各項目について、カテゴリー別に該当する経験の数を集計し、その数に応じてスコア化する仕組みだ。

　参加者は、自己評価したスコアを基にレーダーチャートを作成する。筆者の場合は、項目ごとの差が大きく、いびつな形のチャートになった。数名の参加者にもチャートを見せてもらったが、きれいな形になるケースは少なかった。

　なお、レーダーチャートの記入用紙には、「業界／業種」や「今後注力したいこと／特に聞きたいこと」を記入する欄も設けられている。事前に自身のAI活用スキルや今後伸ばしたい領域を整理しておくことで、その後のグループディスカッションでも関心の近いテーマを共有しやすくなる。

　レーダーチャートによるAI活用スキルの自己評価を終えた後は、テーブルごとの交流セッションへ移った。まず「自己紹介タイム」に10分、その後「今後注力したいこと」の共有や、AI活用推進に関する悩みを相談するディスカッションに30分が設けられた。

　参加者の業種や職種は多岐にわたり、ほとんどの人が同じテーブルで初対面という状況だった。どのテーブルになるかは偶然に左右されるが、だからこそ普段接点のない業界・職種の人と意見を交わせる場になっていた。中には遠方から足を運んだ参加者もおり、AI活用のヒントを得ようと、各所で活発な情報交換が行われていた。

異業種交流会から見えたAI活用のヒントと参加者の気付き

　交流会終了後、一部の参加者に感想を聞くことができた。ここでは、実際の参加者の声をもとに、「他社がどのようにAIを活用していたのか」「参加者は何を学んだのか」という観点から、交流会で得られた気付きを整理する。

他社はAIをどのように活用していたのか

　今回の交流会では、参加者の業種や職種が異なることもあり、さまざまなAI活用の取り組みが共有された。

　例えば、ある大企業の担当者からは、利用者の利便性を高める形でAIを組み込む取り組みが紹介された。一方で、AIを社内に定着させるためには社員教育も重要であり、動画や集合研修などを通じて普及を進めていると話した。

　また、別の参加者からは、生成AIツールの活用に加えて、今後はAIに適切なデータを取り込むためのデータ整備や処理の重要性が高まっているという意見も聞かれた。

　この他、建設業の参加者同士では、契約書など大量の文書をデジタル化し、AIを活用して整理・管理する方法について意見が交換された。同じ業界で共通する課題を持つ企業同士だからこそ、より具体的な活用方法について議論が深まっていた。

参加者が得た学び

　交流会で印象的だったのは、AI活用のレベルが異なる参加者同士でも、それぞれに得るものがあった点だ。

　ある参加者は、「レーダーチャートを大きく描けた人もいれば、そうでない人もいて、活用レベルにはかなり差があると感じた」と話す。一方で、「レベルや業種が異なっていても、このようなオープンな交流会は有意義な機会だ」と語った。

　AI活用が進んでいる企業の参加者にとっては、自社の取り組みを説明することで、自社の強みや改善点を改めて整理する機会になる。他社から質問を受けることで、普段は気付かなかった視点を得ることもできる。

　一方、これからAI活用を進めたい企業にとっては、先行企業の経験を直接聞けることが大きな学びとなる。単なる成功事例の紹介ではなく、「なぜその取り組みを進めたのか」「自社で応用するならどこか」といった具体的な話を聞ける点は、交流会ならではの価値と言える。

　また、参加者からは「既に利用している生成AIツール以外にも、活用できるツールがあることを知った」「進化の速いAIツールの情報を追い続けるのは難しいが、他社の利用感や効果を聞くことで新しい選択肢を知ることができた」といった声もあった。

筆者が感じた交流会の価値

　AI活用を進める上で、多くの企業が直面する課題はツール選定だけではない。社内への浸透、人材育成、具体的な活用方法の模索など、実際の運用段階で多くの壁がある。

　こうした課題に対して、他社の担当者と直接意見交換できる場は貴重だ。特に、ベンダーから提供される情報だけでは分からない、実際の利用感や試行錯誤の過程を共有できる点は、ユーザー交流会ならではのメリットだろう。

　また、中堅・中小企業などでは、AI活用を推進する担当者が社内で孤立してしまうケースもある。社外秘の情報を共有することは難しいものの、同じ課題意識を持つ担当者とつながり、相談できる関係を築けることは、継続的なAI活用を進めるうえで大きな支えになる。

　今回の交流会を通じて感じたのは、AI活用の推進には「正解を知ること」だけでなく、「他社の試行錯誤から学び、自社に合った形を考える場」が重要だということだ。