SB C&Sが社内AI活用率86%を達成した方法から考える、定着を測る指標の設計

この記事は、AI定着を測るための指標設計を担うDX推進担当・情シス・HR担当者向けです。活用率の次に「品質・リスク・成果の方針をどう設計するか」を検討したい方には、姉妹記事「AI活用率だけでは危ない｜品質・リスク・成果で測る社内AI方針の作り方」も参照してください。

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SB C&Sの事例：何が86%を支えたか

SB C&S株式会社（ソフトバンクグループ子会社）は2026年5月26日、同社公式サイトおよびプレスリリースで、全社員約2,000人を対象とした社内AI活用率が2026年3月の月間利用実績で**86%**に達したと発表しました（報道・プレスベース。以下、同社発表内容に基づく）。

この86%という数字を支えた取り組みを、同社の発表から整理します。

注目すべきは「使える環境を作った」だけでなく、「使われ方を設計した」点です。ツール配布だけで終わらせず、活用テーマ・教育・共有の3点をセットで動かしたことが定着を支えています。

なお、同社の業種・規模・既存システム環境は中堅企業と異なります。86%という数値をそのまま自社目標にするのではなく、何の指標をどう測るかの設計の参考として読むことをお勧めします。

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AI定着を測る5つの指標

「AI活用率」は定着を測る1つの側面に過ぎません。高い利用率でも成果が出ていなければ次の投資判断ができません。以下の5指標をセットで設計することを推奨します。

指標1：利用率（月次）

定義：対象部門・対象ツールで月1回以上利用した社員の割合。

計測：ツールのログイン記録またはアクセスログで算出。

注意点：利用率は「試した人の割合」であり、業務改善への貢献とは別物です。

指標2：継続利用率（週次）

定義：週3回以上継続的に利用している社員の割合。

計測：週次ログイン頻度の分布を追う。

意味：一過性のブームで止まっていないかを確認します。継続率が上がらない場合、業務テーマが合っていないか、出力の品質に問題がある可能性があります。

指標3：業務別削減時間

定義：AI活用前後での対象業務の所要時間の差。

計測：導入前後で対象業務のサンプル計測（例：議事録作成20分→5分）。

意味：経営への説明と次の投資判断の根拠になります。「月合計○時間削減＝○人分の工数」に換算することで稟議を通しやすくなります。

指標4：品質指標（誤回答・差し戻し数）

定義：AI出力を使った業務で発生した誤回答件数・差し戻し件数・修正作業時間。

計測：週次または月次でサンプルレビューし、エラー件数を記録。

意味：利用率が高くても品質が低ければ、AI使用が手戻りを増やしているだけです。品質指標が悪化している場合、プロンプト・データ品質・対象業務の見直しを行います。

指標5：教育完了率と更新研修受講率

定義：AI利用ルール研修の受講完了率と、四半期更新研修の受講率。

計測：LMS（学習管理システム）または研修出席記録。

意味：教育が形骸化すると、禁止入力・個人情報の取り扱い・誤回答時の対応がばらつきます。新入社員・異動者向けの随時研修も設計に含めます。

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KPIダッシュボードの設計例

月次で経営に報告するKPIダッシュボードを以下の構成で設計することを推奨します。

目標値は自社のベースライン（導入初月の実績）から設定します。SB C&Sのような大企業の数値をそのまま目標にすると、組織規模・体制・既存ツール環境の違いから達成困難になります。

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指標を改善に使うサイクル

月次KPIを眺めるだけでは改善は起きません。以下のサイクルを設計します。

1. 月次レビュー会議（30分）：部門別利用率・削減時間・差し戻し件数を確認し、下位部門の原因を1つ特定する
2. 原因分類：業務テーマの不一致 / データ品質の問題 / 教育不足 / 技術的問題 / 権限設定の誤り
3. 改善実行：原因に対応するアクション（プロンプト見直し・研修追加・対象業務変更など）を次月までに実施
4. 翌月確認：改善アクションの効果を数値で確認する

利用率が低い部門に「もっと使ってください」と声がけするだけでは改善しません。原因を1点に絞り、対応したことを数値で確認するサイクルが定着につながります。

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GXOはどう支援するか

GXOでは、AI定着の5指標設計・KPIダッシュボードの構成・月次レビューサイクルの設計を、DX推進担当者と一緒に整理します。初回相談では、現在導入しているAIツール、対象部門、教育の状況、既存の計測体制を確認し、自社のベースラインから設定できる目標値を一緒に作ります。

DX成熟度診断で現在の定着度の位置づけを確認してから相談にお越しいただくと、具体的な議論がしやすくなります。

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GXOの見解

営業DXやCS改善はツール導入ではなく、相談につなげる条件、データ定義、運用KPI、現場入力負荷を整えることが先である。

GXOは既存SaaSを活かしながら、CRM/FAQ/AI/業務フローを接続する方が投資対効果を出しやすいと見る。

GXOは、CRM、SaaS連携、FAQ/RAG、営業・CS業務改善を横断して支援します。

実務判断のポイント

この記事を読むべきなのは、経営者、営業責任者、CS責任者、マーケ責任者、情シスです。単に情報を把握するだけでなく、CRM再設計、営業AI支援、FAQ/RAG、SaaS棚卸し、KPI設計の相談に進めるべきかを判断するための材料として整理する必要があります。

GXOが重視するのは、話題性の高さよりも「自社の業務、データ、権限、予算、運用責任にどう影響するか」です。SB C&Sが社内AI活用率86%を達成した方法から考える、定着を測る指標の設計に関する検討では、担当者だけで判断を閉じず、経営、現場、情シス、外部パートナーの役割を早い段階で分けることが重要です。

放置した場合と整備した場合の違い

導入・改善前のチェックリスト

• 対象業務、対象部門、対象データを明文化しているか
• 現在の課題を、売上機会、原価、工数、リスクのいずれかに分解しているか
• 既存システム、SaaS、Excel、手作業の依存関係を棚卸ししているか
• 例外処理、承認、差し戻し、監査証跡まで確認しているか
• 社内で判断できる範囲と外部支援が必要な範囲を分けているか
• 初期費用だけでなく、保守、運用、教育、改善費用を見積もっているか
• 成功指標を、問い合わせ数、商談数、削減時間、停止リスクなどで定義しているか
• 実装後の責任者、更新頻度、レビュー会議の持ち方を決めているか
• セキュリティ、法務、個人情報、契約条件の確認ポイントを洗い出しているか
• 既存の問い合わせ、商談、障害、運用ログから優先順位を決めているか
• 経営判断に必要な資料を1枚で説明できる状態にしているか
• 次の90日で検証する範囲と、やらない範囲を明確にしているか

GXOの実務補足

営業DXやCS改善はツール導入ではなく、相談につなげる条件、データ定義、運用KPI、現場入力負荷を整えることが先である。

GXOは既存SaaSを活かしながら、CRM/FAQ/AI/業務フローを接続する方が投資対効果を出しやすいと見る。

GXOは、CRM、SaaS連携、FAQ/RAG、営業・CS業務改善を横断して支援します。記事のテーマを単なる情報収集で終わらせず、相談、診断、要件定義、実装、運用改善に接続することで、CRM改善、CS自動化、SaaS連携開発、運用改善へ接続。さらに、既存SaaSを活かす設計で開発リスクを抑え、継続改善にする。

相談につながる進め方

1. 現在の業務、データ、ツール、担当者を棚卸しする
2. 売上拡大、工数削減、リスク低減のどれに効くテーマかを決める
3. 初期対応、90日以内の改善、半年以上の投資を分ける
4. 必要な社内体制、外部支援、予算、セキュリティ確認を整理する
5. 小さく検証し、効果測定後に本番化や横展開を判断する

90日で進める実装ロードマップ

部門別に確認すべき論点

経営層は、SB C&Sが社内AI活用率86%を達成した方法から考える、定着を測る指標の設計が売上、粗利、採用、顧客維持、リスク低減のどれに効くのかを確認する必要があります。単なる効率化として扱うと、投資判断が後回しになり、現場任せの小さな改善で止まりやすくなります。

DX責任者や情シスは、既存システムとの接続、認証、権限、ログ、保守体制、外部ベンダーとの責任分界を確認します。ここを曖昧にすると、導入直後は動いても、問い合わせ増加、障害対応、改修費用で現場負荷が増えます。

業務部門は、例外処理、承認、差し戻し、手作業で補っている判断を洗い出します。表面上の手順だけを自動化しても、例外が多い業務では成果が出にくいため、現場の暗黙知を要件に変換することが重要です。

管理部門は、契約、個人情報、補助金、会計処理、監査証跡、社内規程との整合性を確認します。特に制度、法務、セキュリティ、価格が絡むテーマでは、公開情報と社内ルールの両方を確認してから進めるべきです。

KPIと効果測定の設計

効果測定では、導入有無だけでなく、問い合わせ、初回相談、対応時間、差し戻し率、問い合わせ削減、障害件数、監査指摘、顧客満足度などを分けて見ます。GXOでは、初回相談の段階で「何をもって成功とするか」を決め、検証後に継続投資できる形へ落とし込みます。

相談前に用意すると判断が早くなる資料

• 現在の業務フロー、担当者、月間件数、処理時間
• 利用中のSaaS、基幹システム、Excel、外部委託先の一覧
• 直近のトラブル、問い合わせ、手戻り、障害、監査指摘の記録
• 投資できる予算感、希望時期、社内の承認者
• 個人情報、機密情報、外部送信、契約条件に関する制約
• 既に検討したツール、ベンダー、見積、PoC結果
• 成功時に増やしたい売上、減らしたい工数、避けたい損失

GXOが支援する場合の進め方

GXOが支援する場合は、最初に記事テーマをそのまま提案にせず、現場の制約と経営上の目的に分解します。CRM再設計、営業AI支援、FAQ/RAG、SaaS棚卸し、KPI設計の相談を入口に、要件定義、RFP、ベンダー比較、実装、運用改善まで接続できるかを確認します。

短期的には、課題整理、現状棚卸し、優先順位付け、概算費用、実行計画をまとめます。中期的には、PoCや小規模実装を通じて、データ品質、権限、運用負荷、費用対効果を検証します。長期的には、月次レビュー、改善バックログ、追加開発、セキュリティ確認を継続し、投資を一度きりで終わらせない状態を作ります。

重要なのは、記事を読んだ直後に「問い合わせるかどうか」ではなく、「自社では何を確認すべきか」「どの段階から外部支援を入れるべきか」が明確になることです。そのため、GXOでは相談前の論点整理から支援し、必要に応じて診断、要件定義、実装、保守まで段階的に進めます。

よくある質問

Q1. 5指標すべてを最初から計測しないといけませんか

最初は利用率と削減時間の2指標から始めることをお勧めします。ログ収集の仕組みが整っていない段階で指標を増やすと管理負荷になります。計測インフラが整ったら順次追加します。

Q2. 利用率の目標は何%に設定すればよいですか

全社一律の目標より、対象部門・対象業務ごとに目標を置くほうが実態に即しています。営業部門は週次継続率、管理部門は教育完了率、情シスはリスク報告件数というように、部門の特性に合わせた指標を主軸にします。

Q3. AI利用率が高いのに業務改善効果が出ない場合、何を見直しますか

業務テーマの一致（AIが効果を出せる業務に使われているか）、データ品質（AIが参照するデータが正確で最新か）、レビュー手順（出力をそのまま使っていないか）の3点を優先的に確認します。

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参考情報

• SB C&S「社内AI活用率86%に」（2026年5月26日、報道・プレスベース）：https://cas.softbank.jp/attempt/260526_01/
• PR TIMES「SB C&S 社内AI活用率86%に」：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001041.000022656.html
• 経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月31日）：https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html

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GXOでは、利用率・継続率・削減時間・品質・教育の5指標を自社のベースラインから設計し、月次KPIダッシュボードと改善サイクルを整えます。

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