結論：「AIがわからない」という社員に、最初の1週間で渡すのは、AIの使い方の一般論ではなく、Excelで「効果が見える業務」を1つ選び、小さな作業に分けて試すことです。たとえば、売上台帳の確認を、表記ゆれの統一、重複の検出、2つの表の突き合わせ、検算という小さな作業に分けて、1日ずつ試します。結果が「ミスが見つかった」「早く終わった」と目に見えると、「自分の仕事にも使える」という感覚が生まれやすくなります。1日目に作業を決め、2〜4日目に小さく試し、5日目に人が最終確認と振り返りをする。この1週間の例を、このコラムで紹介します。
「AIを入れたのに、社員が使ってくれない」「AIは難しそう、と言われてしまう」。こうした悩みは、AIそのものより、最初に何をやってもらうかが決まっていないことから起きる場合があります。このコラムでは、AIが苦手な社員に、最初の1週間で何を渡すかを、Excelやスプレッドシートの作業を題材に整理します。AIを会社に根づかせる全体の考え方はAIや社内システムを定着させる方法、研修の選び方はAI研修の選び方、導入全体の進め方はAI導入の進め方で扱っています。ここでは、最初の1週間の中身だけに絞ります。
なぜ、最初から広く渡すと、定着しにくいのですか？
理由は、「何に使えばよいか」が自分の仕事に結びつかないまま、使い方だけを渡されることが多いからだと考えられます。ここでは、公的な機関などが公表している調査から、原典を開いて確認できた範囲だけを紹介します（2026年11月6日に確認）。
- 中小機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」（令和8年3月）：2025年11月17日〜12月12日に、中小企業1万社に調査票を配り、1,668社が回答しました。AIの導入で感じている課題（複数回答）は、「導入にあたっての高コスト」46.9%、「社内のAIノウハウ不足」42.0%、「社内のAI人材不足」38.8%の順でした。続いて「導入の必要性や効果が不透明」が24.1%、「成功事例・活用事例の不足」が12.7%です。公的支援に求めるものでは、「導入事例や活用事例などの情報提供」（70.5%）と「従業員向けの教育・研修」（67.7%）が高い割合でした。
- 帝国データバンク「生成AIの活用に関する企業の意識調査」（2026年5月公表）：2026年3月17日〜31日に全国2万3,349社へ調査を行い、1万312社が回答しました。生成AIを活用している企業の割合は、全体で34.5%、中小企業で32.4%、小規模企業で28.0%（大企業は46.5%）です。活用企業の課題としては、情報の正確性、専門人材・ノウハウの不足、生成AIを活用すべき業務の範囲などが挙がっています。
つまり、各調査では、費用や人材・ノウハウに加えて、「効果が見えにくい」「事例が足りない」「どの業務に使うか」が課題として挙がっています。これは、最初の1週間で「自分の仕事で効果が見える1つの作業」を体験してもらうことが、課題への一つの答えになるのではないか、とSaCは考えています（調査が直接そう結論しているわけではありません）。なお、調査の対象や時期、質問の仕方はそれぞれ異なるため、数字同士を比べることはできません。
最初の作業は、どう選べばよいですか？
選び方の目安は、「結果が数字や件数で確認できること」「ルールを言葉で説明できること」「毎週〜毎月くり返すこと」の3つです（表の4行目「失敗の影響」は、安全面の確認です）。次の図は、この3つの目安のイメージです。
| 目安 | よい例（Excel・スプレッドシート） | 最初は避けたい例 |
|---|---|---|
| 結果が見える | 重複が○件見つかった／合計が合った・合わなかった | 「なんとなく良くなった」としか言えない作業 |
| ルールを説明できる | 「株式会社」と「（株）」を同じ会社として数える | 毎回、人が考えて判断を変える作業 |
| くり返す | 毎月の売上台帳と請求一覧の突き合わせ | 年に1回だけで、内容がそのつど違う作業 |
| 失敗の影響 | コピーや匿名化したデータで試せる、元に戻せる | いきなり本番の請求や支払いに直結する作業 |
メールの文章づくりや資料の要約は、「良くなったかどうか」が人によって分かれやすく、最初の成功体験には向きません。数字が合うかどうかは誰が見ても同じなので、小さな成功を確かめやすい題材です。
最初の1週間は、何をやってもらえばよいですか？
次の図と表は、あくまで1つの例です。会社の仕事や、本人の慣れに合わせて、日数も内容も変えてください。所要時間も目安で、実際はもっとかかる人も、短く済む人もいます。
| 日 | やること（例） | 所要時間の目安 | 終わりの目印 |
|---|---|---|---|
| 1日目 | 対象の業務を1つ決める。入れてよい情報を確認し、ダミーのデータ（説明用の例）を用意する | 30分前後 | 作業名と「入れない情報」が紙1枚に書けた |
| 2日目 | 表記ゆれの統一：「株式会社」「（株）」などをそろえる変換表を、AIに作ってもらう | 30〜45分 | 変換の前後で、会社名の種類の数が減った |
| 3日目 | 重複の検出：同じ請求が2回入っていないか、見つける方法をAIに聞く | 30〜45分 | 重複の候補が何件か、数えられた |
| 4日目 | 2つの表の突き合わせ：売上台帳と請求一覧で、片方にしかない行を探す | 45〜60分 | 「台帳にだけある」「請求にだけある」行が見えた |
| 5日目 | 検算と振り返り：合計を別の方法で出し直し、人が最終確認する。振り返りシートに記入 | 45分前後 | 合計が一致、または差の理由が説明できた |
1日目：対象にする業務を1つ決める
最初に、「毎月、時間を取られていて、結果が数字で分かる業務」を1つ選んでもらいます。2〜4日目は、その業務を小さな作業に分けて試します。たとえば、売上台帳と請求一覧の突き合わせです。同時に、AIに入れてよい情報・入れない情報を決めます。顧客名や金額をそのまま入力しないで、ダミーのデータや、会社名を記号に置き換えたデータで試すのが安全です。社内のルールの作り方は生成AIの社内ルールの作り方が参考になります。IPAの「テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン」（2024年7月公開）も、生成AIのセキュリティリスクと対策を示す公的な資料です。
2日目：表記ゆれを、そろえる
たとえば（説明用の例です）、「株式会社〇〇」「（株）〇〇」「〇〇（株）」「〇〇 株式会社」が混ざった会社名の列があるとします。AIには、「この列の会社名の書き方をそろえたい。変換のルールの表を作って」と頼みます。AIが返した変換表を、人が見て、おかしな変換がないか確かめてから使います。変換の前後で、会社名の種類が何個から何個に減ったかを数えると、効果が数字で見えます。
3日目：重複を見つける
同じ請求が2回入力されていないかを調べます。AIには、「A列が請求番号、B列が会社名、C列が金額。重複している行に印をつける方法を、Excelの関数やスプレッドシートの機能で教えて」と、列の意味を添えて聞きます。関数の聞き方はExcelの関数・集計はAIに聞くのが近道で詳しく紹介しています。見つかった重複の候補は、人が1件ずつ「本当に同じものか」を見ます（同じ金額でも、別の取引のことがあります）。
4日目：2つの表を突き合わせる
売上台帳と請求一覧のように、本来は同じ件数になるはずの2つの表を、匿名化したコピーの表で比べます。「台帳にはあるのに、請求一覧にない行」「その逆」を探す方法を、AIに聞きます。見つかった行は、入力漏れか、締め日のずれか、金額の入力ミスか、人が原因を確かめます。ここで「ミスが見つかった」という経験ができると、効果を実感しやすくなります。
5日目：検算して、人が最終確認する
AIが示した方法で出した合計と、別のやり方で出した合計（たとえば、ピボットテーブルや、電卓での一部の確認）を比べます。一致すればひと安心、一致しなければ、どこで差が出たかを探します。最後に、振り返りシート（下の表）に記入してもらいます。
失敗しやすい点と、人の最終確認はどうすればよいですか？
AIの答えは、正しいとは限りません。お金や取引先に関わる数字は、最後に必ず人が確認することを、最初の1週間で身につけてもらうのが大切です。帝国データバンクの調査でも、活用企業の課題として「情報の正確性」が上位に挙がっています。失敗しやすい点は、次のとおりです。
- 本番のファイルで、いきなり試す：必ず、コピーしたファイルで、かつ、顧客名や金額をダミーや記号に置き換えたデータで試します（置き換え方はExcelをAIに読ませる前に｜入れてはいけない列と、名前を隠す（匿名化する）方法で解説しています）。元に戻せるよう、バックアップも確認します（バックアップの3-2-1ルール）。
- AIの答えを、確かめずに使う：関数の説明が正しそうに見えても、自分のデータで動かして、件数や合計を確かめます。
- 顧客名や個人情報を、そのまま入れる：1日目に決めたルールに沿って、ダミーや記号に置き換えます。
- 列の意味を伝えずに、聞く：「A列は日付、B列は担当者」のように伝えないと、的外れな答えが返りやすくなります。
- うまくいかなかったことを、言い出しにくい：「合わなかった」「分からなかった」を、そのまま共有してよい雰囲気をつくります。
1週間後の振り返りシートには、何を書けばよいですか？
5日目の最後に、次の表に、本人が書き込みます。上司は、点数をつけるのではなく、次の1週間に何をするかを一緒に決めるために使います。
| 項目 | 書くこと（例） |
|---|---|
| やった作業 | 売上台帳と請求一覧の突き合わせ（コピー＋匿名化したデータ） |
| AIにお願いしたこと | 片方にだけある行を探す方法を聞いた |
| 結果（数字） | 重複の候補が○件／台帳にだけある行が○件／合計が一致した・しなかった |
| かかった時間 | 普段のやり方：○分／今回：○分（準備や確認の時間も含める） |
| AIの答えで、直した所 | 変換表の誤りを○か所、手で直した |
| 人が確認したこと | 見つかった行の原因を、1件ずつ確かめた |
| 困ったこと・分からなかったこと | 自由に書く |
| 次の1週間 | 同じ作業を実データで（上司と確認のうえ）／別の作業にする／もう少し練習する |
「かかった時間」は、準備や確認の時間も含めて比べてください。1回目は、普段より時間がかかっても問題ありません。2回目、3回目に、どう変わるかを見ます。
よくある質問
Q. パソコンが苦手な社員でも、できますか？
Excelの基本操作（開く、列を選ぶ、保存する）ができれば、取り組める場合があります。苦手な方には、最初は上司や詳しい人が横に座って、一緒に1つ目の作業を行うのがおすすめです。無理のない範囲で、時間を区切って進めてください。
Q. 5日間も、時間が取れません。
上の表は例です。1日30分ずつ、あるいは、週に2回に分けるなど、会社の状況に合わせて変えて構いません。大切なのは、日数ではなく、1つの作業で、結果が見えるところまでやり切ることです。
Q. 本番のデータを使ってもよいですか？
最初は、ダミーのデータや、記号に置き換えたデータをおすすめします。実データを使うかどうかは、社内のルールと、使うAIサービスの規約を確認して決めてください。迷うときは、社内のルールづくりから始めましょう（生成AIの社内ルールの作り方）。
Q. うまくいかなかったら、どうしますか？
うまくいかなかった理由を、振り返りシートに書いてもらい、題材を替えるか、聞き方を見直します。最初の作業が合っていなかっただけ、ということもあります。AIが悪い、社員が悪い、と決めつけず、作業の選び方を見直すのが先です。
Q. 研修は、受けさせた方がよいですか？
研修は、選択肢の一つです。中小機構の調査でも、「従業員向けの教育・研修」を公的支援に求める回答は67.7%ありました。ただし、研修の前後どちらでも、自分の仕事で試す機会があると、身につきやすくなります。選び方はAI研修の選び方を参考にしてください。
まとめ：最初の1週間は、「効果が見える1つの作業」だけ
AIが苦手な社員に最初に渡すのは、使い方の説明ではなく、Excelで結果が数字で見える業務を1つ選び、小さな作業に分けて試すことです。1日目に業務とルールを決め、2〜4日目に小さく試し、5日目に人が最終確認して振り返る。この流れを、会社に合わせて変えて使ってください。AIの答えは、必ず人が確かめる。それを、最初の1週間で習慣にしましょう。
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