AIツールの定着をKPIで測る方法！3段階のKPIツリーと部門別の指標例・運用ステップ
- AIツールの定着KPIは「利用→業務への組み込み→成果」の3段階をつなげて設計する
- KPIを決める前に、使われない原因を部門・業務単位で整理するのが出発点
- 管理画面の利用データとアンケート・業務データを組み合わせれば、小さく測り始められる
AIツールの定着は、利用・業務への組み込み・成果の3段階をKPIでつなげて測ると、どこでつまずいているかが見えてきます。
とはいえ、「導入したのに一部の社員しか使っていない」「利用回数は見ているが、業務改善につながっているかわからない」と悩む方も多いのではないでしょうか。
この記事では、3段階のKPIツリーの作り方や部門別の指標例、データの集め方、運用ステップを解説します。実際に作ったダッシュボードも紹介するので、ぜひ最後までご覧ください。
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AIツールの定着をKPIで測るべき理由
AIツールは、契約して終わりではありません。使われているか、業務に組み込まれているか、成果が出ているかを段階的に測らないと、定着の判断も部門展開の判断もできないからです。
実際にWEELにも、全社展開したのに一部の社員しか使っていない、部門ごとに使い方がばらばらで効果を測れないといった相談が多く寄せられています。
導入したのに使われない状態は珍しくない
AIツールを導入しても、時間がたつにつれて使う社員が限られていくケースは珍しくありません。研修の直後は多くの社員が試すものの、数週間後には一部の積極的な社員だけが使っている、という流れが典型です。
総務省の令和8年版 情報通信白書（概要）によると、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた日本企業は86.4%にのぼります。一方で、生成AIによる業務変革に「組織的な取組はない」と答えた割合は3割弱で、米国・ドイツ・中国より高い結果でした。
導入は進んでいても、使い方が個人任せのまま止まっている企業が少なくないことがうかがえます。
利用回数だけでは定着も成果も判断できない
利用回数やログイン数でわかるのは、「使われているかどうか」までです。同じ100回の利用でも、ちょっとした調べ物ばかりなのか、毎日の報告書作成に組み込まれているのかで意味はまったく違います。回数が増えても業務時間が減っていなければ、投資の効果は説明できません。
もう1つの落とし穴が、全社平均だけを見てしまうことです。全社のアクティブ率が60%台でも、部門別に分けると80%を超える部門と40%に届かない部門が混ざっていることがあります。平均値は、使われていない部門の存在を隠してしまう点に注意しましょう。
KPIがあれば部門展開と投資の判断ができる
段階ごとのKPIをそろえておくと、どの部門から定着させるか、追加投資やツールの見直しが必要かを数字で判断できるようになります。
アクティブ率も成果も高い部門は横展開のお手本になり、利用は多いのに成果が出ない部門はツールや使い方の見直し候補です。
経営層への報告でも、「なんとなく便利になった」ではなく、どの段階まで進んでいるかを数字で示せます。ライセンスの追加購入や契約更新を判断する材料としても使えるでしょう。
AIツールが定着しない原因を業務単位で整理する
KPIを設計する前に、なぜ使われていないのかを部門・業務単位で整理することが出発点になります。原因がわからないままKPIだけを置いても、数字が低い理由を説明できないからです。
よくある原因と確認方法を以下の表にまとめました。
| 原因 | よくある状態 | 確認方法 |
|---|---|---|
| 対象業務が決まっていない | 「自由に使ってよい」とだけ伝え、何に使うかは個人任せになっている | 部門ごとに「AIを使う業務」を具体的に挙げられるか |
| 部門ごとの利用目的が整理されていない | 全社共通の研修と目標だけで進めている | 部門別に利用目的と目標値が決まっているか |
| 使い続けられる運用になっていない | 業務フローに組み込まれず、活用例も共有されない | 手順書にAIを使う工程があるか・推進役がいるか |
| ツールが業務に合っていない | 社内データや業務システムとつながらず、使える場面が少ない | 現場アンケートで「使えない理由」に連携不足が多いか |
なお、社内での生成AI活用の課題をより幅広く知りたい方は、以下の記事もあわせてご確認ください。
AIを使う対象業務が決まっていない
「自由に使ってよい」と伝えるだけでは、多くの社員は何に使えばよいかわからず、最初の数回で手が止まってしまいます。AIに慣れた社員は自分で使い道を見つけますが、それ以外の社員にとっては後回しにされるツールになりがちです。
対象業務を決めていないと、業務適用率のような「組み込み」のKPIも置けません。まずは部門ごとに、AIを使う業務を2〜3つに絞って明文化することから始めましょう。
部門ごとの利用目的が整理されていない
営業なら提案書や商談記録、管理部門なら社内問い合わせや文書作成のように、部門によって効果の出る使い方は大きく異なります。それにもかかわらず、全社共通の研修と「全員が週1回使う」といった一律の目標だけで進めてしまう企業は少なくありません。
その結果、汎用的な使い方しか知らない社員が増え、自分の業務とのつながりが見えないまま利用が止まります。研修や目標は、部門の業務に合わせて分けて設計することが大切です。
現場が使い続けられる運用になっていない
最初は使われていても、業務フローに組み込まれていないと、忙しい時期ほど元のやり方に戻ってしまいます。うまくいったプロンプトや活用例が個人の中で止まり、社内に共有されないことも継続を妨げる原因です。
困ったときに相談できる推進役がいない状態も見落とせません。使い方が合っているのかを聞ける相手がいなければ、つまずいた社員から順に離れていきます。
手順書への組み込み、事例を共有する場、推進役の3つがそろっているかを確認しましょう。
ツールが実現したい業務に合っていない
使い方を工夫しても定着しない場合は、ツール自体が業務に合っていない可能性があります。社内の規程や過去の資料を参照できない、顧客管理や会計のシステムとつながらないといった理由で、使える場面が限られてしまうケースです。
汎用ツールで対応しきれない業務は、別のツールへの切り替えや、社内データと連携した専用システムの開発も選択肢に入ります。研修を増やす前に、ツールが目的の業務をこなせるのかを確かめておきましょう。
AIツール定着のKPIは3段階のKPIツリーで設計する
AIツールの定着は、「利用→業務への組み込み→成果」の3段階でKPIをつなげたKPIツリーで設計するのがおすすめです。最上位に経営層へ報告する成果のKPIを置き、その下に業務組み込みのKPI、さらにその下に利用のKPIをぶら下げます。
段階をつなげておくと、定着率のような1つの数字だけを追うよりも、成果が出ない原因をたどりやすくなります。投資対効果だけ、研修の効果だけを見る方法と違い、定着までの道のりをまとめて追えるのがKPIツリーの強みです。
なお、生成AIの投資対効果（ROI）の算出方法を詳しく知りたい方は、以下の記事もあわせてご確認ください。
段階1：利用のKPI（アクティブ率・継続利用率）
最初の段階では、対象者のうちどれだけの社員が実際に使っているかを測ります。代表的な指標は、週1回以上使った社員の割合を示すアクティブ率と、今月使った社員のうち翌月も使い続けている割合を示す継続利用率です。
ポイントは、指標の定義を最初に決めておくことです。画面を開いただけで利用とみなすのか、指示を送ったら利用とみなすのかで数字は変わります。分母をライセンスの保有者にするか、部門の全社員にするかでも結果は大きく異なるでしょう。
一度決めた定義は途中で変えず、毎月同じ条件で比べるようにしてください。
段階2：業務への組み込みのKPI（業務適用率・活用事例の共有数）
2つ目の段階では、決めた業務の中でAIが当たり前に使われているかを測ります。中心になるのは、あらかじめ決めた対象業務のうちAIを使っている割合を示す業務適用率です。営業部門で対象業務を3つ決めたなら、そのうちいくつでAIを使ったかを聞けば算出できます。
あわせて追いたいのが、社内で共有されたプロンプトや活用事例の数です。共有が増えている部門は、使い方が個人の工夫から部門の手順に変わりつつあると判断できます。
アクティブ率が高いのに業務適用率が低い場合は、「試しに使っている」段階で止まっているサインです。
段階3：成果のKPI（削減時間・コスト・品質）
最上位の段階では、経営層に説明できる成果を測ります。代表的なのは、対象業務にかかる時間の削減、外注費などのコスト削減、品質や対応スピードの向上の3つです。
問い合わせ対応なら一次回答までの時間、資料作成なら1件あたりの作成時間のように、対象業務ごとに測りやすい指標を選びます。
成果のKPIは、段階1と段階2のKPIとセットで見ることが大切です。削減時間だけを追っていても、数字が伸びない理由はわかりません。利用と業務への組み込みがどこまで進んだ結果なのかを合わせて説明できるようにしておきましょう。
投資額に対する効果の計算方法は、前述したROIの記事で詳しく解説しています。
先行指標と結果指標をつなげて見る
利用と業務への組み込みのKPIは、成果より先に動く「先行指標」です。一方、成果のKPIは、取り組みの結果として表れる「結果指標」にあたります。
この関係を押さえておくと、成果が出ないときにどの段階で止まっているかを特定できます。アクティブ率が低いなら利用、アクティブ率は高いのに業務適用率が低いなら組み込み、どちらも高いのに削減時間が伸びないなら成果の段階に課題があると考えられるでしょう。
止まっている段階によって打ち手が変わるため、3つの数字は必ず並べて確認してください。
部門別に見るAIツール定着のKPI例
部門ごとにAIを使う目的は異なるため、同じ3段階のKPIツリーでも追う指標は部門によって変わります。営業部門と経理部門に同じ削減時間を目標として課しても、比べる意味はあまりありません。
主な部門のKPI例を以下の表にまとめました。
| 部門 | 主な対象業務 | 利用KPI | 業務組み込みKPI | 成果KPI |
|---|---|---|---|---|
| 営業 | 提案書・メール作成、商談記録の要約 | 週1回以上の利用者の割合 | 提案書作成でAIを使った割合 | 提案書作成時間・商談準備時間 |
| カスタマーサポート | 回答文の作成・FAQ検索 | 1日1回以上の利用者の割合 | 回答作成でAIを使った割合 | 一次回答時間・対応件数 |
| バックオフィス | 社内問い合わせ対応・文書作成・データチェック | 週1回以上の利用者の割合 | 問い合わせ対応でAIを使った割合 | 処理時間・ミス件数 |
| マーケティング・企画 | リサーチ・企画書や記事の制作 | 週1回以上の利用者の割合 | 制作工程でAIを使った割合 | 制作本数・制作リードタイム |
営業部門
営業部門では、提案書やメールの作成、商談記録の要約を対象業務にするのが一般的です。いずれも件数が多く、AIが作ったたたき台をもとに仕上げる流れを作りやすい業務といえます。
成果のKPIには、提案書1件あたりの作成時間や、商談前の準備にかかる時間を置きましょう。業務組み込みのKPIとしては、提案書を作るときにAIを使った割合を追うと、定着の度合いがつかめます。
浮いた時間を商談件数の増加につなげられれば、売上面の効果も説明しやすくなるはずです。
カスタマーサポート部門
カスタマーサポート部門は、回答文の作成やFAQ検索など、AIの効果が数字に表れやすい部門です。問い合わせ管理システムに対応時間や件数の記録が残っていることが多く、導入前後の比較もしやすいでしょう。
成果のKPIには、一次回答までの時間や1人あたりの対応件数を置きます。ただし、速さだけを追うと誤った案内が増えるおそれもあります。
再問い合わせの件数や回答の修正件数など、品質を確認する指標もセットで見ておくと安心です。
バックオフィス部門（経理・人事・総務）
バックオフィス部門では、社内問い合わせへの対応、規程や通知文の作成、データ入力のチェックが主な対象業務になります。定型的な作業が多いため、作業1件あたりの時間を測れば効果を把握しやすい部門です。
成果のKPIには、処理時間に加えてミスの件数を置くのがおすすめです。経理や人事の業務では、時間の短縮よりも入力ミスや差し戻しが減ることの価値が大きい場面もあります。
機密情報を扱う業務が多いため、AIに入力してよい情報の範囲もあわせて決めておきましょう。
マーケティング・企画部門
マーケティング・企画部門では、リサーチや企画書の作成、記事・SNS投稿の制作などを対象業務にします。日々の制作物が多いぶん、AIを試す機会も多い部門です。
成果のKPIには、一定期間の制作本数や、企画から公開までの制作リードタイムを置きます。注意したいのは、利用は多いのに成果の数字が動かないケースです。
AIのたたき台を直すのに時間がかかっている場合もあるため、どの工程で時間がかかっているかまで分けて測るとよいでしょう。
AIツール定着のKPIデータを集める方法
KPIは「何を測るか」を決めるだけでは運用できません。「どこからデータを取るか」「どのくらいの頻度で集めるか」まで決めておく必要があります。
データの取得元は、ツールの管理画面・アンケートやヒアリング・業務システムの既存データの3つに分けると整理しやすくなります。
| KPI | データ取得元 | 取得頻度 |
|---|---|---|
| アクティブ率・継続利用率 | ツールの管理画面（利用状況レポート） | 月1回 |
| 業務適用率 | アンケート | 月1回 |
| 活用事例の共有数 | 社内チャット・ナレッジ共有ページ | 月1回 |
| 削減時間（自己申告） | アンケート | 月1回 |
| 処理時間・対応件数・制作本数 | 業務システム・管理表 | 月1回（導入前に現状値を測定） |
| コスト削減額 | 外注費などの会計データ | 四半期ごと |
ツールの管理画面・利用状況レポート
利用のKPIは、各ツールの管理画面にある利用状況レポートから集めるのが基本です。2026年10月時点で、主要な法人向けツールでは以下の指標を確認できます。
| ツール | 確認する画面 | 主な指標 | 対象 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Workspace settings > Workspace analytics | アクティブユーザー数・メッセージ数・GPTやプロジェクトの利用状況 | Enterprise・Eduプラン |
| Microsoft 365 Copilot | Microsoft 365管理センター > レポート > 使用状況 > Microsoft Copilot | 有効ユーザー数・アクティブユーザー数・アクティブユーザー率・送信プロンプト数 | Microsoft 365 Copilotライセンスの付与ユーザー |
| Gemini（Google Workspace） | 管理コンソール > 生成AI > Geminiレポート | アクティブユーザー数とライセンス保有者に占める割合・アプリ別の利用状況 | Gemini機能を含むWorkspaceの各エディション |
ChatGPTはSCIMで連携したグループ単位、Geminiは組織部門やグループ単位で絞り込めるため、部門別のアクティブ率をそのまま確認できます。Microsoft 365 CopilotはユーザーごとのデータをCSVで書き出せるので、社員名簿の部門情報と突き合わせて集計しましょう。
なお、Microsoft 365管理センターのレポートは、初期設定ではユーザー名などが非表示になっています。部門別に集計する場合は、事前に表示設定を変更しておきましょう。詳しい指標の定義は、OpenAI・Microsoft・Googleの公式ヘルプで確認できます。
アンケート・ヒアリング
削減時間や使いにくさなど、管理画面では取れない情報はアンケートで補います。月1回、3分ほどで答えられる分量に絞ると、回答率を保ちやすくなるでしょう。
設問は以下の内容がおすすめです。
- 所属部門
- この1か月でAIツールを使った頻度
- 部門で決めた対象業務のうち、AIを使ったもの
- AIで短縮できたと感じる時間（1週間あたり）
- 社内に共有したプロンプトや活用例の数
- 使いにくい点や困っていること
短縮時間は自由記述にせず、「30分未満」「30分〜1時間」のような選択肢で聞くと集計が楽になります。
数字だけでは見えない理由は、推進役が四半期に1回ほど現場へヒアリングして拾いましょう。
業務システムの既存データ
成果のKPIは、すでに業務システムや管理表にあるデータを使うのが確実です。問い合わせ管理システムの対応時間や件数、経理システムの処理件数、制作管理表の本数や納期は、新たに記録しなくても集められます。
自己申告の削減時間はどうしてもばらつきが出るため、こうした客観的なデータと組み合わせると説得力が増します。
対象業務を決める段階で、成果を測れるデータがどこにあるかも確認しておきましょう。
AIツール定着のKPI設計・運用ステップ
AIツール定着のKPIは、部門と業務を決める・現状値を測る・目標とタイミングを決める・定例で改善するという4ステップで進めます。順番に見ていきましょう。
なお、どの業務・部門から着手するか、優先順位の決め方を知りたい方は、以下の記事もあわせてご確認ください。
最初に、全社一斉ではなく、効果が出やすい部門と業務から定着させると決めます。作業の件数が多く、AIの出力を担当者が確認しやすい業務を持つ部門が候補です。カスタマーサポートの回答文作成や、営業の商談記録の要約などが当てはまります。
対象を絞ったら、その部門で成功事例を作り、使い方や手順をまとめて他部門へ広げていきます。全社に同時展開すると部門ごとの課題が混ざり合い、どこでつまずいているのか見えにくくなるためです。
推進役とKPIの確認担当も、この段階で決めておきましょう。
対象業務が決まったら、AIを使う前の所要時間や件数を測っておきます。導入前の数字がないと、成果のKPIが良くなったのかどうかを比べられません。
測り方は難しく考えなくて大丈夫です。2〜4週間ほど、対象業務1件あたりの作業時間と月間の件数を記録してもらうだけでも比較の基準になります。
すでに導入済みの場合は、AIを使っていない社員の作業時間を参考値にする方法もあります。
目標値は、導入からの時期に合わせて見るKPIを切り替えながら決めます。使い方に慣れていない導入直後から削減時間を求めても、数字が出にくいためです。目安は以下のとおりです。
| 時期 | 主に見るKPI | 目標の考え方 |
|---|---|---|
| 導入直後〜1か月後 | アクティブ率 | 対象者の多くがまず試しているか |
| 3か月後 | 継続利用率・業務適用率 | 対象業務での利用が習慣になっているか |
| 6か月後 | 削減時間・コスト・品質 | 導入前の現状値と比べて改善しているか |
注意したいのは、PoC（試験導入）で使った指標をそのまま本番運用に流用しないことです。PoCは意欲の高い少人数で行うことが多く、同じ目標値を全社員に当てはめると達成が難しくなります。
本番運用では、対象者の範囲に合わせて目標を設定し直しましょう。
KPIは、月1回などの定例で部門別に確認し、止まっている段階に応じて打ち手を決めるために使います。全社の数字を報告して終わりにせず、部門ごとに3段階の数字を並べて見ることが大切です。
アクティブ率が低い部門には活用シナリオの用意、業務適用率が低い部門には推進役のフォローのように、課題に合わせて施策を選びます。
施策を打ったら次の定例で数字の変化を確認し、効果がなければ別の手を試しましょう。この繰り返しの中で、うまくいった部門のやり方を他部門へ広げていきます。
KPIが伸びないときに見直したい定着施策
KPIが伸びないときは、どの段階で止まっているかによって効く打ち手が変わります。利用・業務への組み込み・成果の段階ごとに、見直したい施策を紹介します。
なお、社内研修で生成AIの定着を後押ししたい方は、以下の記事もあわせてご確認ください。
利用が伸びないなら部門別の活用シナリオを用意する
アクティブ率が伸びない部門は、「何に使えばよいか」がわからない状態にあることが多いものです。この場合は、部門の業務に合わせた活用シナリオとプロンプト集を用意しましょう。
活用シナリオでは、どの業務のどの場面で、どう指示すると、何が早くなるかをセットで示します。営業なら「商談メモを貼り付けて、社内報告用の要約を作る」といった具体的な場面です。
プロンプトをそのまま使えるひな形にしておくと、AIに慣れていない社員でも最初の一歩を踏み出しやすくなります。
業務に組み込まれないなら推進役と研修後のフォローを整える
利用はされているのに業務適用率が上がらない場合は、使い続けてもらう仕組みが足りていない可能性があります。部門ごとに推進役を置き、困ったときに相談できる窓口を作りましょう。
研修を単発で終わらせないことも重要です。WEELにも、研修で使い方を学んだあとに何をすればよいかわからず止まってしまい、次の取り組みを相談したいという声が寄せられています。
研修の1か月後に振り返りの場を設け、部門内の活用例を共有し合うと、使い方が個人の工夫から部門の手順へと変わっていきます。
成果が出ないならツールの見直しや専用システムを検討する
アクティブ率も業務適用率も高いのに削減時間が伸びない場合は、ツールそのものが業務に合っていない可能性を疑いましょう。AIの出力を毎回大きく直している、必要な社内情報を手作業で貼り付けている、といった状態がよく見られます。
このような場合は、業務に合うツールへの選び直しや、社内データと連携した専用システムの開発も選択肢です。社内の規程や過去の資料を参照して回答する仕組みを作れば、修正や転記の手間を減らせます。
研修や声かけを増やしても成果が出ないときは、使う側ではなく道具の側を見直すタイミングといえるでしょう。
【実践】AIツール定着のKPIダッシュボードを作ってみた
ここからは、本記事で紹介した3段階のKPIツリーを、実際に運用できるダッシュボードの形に落とし込んでみます。Googleフォームで集めたアンケートとツールの利用データを、Googleスプレッドシートで部門別に集計する仕組みです。
作成の条件と使ったツール
今回は、4部門・55人の会社を想定したサンプルデータ（架空）でダッシュボードを作成しました。使ったツールは、アンケートを集めるGoogleフォームと、集計するGoogleスプレッドシートの2つです。特別なツールや有料プランがなくても作れる構成にしています。
スプレッドシートは、名簿・利用ログ・アンケート回答・設定・ダッシュボードの5つのシートで構成しました。利用ログには管理画面から書き出した利用日数を貼り付け、直近28日で4日以上使った社員をアクティブとみなしています。
各データを集計したあとは、生成AIに指示してスプレッドシート上にダッシュボードを作らせたところ、30分以内で完成しました。
完成したダッシュボードとアンケート項目
完成したダッシュボードがこちらです。
部門ごとに、利用のKPIであるアクティブ率、組み込みのKPIである業務適用率と共有数、成果のKPIである月間削減時間を1行に並べました。目標を下回ったセルは赤く表示されるため、どの部門がどの段階で止まっているかが一目でわかります。
サンプルデータでは、カスタマーサポート部門がアクティブ率83%・業務適用率79%・回答者1人あたり月6.1時間の削減と、3段階すべてで目標を上回りました。一方のマーケティング部門は、アクティブ率が88%と最も高いのに、削減時間は1人あたり月1.7時間にとどまっています。
成果の段階で止まっている典型例で、作業の進め方やツールの見直しを検討すべき部門だと判断できます。
アンケートはGoogleフォームで作成し、前述した6つの設問を1ページにまとめました。
さらに、集計結果をChatGPTに読み込ませ、月次レビュー用のコメントを作らせてみました。
使用したプロンプトは以下のとおりです。
以下はAIツール定着KPIの部門別集計です。月次の定例レビューで使うコメントを作成してください。各部門について、利用・業務への組み込み・成果のどの段階で止まっているかを判定し、次の1か月で取るべき施策を1つずつ提案してください。（ここにダッシュボードの表を貼り付ける）
ChatGPTは、バックオフィス部門を利用の段階、マーケティング部門を成果の段階で止まっていると判定し、それぞれに合った施策を提案しました。表を貼り付けるだけで定例レビューのたたき台ができるため、レビューの準備にかかる手間を減らせます。
作ってわかった運用のポイント
作ってみて感じたのは、アンケートの回答率がそのままKPIの信頼性を左右するということです。利用が少ない社員ほど回答を後回しにしやすいため、回答が集まらない部門ではアクティブ率以外の数字が実態より良く見えてしまいます。
回答率もダッシュボードに並べておき、低い部門には推進役から声をかけてもらうとよいでしょう。
自己申告の削減時間にばらつきが出る点も、この仕組みの限界です。同じ作業でも、人によって「30分短縮できた」と感じるか「変わらない」と感じるかは異なります。
削減時間は傾向をつかむための目安と割り切り、経営層への報告では業務システムの客観的なデータとあわせて示すのが現実的です。
AIツールの定着・効果測定の見直しならWEELへご相談ください
AIツールの定着は、「利用→業務への組み込み→成果」の3段階のKPIでつなげて測ることが基本です。その前提として、使われない原因を部門・業務単位で整理することが出発点になります。
ただし、AI導入はツールを契約して終わりではありません。対象業務の選定、部門ごとの利用目的の整理、現場が使い続けられる運用設計、成果を確認するKPIの設定までを一体で考えることが欠かせません。
既存ツールの活用方法の見直しだけでなく、ツールの選び直しや専用システムの開発が必要かどうかも含めて、正直にご提案できます。導入したAIツールが現場に定着しない、効果の測り方がわからないとお悩みの方は、ぜひ無料相談をご利用ください。
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AIツールの定着KPIに関するよくある質問
