「AIを使ったら給料が上がる」にしたら、3ヶ月で社員から177件の活用事例が溢れた話

〜社員の本音に気づいた浜松の建設会社が、人事評価制度をひとつ変えたら、3ヶ月で177件のAI活用事例が溢れ出した〜

株式会社LIFEFUND

2026年3月25日 14時00分

株式会社LIFEFUND（本社：静岡県浜松市、代表取締役：白都卓磨）は、2026年1〜3月の3ヶ月間に実施したAI活用推進の定量データを公開します。

■ AIは生産性を上げる。でも、誰のために？

2026年3月、日本経済新聞と日本経済研究センターが経済学者約50人を対象に実施した「エコノミクスパネル第11回調査」（2026年3月14日）によると、AIが向こう5年で日本の生産性を引き上げると答えた割合は82%。AIへの期待は、専門家の間でもはや疑いようのない共通認識となっている。

しかし同調査では、所得格差が拡大すると答えた割合も44%に達した。生産性は上がる。だが、その恩恵は誰に届くのか——この問いに、多くの職場がまだ答えを出せていない。

■ 「生産性向上の罠」に、日本の職場が陥っている

時は少し遡る。第一生命経済研究所の柏村祐主席研究員は2025年9月、この構造を「生産性向上の罠」と名付けたレポート（「AIで生産性は上がるが、やる気は下がる？」）を発表した。

AIを活用して8時間の仕事が6時間で終わるようになったとしよう。生まれた2時間の余裕は、果たして社員のものになるだろうか。多くの職場では、その空いた時間に新しい仕事が割り振られるだけだ。

同レポートはこう指摘する。

「生産性を上げても損をするだけだと学習した社員は、わざとAIの利用を控えたり、効率化した事実を隠したりするようになる。これは個人の合理的な自己防衛として極めて自然な反応だ」

AIを使っていることを、隠す社員が増えている。経営者が「なぜ使わないんだ」と叫ぶ一方で、社員は「使っても自分には得がない」と静かに学習している。この利益の非対称性こそが、日本中のAI導入を止めている本当の理由だろう。

■ 解決策は研修でも、ツール改良でもなかった

「AI推進は経営マターだ」——LIFEFUNDの白都社長はそう断言する。

社員が自発的にAIを使い、ノウハウを組織に共有するには、「使わないと損をする」環境を、経営者が制度として設計するしかない。

経営者と現場社員との間に利益相反がある。株式会社LIFEFUNDにおいてもAI事例が表出化されない時期があった。

ここでLIFEFUNDが導入した仕組みはシンプルだ。

AI活用事例を社内ナレッジバンクに投稿する。
承認された件数が人事評価グレード（S+〜D-）に直結する。
6件以上でB+評価（給与・賞与に反映）

「使いなさい」と言うのをやめ、「使ったら得をする」構造に変えた。ただそれだけだ。

■ 3ヶ月で起きたこと

AIナレッジバンクのダッシュボード。グーグルフォームから事例を提出させ、スプレッドシートのデータを解析させた。

株式会社LIFEFUNDは会社のAI成熟度レベルを5段階に分けており、現状はレベル４の段階に到達している。

項目	成果
社員数	62名
AI活用事例数	197件（1月46件 → 2月69件 → 3月62件）
年間削減時間（推定）	7,019時間（≒877人日）
参加率100%の部署	4部署（経営戦略室・設計課・建設技術統括部・組織人事課）
AI成熟度レベル	Lv.4到達（5段階中、自社データ連携フェーズ）

177件の事例は、マーケティング・建設・設計・不動産など11部署すべてから提出された。

「使う人が偏る」問題が、制度設計ひとつで消えた――これまで隠れて使っていた社員が、堂々と使い始めた。個人の中に眠っていたノウハウが、組織の資産になった瞬間であった。

■ 再現するためのポイント

AIの社内浸透の段階を示す「AIロードマップ」。株式会社LIFEFUND主催の建築AI経営研究会（第2回）で打ち出した。

人事評価精度にAI活用を取り入れるにあたり、上記のように「AI活用ナレッジ提出フロー」を構築した。

社員はGoogleフォームで事例を提出する。評価に反映されるため、社員はAI活用事例を積極的に提出するようになった。

評価制度への導入から建築AI経営研究会（第２回）の開催まで3週間しかなかったが、それでも52事例が提出された。

経営者はAIでサマリページを生成することで、経営資源としてのAI活用事例の進捗状況を常に把握している。

仮に50人が年間24事例を提出したとなると、それだけで1200事例のナレッジが組織資産になる計算となる。

3ケ月ごとに蓄積されたAI活用事例を「事例マニュアル」として整理し、AI活用事例ブックとして配布を予定している。

NotebookLMに社内ナレッジを読み込ませることで、AIナレッジバンクが出来上がる。類似の事例も容易に検索できる。

NotebookLMの機能を使えば、単に生成AIとの対話だけでなく、ナレッジをあらゆる形式で出力させることも可能になる。

人事評価で蓄積されたAIナレッジは、横展開され、第三者に活用され、AI活用スキルが磨かれ、新たなAIナレッジの蓄積が始まるというサイクルに入っていく。いわばAIナレッジ循環システムが出来上がる。

■ 「建築AI経営研究会」第3回は東京開催

本取り組みは建築AI経営研究会（第２回）で取り上げた実践の現時点での成果を取り扱っている。

次回の建築AI経営研究会（第３回）は2026年3月30日に東京京橋にて行われる予定だ。

建築AI経営研究会

テーマ：『営業×AIの最強提案術』
開催日：2026年3月30日(月)13:00-17:30（開場は12:30）
対　象：経営者のみ
会　場：ビジョンセンター東京京橋 8F 809
　　　　https://maps.app.goo.gl/5zoSPGwJisFkdGqC7
参加費：初回参加無料
定　員：120社

　　　　※メディア様対象の特別席あり
懇親会：あり　18:00～20:00
内　容：経営者様向け建築AI経営ノウハウ共有
　　　　生成AI実践ワークショップ
　　　　建築AI特別講師による講演
　　　　経営者交流会

申込先： https://kenchiku-ai.com/733-2/

※次々回は2026年6月2日開催予定