムが「ユーザーにとって使いやすいもの」となり、導入後の定着率が高まります.

例えば業務システムで操作手順が直感的に分かりやすくなれば、従業員の戸惑いや抵抗感が減り、利用開始までの教育コストも削減できます.

顧客向けサービスでも、UXを最適化することで利用頻度や継続率（リテンション）が向上し、ビジネス成果に直結します.実際、使いにくくニーズに応えない製品はユーザー離れを招き売上低下につながるため、DXでも「使いやすさ」は成否を分ける重要要素です.

(2)要求の具体化と関係者の合意形成

UI/UXデザイナーは要件定義フェーズからプロジェクトに参画し、ユーザー視点で業務フローや画面のプロトタイプ（試作品）を作成できます.ワイヤーフレームやモックアップといった視覚的なアウトプットにより、経営者・現場・開発者など関係者間で完成イメージを共有しやすくなります.

これにより「認識のズレ」から生じる手戻りを防ぎ、チームの合意形成をスムーズにします.

特にDXでは正解が見えづらいため、仮説に基づき試行錯誤を繰り返すプロセスになりますが、UXデザイナーが作るプロトタイプ上でユーザーテストを実施することで早期にユーザーの反応を得て、方向性を検証・修正できます.

こうしたUIUX先行での反復型アプローチは、従来型の要件固め過ぎによる失敗を減らし、ユーザーニーズに合致した解決策に磨き上げるのに有効です.

(3)開発リスクとコストの低減

UXを軽視したプロジェクトでは、リリース後に「使えない」ことが判明して作り直しになるケースも少なくありません.その場合、後からの改修費用は初期段階で直す場合の何十倍にも膨らむとされています.

UIUXデザイナーが初期段階から関与し、ユーザー視点での問題検出・改善を重ねておけば、重大な設計ミスを事前に潰せるため手戻りコストを大幅に削減できます.

例えばプロトタイプ段階でUIの不備に気づけば修正は容易ですが、完成後のシステムで同じ修正を行うのは非常に困難です.UXデザインへの投資は見えにくいバグや使い勝手の問題を早期に発見し,"後で作り直す"リスク自体を低減する保険の役割も果たします. 結果として、プロジェクト全体の納期遅延や追加予算発生を防ぎ、品質目標の達成にも寄与します.

(4)エンゲージメントと付加価値の創出

優れたUXはユーザーのエンゲージメント（積極的な利用・参加）を高め、DXが狙うビジネス価値の創出につながります.

BtoCサービスではUX向上によってユーザーの利用時間や頻度が増加したり、アクティブユーザー数が伸びるのは想像しやすいですが、社内向けDXにおいても、従業員が使いたくなるような洗練されたUIで業務システムを提供すれば、新しい業務プロセスへの移行が円滑に進み生産性が向上します.

要は、DXを単なるシステム刷新に留めず「ユーザー体験の改革」と捉えることで、初めて本質的な成果（業務効率化や顧客満足度向上による収益増）を得られるのです.

このようにUI/UXデザインはDXプロジェクトの各段階で重要な役割を果たします.

要件定義段階ではユーザー調査によるニーズ把握、設計段階ではプロトタイピングによる合意形成、テスト段階ではユーザビリティ評価による改善提案、導入後もユーザーフィードバックを分析した継続的なUX改善など、UI/UXデザイナーはDX推進の全フェーズを通じて品質と価値の担保に貢献できます.結果としてプロジェクト成功率を高め、DXによる変革効果を最大化することにつながります.

UI/UXを重視したDX成功事例とUI/UX投資の効果

日本国内でも、UI/UXに注力したことでDXプロジェクトが成功を収めた例が出始めています.その中から代表的な事例と、UI/UXへの投資対効果に関するデータを紹介します.

事例１：金融業：りそなグループのDX（銀行サービスのアプリ化）

りそなホールディングスは従来の銀行サービスを抜本的に変革すべく、「銀行を持ち歩く」をコンセプトにスマートフォンアプリを開発しました.

このりそなグループアプリは企画段階からUI/UXデザインを重視し、ユーザーが直感的に操作できる画面設計や、AIを活用した資産アドバイス機能など利便性の高い体験を提供しています.その結果、2022年時点で500万ダウンロードを突破し、多くの顧客に利用されるサービスへ成長しました.使いやすさと付加価値の高さが評価され、経済産業省が主導するDX優良事例の表彰「DX銘柄2020」にも選出されています (*6).

この事例は、金融業のDXにおいてもユーザビリティとUX向上が顧客のデジタルシフトを促し、大きなROIを生むことを示しています.実際、銀行窓口や従来ATMで行っていた取引がアプリに置き換わったことで、顧客は便利さを享受しつつ、銀行側もオペレーションコスト削減や新サービス展開による収益機会拡大という成果を得ています（具体的なROI金額は非公表ながら、高い顧客エンゲージメントが収益増加に貢献したと推測されます）.

事例２：メディア業：note（コンテンツプラットフォーム）のUX強化

コンテンツ配信プラットフォーム「note」では、サービス成長の過程でUX向上を目的とした機能追加を積極的に行いました.その一例がレコメンド（記事推薦）機能やクリエイター支援の投げ銭機能です.

レコメンド機能によりユーザーは興味関心にマッチした記事を次々と発見でき、閲覧体験が向上しました.また投げ銭機能によりユーザーはお気に入りの投稿者を直接支援できるようになり、投稿者側のモチベーションも高まりました.

これらの施策はユーザー体験の質を高め、結果としてプラットフォームの月間アクティブユーザー数は6,300万を超える規模に達しています.

noteの事例は、DXの文脈で既存サービスにデジタル機能を追加しUXを磨くことが、ユーザー数拡大やエンゲージメント向上といった形で事業成長につながる好例です.ユーザー視点の改良がダイレクトにROI（たとえば有料会員収入や広告収入の増加）に跳ね返ってきたと言えるでしょう.

UI/UXへの投資対効果（ROI）データ:

定量的な裏付けとして、UI/UX投資のROIに関する有名な調査結果があります.

調査会社Forresterは「UI/UXデザインに投資した1ドルあたり100ドルのリターンが得られる」、すなわちROIが9,900%にも上ると報告しています.この驚異的な数字は業種やプロジェクトによって幅はあるものの、UX向上が収益にもたらすインパクトの大きさを物語っています.

例えばECサイトにおけるUI改善でコンバージョン率が飛躍的に向上したり、業務システムのUX改善で作業時間短縮により人件費削減・生産性向上が実現するといった事例は枚挙に暇がありません.UXに配慮せずリリースした製品を後から作り直すコストや、ユーザー離れによる機会損失を考えれば、UXデザインへの適切な投資は結果的に最もコスト効果の高い投資とも言えるでしょう.

以上のように、日本国内のDXプロジェクトの現状と課題を踏まえると、UI/UXデザインの果たす役割は極めて大きいことがわかります.

高い失敗率に悩むDX推進において、ユーザー中心の発想でサービスやシステムを設計することが成功へのカギとなります.UI/UXデザイナーは単なる画面の見た目を整える存在ではなく、ユーザー価値を創出しプロジェクトのROIを最大化する戦略的パートナーです.

最新のデータや事例が示す通り、UI/UXを重視することがDXプロジェクト成功率の向上につながり、ひいては企業の競争力強化と持続的成長に直結するのです .

【参考情報】
*1 DX失敗のメカニズム - pro-connect.jp
*2 DXプロジェクト推進に失敗が多い4つの理由 - mirai-works.co.jp
*3 DXプロジェクト推進に失敗が多い4つの理由(続編) - mirai-works.co.jp
*4 大規模プロジェクト遅延報告 - pro-connect.jp
*5 DX推進担当者に任命されたら - dx-portal.biz
*6 りそなホールディングス：「デジタルトランスフォーメーション銘柄(DX銘柄)2023」の選定について

業務システムにおけるUI/UX設計は、見た目のデザインだけでなくシステム全体の成功に直結する重要な要素です。アーキテクチャ設計において、UI/UXの実装方針の決定はプロジェクトの成果に大きく影響します。

本記事では、以下の視点から業務システムのUI/UX設計のポイントについて解説します。

1. システムアーキテクチャとの整合性
2. デザインシステムの活用
3. ローコード/ノーコード開発時の制約と対策

1. システムアーキテクチャとの整合性

UI/UX設計とアーキテクチャの関係

業務システムのUI/UXを設計する際は、バックエンドを含めたシステムアーキテクチャ全体との整合性を意識する必要があります。例えば、フロントエンド（UI）の構造をシステムのモジュール構成に合わせてモジュール化・コンポーネント化することで、開発チームごとの分担を明確にし、機能追加や変更をしやすくできます。UIの各部分を独立したコンポーネントとして開発・テストできれば、大規模なシステムでも柔軟で効率的な開発が可能になります。

SPAとMPAの選択

Webアプリケーションの構築方法には、単一ページで動的に画面を更新するSPA（Single Page Application）と、複数ページに分けて画面遷移するMPA（Multi Page Application）があります。どちらを採用するかはシステムの特性によって異なり、UI/UXにも影響を与えます。

一般に、SPAは画面遷移をスムーズにしリッチなユーザー体験を提供できますが、初回読み込みの負荷やSEOへの弱さといった課題もあります。一方、MPAはページごとにサーバーから描画するため安定した動作が期待でき、内部業務システムなどではMPAの方が適しているケースも多いです。実際、モバイル向けやシンプルなWebアプリではSPAが選ばれる一方で、社内システムやB2B向けアプリケーションではMPAが採用されることが多いと報告されています。

プロジェクトマネージャーは、システムの利用シーン（モバイル中心かPC中心か、SEOが必要か等）に応じてSPA/MPAを選択し、UI設計方針を決める必要があります。

アーキテクチャ設計手法への影響

UI/UXの要求はシステム設計の手法にも影響します。例えばリアルタイム性が求められる画面では、バックエンドとの非同期通信やイベント駆動アーキテクチャの採用を検討することになります。また、UI側で複雑な処理を行う場合はフロントエンドフレームワーク（ReactやAngularなど）のコンポーネントベース構造を活かし、ビジネスロジックとの分離（クリーンアーキテクチャやMVCパターンなど）を明確にすることが重要です。

UI設計者とシステムアーキテクトが密に連携し、「この画面の実現にはどのようなデータ構造や処理体系が必要か」を擦り合わせることで、ユーザーにとって使いやすいUIと保守性の高いアーキテクチャの両立が可能になります。

2. デザインシステムの活用

デザインシステムとは

デザインシステムとは、UIのデザインルールやコンポーネント部品、ガイドラインなどを体系化し一元管理する仕組みです。ボタンやフォームといったUIパーツのスタイルから色使い、タイポグラフィ、レイアウト原則まで、デザインに関するルールを包括的にまとめています。大規模なプロダクトでは複数のデザイナーや開発者が関わるため、デザインシステムを導入することでデザインのばらつきを防ぎ、一貫性のあるユーザー体験を提供できます。

デザインシステム導入のメリット

業務システムで既存のデザインシステム（例えばMaterial DesignやAnt Design）を活用することには多くのメリットがあります。

一貫したユーザー体験の実現

あらかじめ定義されたスタイルやコンポーネントを使うことで、画面ごとの見た目や操作感に統一性が生まれます。複数人でデザイン・開発を行っても、部品の再利用によってデザインのブレを防ぐことができるため、ユーザーはどの画面でも一貫した操作性を感じられます。

開発効率と品質の向上

デザインシステムに沿ったUI開発では、使い回し可能なコンポーネントを組み合わせるだけで画面を構築できる場合が多く、ゼロからデザインを起こす手間が省けます。これにより実装スピードが向上し、コンポーネント自体は十分にデザイン検証されたものを使うためUXの最低ラインが確保されます。また、デザイン変更が生じてもシステム全体で統一して修正できるため、大規模な変更にも柔軟に対応できます。

チーム間の共通認識

デザインシステムはデザイナーだけでなく、エンジニアやPMにとっても共通言語となります。ガイドラインが一元管理・共有されていることで、デザインの意図をチーム内外に伝えやすくなり、関係者同士のコミュニケーションが円滑になります。例えば「このフォームはデザインシステムの標準コンポーネントを使おう」といった会話で意思疎通が図れ、認識違いによる手戻りを防ぐことができます。

これら既成のデザインシステムを導入することで、ゼロからデザインルールを策定する時間を省きつつ、業界で蓄積されたベストプラクティスを取り入れることができます。ただし、自社のブランディングに合わせた調整（色やフォントの統一など）は必要になるため、UIUXデザイナーを交えてデザインガイドラインを拡張・運用していく体制が重要です。

3. ローコード/ノーコード開発の制約と対策

近年、専門的なプログラミング知識がなくてもアプリケーション開発ができるローコード/ノーコードプラットフォームの利用が広がっています。業務システムにおいても、市民開発（Citizen Development）を推進する目的でこうしたプラットフォームを導入するケースがあります。ただし、ローコード/ノーコードでUI/UX設計を行う際には、いくつかの制約があることに注意が必要です。ここでは主な課題とその対策を解説します。

主な制約

カスタマイズの限界

ローコードツールでは用意されたテンプレートやパーツを組み合わせてUIを構築するため、細かなデザインや挙動のカスタマイズには制限があります。プラットフォーム標準で提供されない特殊なUIや機能は実装が難しく、思い描いたとおりのUXを実現できないことがあります。外部システムとの連携についてもプラットフォームが対応していないと困難です。

パフォーマンスやスケーラビリティの問題

ローコード/ノーコードで作られたアプリケーションは、内部的にはプラットフォーム上で動作するため、その性能がプラットフォームのインフラに依存します。大量のユーザーがアクセスしたり複雑な処理を行ったりすると、プラットフォーム側で処理が追いつかず動作が重くなる場合があります。特にSaaS型のローコード製品では利用者側でサーバー性能を制御できないこともあり、予期せぬパフォーマンス低下がユーザー体験を損ねるリスクがあります。

ベンダーロックインと拡張性

ノーコード/ローコードツールに依存しすぎると、そのツール特有の制約に縛られます。将来的に他のシステムと統合したり、プラットフォーム外の新技術を取り入れたりする際に、思うように拡張できない懸念もあります。例えば、プラットフォームが提供するAPIの呼び出し回数やデータストレージに上限があり、大規模化に向かないケースもあります。

制約への対策

標準コンポーネントの効果的活用

プラットフォームが提供するUIコンポーネントやテンプレートを最大限に活かし、その範囲内でUXを向上させる工夫をします。スタイルガイドに沿ったカラーリングやレイアウト調整など、小さなカスタマイズでユーザビリティを向上できるポイントを見極めましょう。プラットフォーム標準機能内で実現可能な要件にフォーカスすることで、無理なカスタマイズによる不安定さを避けることができます。

外部サービスとの連携による機能拡張

ローコード/ノーコードで実現が難しい高度な処理やスケーラビリティの要求については、外部のサービスやAPIを併用する戦略があります。例えば、プラットフォーム上で行えないデータ集計処理をサーバーレス機能（クラウド上のFunctions等）で実行し、その結果をローコードアプリに取り込むといった方法です。実際、ローコードでは行えない処理や性能上の制限を回避するために外部サービスを組み合わせることが可能であり、これによりプラットフォームの制約を補完できます。

将来を見据えた設計

ローコードでプロトタイプを作成し、後に必要に応じてコードベースの開発（プロコード）に切り替える計画を立てておくのも一つの方法です。早期にUI/UXの検証をローコードで行い、基本要件が固まった後で制約を感じる部分のみカスタム開発に置き換えることで、リスクとコストのバランスを取ることができます。プロジェクトマネージャーはこのようなハイブリッド開発戦略も視野に入れて、最適なアプローチを判断すると良いでしょう。

おわりに

業務システムのUI/UX設計は、単に画面を美しくする作業ではなく、システムアーキテクチャや開発プロセス全体に影響を及ぼす重要な工程です。プロジェクトマネージャーやビジネス関係者にとって、UI/UXの決定は使いやすさだけでなく開発効率や将来の拡張性にも関わるポイントであることを理解する必要があります。

本記事で解説したように、UIUXデザイナーがバックエンドエンジニアと密接に連携し、適切なアーキテクチャとの整合性を保ちながら、デザインシステムを活用して一貫性と効率を高めることが、優れた業務システムのUI/UXを実現する鍵となります。

また、ローコード/ノーコード開発を採用する場合でも、その制約を正しく認識し工夫と対策を講じることで、ビジネスニーズに迅速に応えつつ良好なユーザー体験を提供できます。

このように、UI/UX設計はシステム開発の成功や満足度に直結するため、「技術」と「ユーザー視点」の橋渡し役としてUIUXデザイナーの果たす役割は大きいと言えます。開発チームとビジネス部門のコミュニケーションを図りつつ、専門的な知見をプロジェクト全体の意思決定に活かすことで、UIUXとシステムアーキテクチャが調和した質の高い業務システムを構築していきましょう。

仕様通りに作ったのに「使いにくい」と言われる理由とは？また、それがもたらす真の問題点とは？この記事では、業務システムのUIUXの重要性を理解し、開発の成功につなげるポイントを紹介します。

【よくある課題】なぜ「使いにくい」と言われるのか？

業務システムを開発する際、仕様書通りに作ったはずなのに、
・「使いにくい」とユーザーからクレームが入る
・マニュアルに記載されているのに、トラブルが頻発する
・デザイン修正や見た目の改善対応が増え、工数が膨大になる
といった問題が発生することがあります。

これは、単なるUI（見た目）の問題ではなく、システムのUX（ユーザー体験）の設計が不十分である可能性が高いのです。

これらの問題の根本的な原因

なぜ「使いにくい」システムになってしまうのか？ その主な原因は以下の3つです。

1. ユーザー視点を欠いた開発プロセス

開発者が技術や機能の実装を優先するあまり、実際のユーザーがどのようにシステムを使うかを深く考慮しないまま設計が進むケースが多いです。

2. 見た目だけを重視するアプローチ

UIデザインを「美しい画面」にすることが目的となり、操作性やユーザービリティが二の次になることがあります。見た目が整っていても、直感的に操作できなければ意味がありません。

3. UIUX設計の基本手法が共有されていない

開発チーム内でUIUX設計の知識や手法が十分に共有されていないと、属人的な判断でUIが決まり、統一感のないシステムになってしまいます。

UIUX指向アプローチの重要性

「機能実現的」アプローチ

・システム機能を重視し、「要求機能を全て盛り込む」
・ユーザーが操作方法を学ぶ前提で設計
・マニュアルやトレーニングが前提のシステムになりがち

このアプローチでは、たとえ要件通り機能が実装されたとしても、使いにくいシステムになりやすく、ユーザーからの不満につながります。

UIUX指向アプローチ

・「誰がどう使うか」を最優先に考える
・シンプルで迷わない操作性を実現し、ユーザーの満足度を向上
・マニュアルに頼らず、直感的に操作できるシステムを目指す

ユーザーの視点に立ち、不要な手順や複雑な操作を減らすことで、業務効率を高めることができます。

悪いUIデザインがもたらすダメージ

UIUXの設計が不十分な業務システムは、単なる「使い勝手」の問題にとどまらず、企業に大きな損害をもたらす可能性があります。

1. 手戻りや納期遅延、開発コストの増加

使いにくいと指摘されたUIを修正するために、後からデザインを変更することになり、工数が膨らんでしまいます。

2. 運用トラブルやクレームの頻発

直感的に操作できないシステムは、現場でのトラブルを増やし、サポートコストの増加を招きます。

3. ユーザーからの信頼を大きく損ねる

業務システムは日々使うものだからこそ、ユーザーの不満が積み重なると、システムそのものの評価が落ちてしまいます。最悪の場合、システムそのものがお蔵入りとなるだけでなく、次のプロジェクトで自社のシステムが選ばれなくなる可能性もあります。

4. UIUXの悪さが引き起こす具体的な損失コスト

例えば、1000人のユーザーが毎日10分間システムの使いにくさで迷うと、

・1日あたり：1000人 × 10分 ＝ 10,000分（約166.67時間）
・1年間（365日）：166.67時間 × 365日 ＝ 約60,833時間
・時給2,000円の場合：60,833時間 × 2,000円 ＝ 約1億2,166万円の損失

さらに、導入コスト・教育コスト・運用サポートコストも膨らみます。

・教育コスト：新人研修やマニュアル作成にかかる時間（年間500時間 × 時給2,000円 ＝ 約1,000万円）
・運用サポートコスト：ヘルプデスク対応時間（年間1,000時間 × 時給3,000円 ＝ 約3,000万円）
・追加開発コスト：UI修正のための開発工数（年間1,500時間 × 時給5,000円 ＝ 約7,500万円）

合計すると、年間で約2億3,666万円の損失が発生する可能性があります。

まとめ｜UIUX設計は開発コストと運用コストを左右する

UIUX設計は単なる「見た目」の問題ではなく、開発コスト、運用コストの両面で影響を及ぼします。
使いやすい業務システムを作ることは、エンジニアにとっても、企業にとっても大きなメリットとなるのです。

・UIUXを意識した設計で、後戻りの発生を防ぐ
・シンプルで直感的な操作性を追求する
・ユーザーの業務フローを理解し、最適なUIを設計する

これらの視点を持つことで、業務システムの価値を最大化し、エンジニアとしての評価も高めることができるでしょう。

1. はじめに

2. UIUX思考が求められる時代背景

1 ユーザー中心の開発へのシフト

プロジェクト管理において、常に念頭に置くべきパラメータとは？

「予算」「納期」「品質」の３つです。
これらのうち「どれを最も優先すべきか」を、スタート時に社内関係者、あるいは発注先ときちんと共有できていないプロジェクトは、ほとんどと言っていいほど破たんします。

以下、それぞれの場合について、発注者側として気を付けるべきポイントをご紹介します。

1.予算優先のプロジェクトの場合

ビジネスフロー上の制約などで、限られた予算内でリリースしなければならないプロジェクトの場合、「品質を上げたい」と細部にこだわったり、「納期を早めたい」と、単価の高い会社に依頼すると、当然ながら予算を圧迫します。

予算内で納めるためには、・既存のパッケージや、市販のテンプレートなどをベースにカスタマイズ開発・制作する・社内で要件を極力固めて、単価の安いオフショア開発会社に依頼するなど、できるだけコストがかからない進め方を発注者側で見切っておく必要があります。

一般に、単価の安い開発会社やフリーランスに仕事を依頼する際には、発注者側が仕様についてかなり明確に定義しておくことが重要です。上流工程の要件定義、設計フェーズはなるべく自社でまかない、しっかりドキュメント化して、ブレのないようにしておきましょう。

単価が相場より安い開発会社に要件定義やシステム設計などの上流工程を依頼してしまうと、往々にして想定しているものができあがってこないケースがあります。
単価の安い発注先を使いこなす際には、過度の期待は持たず、発注者側自身にも相応のスキルが求められることを認識しておく必要があります。

また、仕様が途中で変更となるのは、手戻りの原因となり、コストがかさむ大きな要因となるので、特に要件定義フェーズを社内で綿密に行っておくことが肝要です。
さらに、デザインの細部や、仕様のオリジナリティにこだわり過ぎると、カスタマイズ予算がかさみ、往々にして予算オーバーとなるケースが多いので、品質、納期にはある程度既存のものに合わせて妥協することを覚悟しておきましょう。
フルオーダーメードのスーツを注文する予算がない場合、できるだけ品質が良く、イメージに合う吊るしのスーツを選ぶのと同じことです。

2.納期優先のプロジェクトの場合

決められた期日にイベントが設定されている、など、譲れない納期限があるプロジェクトの場合、とにかく重視すべきはスピードと工程管理です。

決められた納期を守るためには
・緻密なプロジェクト管理ができる優秀なプロジェクト
・マネージャー(PM)を確保する
・ある程度単価が高くても、能力の高い少数精鋭チームに依頼する
・とにかくコミュニケーションを早く取れる業者を選ぶ
・プロジェクト管理ツールなどを活用して、毎日のようにリアルタイムで状況を確認できる体制を作る
などが重要です。

予算をケチってスキルの低い会社や担当者に依頼してしまうと、結局物ができなかったり、納期に間に合わないケースがほとんどです。多少高くても、コミュニケーションのスピード感があり、開発スキルが高い開発会社を選ぶことが、成功につながります。
また、大手の開発会社ではどうしても社内調整等でスピード感が遅くなる傾向があるため、
比較的小規模で、社長自らが的確にプロジェクトマネジメントやビジネス的な判断ができるような体制の会社を選ぶと良いでしょう。

また、極力既存パッケージやテンプレートなどを活用するなど、「早く形にする」ことを最優先でプロジェクトを進行させなければいけません。プロトタイプを素早く作って提案してくれる会社であれば、早い段階で出来栄えを確認できるため、安心してその後の工程を進めることができます。
過度な品質へのこだわりは致命的な遅延につながるケースがあります。
リリースに必要な最低限の機能をあらかじめ優先順位づけしておき、その機能範囲だけでも早急にリリースできるようにマネジメントしましょう。

3.品質優先のプロジェクトの場合

例えば業界で初めてのシステムやサイトを世に出す場合など、十分なシステムやデザイン品質がプロジェクトの最優先事項となる場合、しっかりとしたユーザビリティ設計やデザイン評価を実施できる体制と計画を立案することが重要です。

事前の市場調査やユーザヒアリングなど、上流のリサーチフェーズにも十分な費用と時間をかけ、綿密なプロトタイピング＆ユーザテストによって、機能やデザインがユーザを確実に満足させられると確信するまで、システムの実開発に着手してはいけません。
実開発前の十分なプロトタイピングなしに見切り発車でリリースしたり、ユーザテストのための時間や予算をケチってしまうと、結局中途半端なものしか出来上がらず、結局それまでのコストをドブに捨てることになります。

妥協のないデザイン品質、システム機能を実現するには、優秀なシステム会社とクリエイターとの信頼関係の元で、じっくりといいものを創り上げるための十分な予算と開発期間を確保しておくことが重要です。

以上、「予算」「納期」「品質」の３つの要素のうち、どれを最優先するのか、今貴方が手掛けているプロジェクトは、上記のどのパターンでしょうか？
それを明確に決めずに、要望を思いつくままに開発会社に出しているだけなら、次に破たんするプロジェクトは、貴方のプロジェクトかもしれません。

当社は、お客様からよく「アデリーさん」と呼ばれています。
「アデリー」とは「アデリーペンギン」にちなんで名付けた社名で、とてもかわいい響きで私たち自身も愛着を持っています。

で、初めてお会いするお客様からは「なぜ、アデリーペンギンなの？」という質問をよくいただきます。
さて、なぜアデリーペンギンなのでしょうか？(笑)

それは、私、代表の大友（槙本）泰子の挙動が、アデリーペンギンに似ている（らしい）ことから来ています。

アデリーペンギンの挙動とは？

水族館などでアデリーペンギンを見ていると、チョコチョコと常に忙しそうに、小さな体をフルに使って動き回っている姿が観察されます。何をそんなに急いでいるのか、常に小走り状態です。
そして、意外に身のこなしも軽く、いきなりピョーンと岩から岩へジャンプしたりします。

そして、水の中に飛び込んだら、なんと速いこと！
獲物を狙って、飛ぶように水中を泳ぎまわります。

常に動いていて、意外とすばしっこくて、見えないところで素早く動く！
これがアデリーペンギンの特長であり、私を象徴している姿のようです。

ダイビングショップ様とのお付き合いもあるため、水中撮影などをたまに行うことがあります。
水中用のビデオカメラを構えて魚の大群や大物を追う私は、アデリーペンギンそのものとか・・・。
ホントは「人魚姫のようだ」とか言ってほしかったのですが・・・(笑)。

私たちが大切にしていること

私はお客様が活動している時間帯にできるだけ合わせて仕事をするように心がけています。

ハワイのお客様もいらっしゃいますので、ハワイのお客様の午前中の時間帯にメールの返信ができるように、遅くとも朝6時（ハワイの昼休みは日本の朝7時からです）にはデスクに向かうようにしています。

そして、夜は夜で、遅くまで頑張っている日本企業のお客様、SOHOのスタッフ、日本より1時間遅れの時差のあるオフショア開発委託先の中国のパートナーさんなどから連絡があるので、それにできるだけ応えるようにしています。

そんな私の行動を見て、「いつ寝ているんですか？」とか「料理はしないんですよね？」と聞かれることがよくあります。
いやいや、しっかり寝ていますし、食いしん坊なので食事もこだわって作っていますし、天気の良い日は1時間の江の島散歩など、湘南ライフも楽しんでいます。

その分、仕事をしている時には、確かに常に忙しそうに動いているかもしれません。
それは私が「スピード感」を何よりも大切にしているからだと思います。

お客様にとって時間は宝です。少しの遅れが大きな損失につながったり、大きなチャンスを逃すことになるかもしれません。
そう考えると、常に動き回っていないと気が済まないのです。「明日できることは明日やる」のではなく、「今日、やってしまおう！」の典型です。

常に前倒しの人生、でもきっとその分余生は有り余った時間を持て余しながら、ゆったりとした生活を過るんだろうなーと夢見て毎日頑張っています。

2020年9月16日 菅義偉新政権が発足しました。
菅首相は、日本経済を回復軌道に復帰させるには民間の力を最大限に引き出す政策が欠かせないとし、デジタル変革（DX）の推進や中小企業の生産性向上などを目的とした中小企業政策を急速に進めています。

そんな中、改革の目玉として新設されたデジタル庁の平井卓也デジタル改革・IT担当大臣（以下、デジタル相）が、デジタル庁のミッションの中で、UI/UXの重要性に言及されました。

■新設デジタル庁は「とてつもない権限」とスタートアップ精神で

平井デジタル相、新設デジタル庁は「とてつもない権限」とスタートアップ精神で、まずIT基本法改正

（以下抜粋）

○ユーザービリティを重視

『今までの国のシステム開発では、システム運用管理側の都合を重視し、ユーザー側の使い勝手は最後に考えていた。その発想を根本的に変える。

国民からみれば、「その手続きは何省の管轄なのか」は関係ない。国民との接点から、バイデザインで作っていく。 UI/UXは重要だ。「もし高齢者や障害者にとって使い勝手が悪いなら、それは開発した方が悪い」というぐらいの覚悟で進めていかないといけない。』

数十年UI/UXの重要性を説いている身からすると「ようやく気付いたかよ」という思いもありますが、考えてみれば、国の大臣からこのような発言が飛び出すというのは、この国のシステムづくりの歴史の中で画期的なターニングポイントとなるのかもしれませんねぇ。

一般の公開Webサイト（ECサイトやコーポレートサイト等）においては、「デザイン」や「ユーザビリティ」の重要性に意義を唱える人はまずいませんが、こと社内の業務システムや基幹システムとなると、、、

「社内の人間しか使わないから、デザインは適当でいいよ」
「社内の人間しか使わないから、デザインには金かけなくていいよ」
「社内の人間しか使わないから、マニュアルに書いとけばいいよ」
...などと考えて、UIデザインに無頓着なプロジェクトマネージャー(PM)や開発会社の方は、比較的多いようです。

しかし、本当にそうでしょうか？
実は、UIデザインに無頓着なPMや開発者が原因で破たんしてしまった社内システムプロジェクトの例、というのは、案外多いのです。
もしも、ひどいUIデザインの業務システムを作ってしまったら。。。

1.使い勝手の悪い業務システムは、それだけで、現場の時間を奪う

マニュアルを読まないと使えないようなシステムは、確実に現場の時間を奪います。
仮に1000人規模のシステムなら、マニュアルを読むのに、1回10分でも時間を取られたとすると、それだけで10000分≒167時間≒20人日もの工数が毎月無駄に費やされることになります。
人に使い方を教わらないと使えないレベルだと、さらにダブル・トリプルで現場の時間を奪ってしまいます。

2.サポートセンターが必要な業務システムは、その運用コストがかさむ

最悪、開発者の首を絞める使い方や運用が、マニュアルだけではフォローできず、しょっちゅう問合せが必要なら、サポートセンターを設置するしかありません。

また、そこまででなくとも、システムの開発者がその役割を果たさざるを得ない状況に陥ります。
しかも、そういうサポート業務のために、開発者が次の開発に着手できない、という事態になる可能性すら大いにあります。

3.使いにくい社内業務システムは、現場の生産性とモチベーションを著しく落とす

ISO13407での「ユーザから見た品質の段階の定義」によると、
仕様として実装されていたとしても、「使い方がわからなくて使えないシステム」は、現場のユーザーから見ると「不良品」です。
「マニュアルを見ればなんとか使える」、「使いづらいけど我慢している」、「他にないので仕方なく使っている」なども、現場としては「不完全なシステム」です。

一般の公開サイトなら、すぐに離脱して他のサイトを探しにいけば良いですが、こと社内の業務システムとなると、現場はそれと向き合うことを強制され、毎日使わざるを得ません。
使い勝手の悪い業務システムは、現場の時間だけでなく、仕事に対する「モチベーション」をも奪います。そしてその怒りの矛先は、必然的に開発者、ひいては会社へと向かいます。

このような現場の声から、何億もの費用を費やして開発した社内業務システムが結局お蔵入りになってしまった例も多々あるのです。
その損失たるや、金銭だけの問題でなく、社内の人間関係まで悪化させ、社内外の優秀な人材を失うきっかけになってしまうケースすらあります。

現場が毎日の業務を効率的に、スムーズに遂行できるには、ひとつひとつの機能の使い勝手・ユーザインタフェースについて、しっかり吟味され、デザインされていることが不可欠です。

業務システムの設計段階で、実績と能力のあるUIデザイナーを巻き込んで、ユーザインタフェースデザインやユーザビリティにしっかりと知恵と費用を注いでおくこと。
それが、結果的にコストダウンや現場の生産性改善につながり、社内システムの成功に直結するのです。