ヤンマーのAI活用戦略――全社員がAIを当たり前に使う組織をどうつくるのか。CoE・AI人材育成・草の根DXの実践【Part1】

生成AIを導入する企業が増える一方で、その活用を一部の社員から全社へ広げ、実際の業務変革や事業成果につなげることは簡単ではありません。

「生成AIツールを導入したが、一部の社員しか使っていない」
「研修を実施しても、実務での活用に結びつかない」
「現場からAI活用事例は出てくるものの、会社全体の変革につながらない」

多くの企業がこうした課題と向き合っています。

農業機械、建設機械、エネルギー、マリンなど幅広い事業を展開するヤンマーグループでは、2030年を一つのマイルストーンとして、全社員がAIを当たり前に使う状態を目指しています。その取り組みをグループ横断で推進しているのが、ヤンマーホールディングスのAI戦略推進部です。

今回は、AI戦略推進部ビジネスアナリティクスグループ課長の南條 豪宏氏、同グループでDify活用をリードする吉崎 倫氏のお二人とOmluc代表の岸田が対談。

Part1では、「大企業でAI活用を全社へ広げるためには、どのような組織と人材が必要なのか」をテーマに、ヤンマーのAI活用戦略、CoE、草の根DX、4,000人を超えるDXコミュニティ、AI活用人材の育成について掘り下げます。

2030年、「全社員がAIを当たり前に使う」会社へ

岸田（Omluc）

ヤンマーグループでは2030年までのデジタル中期戦略の中で、AI活用を重要なテーマとして掲げられていますが、最初にどのような姿を目指しているのか教えてください。

南條氏（ヤンマーホールディングス）

私たちAI戦略推進部では、2030年を一つのマイルストーンとして、大きく三つの姿を目指しています。

一つ目は、ヤンマーグループの全社員がAIを当たり前に使っている状態です。二つ目は、単に現在の業務にAIツールを追加するのではなく、AIの活用を前提として業務プロセスそのものを変革していくことです。そして三つ目が、AIを製品やサービスに組み込み、新しい顧客価値を創出していくことです。

業務を効率化することだけではなく、AIによって仕事の進め方そのものを変え、さらにお客様に提供する価値にもつなげていくことを目指しています。

ヤンマーのAI活用を支える「5つの柱」

南條氏

事業部門を支援する立場として、私たちはAI活用を大きく五つの柱で進めています。

• 一つ目が、現場から始まるボトムアップ型の業務効率化です。
• 二つ目が、経営課題やバリューチェーン全体から考える業務プロセスDX。
• 三つ目が、予兆保全や外観検査などの製品・サービスへのAI適用です。
• 四つ目が、AIやDXを実際に推進できる人材の育成。
• そして五つ目が、セキュリティ部門などと連携し、安全にAIを活用していくためのAIガバナンスです。

これまで業務効率化を中心に活動してきましたが、今後はさらにコア事業の高度化や、お客様との接点、製品・サービスへのAI活用にも広げていきたいと考えています。削減できた工数についても、単純なコスト削減だけではなく、より付加価値の高い業務へ振り向けることが重要だと考えています。

“AIを使う会社”から、“AIを前提に仕事を設計する会社”へ

岸田

非常に重要なのは、AI活用の目的が少しずつ変化している点だと思います。生成AIの導入初期では、「文章を作る」「情報を検索する」「資料を要約する」といった、一人ひとりの生産性向上が中心になります。

これはAIを社内に定着させる上で非常に重要です。ただ、そこから先へ進もうとすると、個人の仕事を少しずつ効率化するだけでは限界があります。例えば、一つの作業をAIで大幅に高速化しても、その前後に人による転記、確認、別システムへの入力が残っていれば、業務プロセス全体では大きく変わりません。

次に必要になるのは、「現在の業務のどこをAIに置き換えるか」ではなく、「AIを活用する前提なら、この仕事をどう設計し直すか」という視点です。

ヤンマーさんでは、現場から生まれるAI活用を維持しながら、経営課題や業務プロセス全体から考える活動へ踏み込んでいます。これは「AIを使う会社」から、「AIを前提に仕事を設計する会社」に進みだしているのだと思います。

草の根DXが広がったからこそ見えてきた「部分最適」の壁

ヤンマーでは、生成AIが注目される以前から、RPAなどを利用した「草の根DX」を進めてきており、推進母体となるDXコミュニティを育成してきました。現在では参加者が4,000人を超える規模まで成長しています。

南條氏

現場からのボトムアップ型の取り組みは着実に広がっています。AIエージェントやRAGなどを活用する事例も増え、実際の業務に組み込まれているものも出てきました。一方で、取り組みが広がったからこそ見えてきた課題があります。

個々の現場が抱えている課題は解決できても、それぞれが独立していると、どうしても部分最適にとどまりやすいということです。そこで現在は、草の根DXを続けながら、経営課題を起点として業務プロセス全体を見直す取り組みも進めています。

現在のプロセスをそのままAIに置き換えるのではなく、どこにAIを適用すれば最も効果が大きくなるのか、そもそも業務プロセスをどう変えるべきなのかを、CoE側でも検討し、事業部門へ提案しています。

全社のAI活用を牽引する「CoE」という役割

こうした活動をグループ横断で支援するのが、AI戦略推進部です。

南條氏

ヤンマーグループには、インフラを担当する組織、データマネジメントを担当する組織、セキュリティを担当する組織など、デジタル領域を支える複数の組織があります。私たちAI戦略推進部は、それらの組織と連携しながら、AIやデジタルの活用を推進するCoEの役割を担っています。全社レベルの施策や方向性を考え、各事業部門の活用を支援するのが私たちの役割です。ただし、農業、マリン、エネルギーなど、事業によって業務や必要な専門知識は大きく異なります。CoEだけですべての業務を理解し、解決策を作ることはできません。

共通して利用できるツールやユースケースはCoEから提供しながら、最後の「それを自分たちの業務にどう適用するか」という部分については、現場と一緒に進めることが重要だと考えています。

4,000人超のDXコミュニティ。なぜ現場から活動が広がるのか

ヤンマーのAI活用・DX推進で特徴的なのが、大規模な社内コミュニティです。

岸田

CoEだけでこれだけの人数を巻き込み続けるのは難しいと思います。コミュニティが広がった要因をどのように分析されていますか。

南條氏

CoEだけが旗を振って、「このツールを使ってください」「こういう事例があります」と発信し続けても、必ずしもうまくいかないと思っています。同じ内容でも、中央組織から言われるのと、同じような業務をしている現場の社員から、「この方法で実際に業務が改善できた」と言われるのでは、納得感が違います。

そのため、生成AI以前から、ユーザー同士のコミュニケーションや文化づくりを重視してきました。これまで接点のなかった別の事業の社員同士がつながり、お互いの事例やノウハウを共有する。私たちからも定期的な事例共有会や勉強会、新しい技術に関する情報提供を行いますが、ユーザー同士が自律的に学び合うことを大切にしています。

DXコミュニティの中には、Difyをはじめ、さまざまなテーマやツールごとのコミュニティがあります。Difyであれば、私たちCoEから情報を発信するだけではなく、「最近のアップデートで、このようなことができるようになった」「こういう使い方をすると便利だった」といった情報がユーザー同士でも共有されています。ツールによっては、私たちよりも早く情報をキャッチアップしているキーマンもいます。そういう方が他のメンバーに新しい情報を共有することで、コミュニティ全体が活性化しています。一方で、全社として確実に伝えたい情報や研修、新しい施策については、各事業部門のキーマンを通じて展開することもあります。

AI活用の成否を左右する「現場のキーマン」

ヤンマーでは、各事業部門にAI活用・DXを推進する「キーマン」を配置しています。

南條氏

私たちだけですべてをリードすると、工数の面でも限界があります。そのため、各事業部門やビジネスユニットで、現場のDX推進を担うキーマンと連携しています。CoEからは大きな方向性や年間計画を示しますが、実際の進め方についてはキーマンと一緒に考えます。

特に重要なのは、現場の業務を理解していて、AIについても理解している人材です。農業とマリンでは業務が違いますし、必要となる専門知識も違います。最終的に現場の課題を解決するには、現場のドメイン知識を持つ人が必要です。

キーマンは「指名」より「手上げ」。スキル以上に重視するもの

岸田

そのキーマンは、会社から指名されるのでしょうか。それとも自ら手を挙げるのでしょうか。

南條氏

基本的には手上げ制です。どうしても人がいない場合などに指名することもありますが、私たちはスキルだけではなく、本人の熱意が非常に重要だと考えています。

「自分がこの活動を進めたい」と考えている人を巻き込んで、キーマンとして育成していくことを重視しています。継続的に新しいことに挑戦していく役割なので熱意が重要なのはもちろんなのですが、AIは進化の度合いが非常に速いので、現在持っている知識だけではなく、継続的に学び、周囲に広げていこうとする意欲も重要だからです。

AI人材を「全社員」「キーマン」「CoE」の3層で育てる

ヤンマーでは、AI・DX人材を大きく三つのレイヤーに分けて育成しています。

1．AI・DXの理解者――対象は全社員

南條氏

最も裾野にあるのが、AI・DXの理解者です。これは特定の社員ではなく、全社員を想定しています。AIやDXのツールによって何ができ、何ができないのかを理解した上で、自分の業務に適したものを選び、自分自身の業務改善に活用できる状態を目指しています。そのために研修などの教育コンテンツを用意するだけではなく、実際のユースケースについても継続的に共有しています。

2．事業・地域・機能の「キーマン」

二つ目が、AI・DX実践者、現場で各事業をリードするキーマンです。共通ツールだけでは解決できない、各部門固有の「ラストワンマイル」の課題を、現場の業務知識とAIを組み合わせて解決する実践者です。Difyなどを利用した市民開発も、その手段の一つです。

3．高度な活用を支える「CoE」

最上位のレイヤーがAI戦略推進部などのCoEです。各事業部門の活動を支援するとともに、現場だけでは対応が難しい新しい技術の検証や高度なAIソリューションの開発を担います。

ビジネス人材だけではなく、エンジニアもコミュニティへ

AI活用の広がりとともに、参加する人材の幅にも変化が起きています。

南條氏

従来の草の根DXでは、ビジネス部門の方が中心でした。一方、AIではデータサイエンスやエンジニアリングの知識が有効になるケースも増えています。最近では、もともとシステム開発やプログラミングを担当していたエンジニアの方が、コーディングエージェントやAIを活用して、自分が持つ知識を社内へ横展開するような動きも出てきました。

ビジネス部門だけでは出てこなかった専門的な知見を持つ人がコミュニティへ加わり、その知識を他の社員が分かるように噛み砕いて共有する。そのような形で、参加する人材の層も広がっています。

「善意のDX」から「組織として取り組むDX」へ

キーマン制度には一つ大きな課題がありました、AI活用・DX推進役を通常業務に追加する進め方では、どうしても本来の業務が優先されてしまうことです。

南條氏

当初は、通常の業務にプラスする形でキーマン活動をお願いしていました。ただ、それでは本来の業務が優先されたり、活動しても十分に評価されなかったりして、継続が難しくなるという課題がありました。そこで現在は、事例発表会を通じて積極的に取り組んでいる人を表彰したり、一定のスキル要件を満たした人を認定する仕組みを設けています。

さらに今年度からは、各事業部門の目標や活動の中にAI活用・DX推進の取り組みを織り込むことも進めています。個人のやる気だけに頼る活動から、組織の戦略やミッションに結びついた活動へ変えていこうとしています。

AI人材を探すのではなく、“AI人材が生まれる構造”をつくる

岸田

AI人材育成というと、「生成AIに詳しい人を何人育てるか」という議論になりがちです。もちろん人数も重要ですが、より重要なのは、AIを活用できる人が継続的に生まれる仕組みを組織の中につくることだと思います。ヤンマーさんの取り組みで素晴らしいと感じる点は、

全社員へのリテラシー教育から始まり
→ 興味を持った社員がコミュニティへ参加
→ 意欲の高い人がキーマンとして活動
→ CoEが高度な課題を支援
→ 成功事例が再びコミュニティへ共有される

という循環が生まれている点です。研修だけ実施しても、研修後に実践する場所がなければ知識は定着しません。反対に、Difyのようなツールだけを提供しても、何を作ればよいのか分からなければ利用は進みません。

教育、ツール、コミュニティ、業務課題、そして組織としての評価。これらを別々の施策ではなく、一つの仕組みとしてつなげることが、AI活用を企業文化にしていく上で重要なのだと思います。

AIの「推進」と「ガバナンス」は両立しなければならない

AI戦略推進部はAI活用を推進する立場である一方、安全な活用についても重視しています。

南條氏

私たちはAI活用を推進する組織ですが、利用者が意図しないAIによる暴走リスクや情報漏えいなどが発生する可能性も考えなければなりません。特に、AIエージェントをビジネスユーザーへ提供する場合には、安全に使える状態を整えてから展開することが必須だと考えています。

ガバナンスについては活用を抑制するためではなく、安心して広げていくために必要なトッププライオリティだと捉えていて、権限管理に留まらずに教育やガードレールなど各種施策を行っています。

AI活用のゴールは「何時間削減したか」ではない

AI活用を全社へ広げる上では、「何人がAIを使ったか」「何個のAIアプリが作られたか」といった普及の指標だけではなく、そのAI活用が最終的に事業へどのような効果をもたらしたのかを見ることが重要です。ヤンマーでは、AIによる単純な工数削減だけを成果と捉えるのではなく、事業戦略や各部門の本来の目標にどれだけ貢献したかという視点を重視しています。

吉崎氏（ヤンマーホールディングス）

AI活用を進める上で、非常に大事なのが「KPIをどこに置くか」だと考えています。

分かりやすいので、どうしても「AIによって何時間削減できたのか」という指標を置きたくなります。ただ、単純な時間削減だけを経営へ報告してしまうと、AI活用の本当の価値について誤解を招く可能性があります。

私たちが重視しているのは、事業戦略を達成するための活動目標に、AIがどれだけ貢献したかという考え方です。例えば営業部門であれば、本来の目的は資料作成時間を減らすことそのものではありません。営業担当者がお客様と向き合う時間を増やし、商談の頻度を高めたり、より質の高い提案やコミュニケーションにつなげたりすることが、本来目指したい成果だと思います。

そのために、商談準備や情報収集、資料作成などの周辺業務をAIで効率化する。つまり、削減時間はあくまで手段であり、その結果としてお客様との接点や営業活動の質をどれだけ高められたかを見る必要があります。

サポート部門でも同じです。問い合わせへの回答文を作る時間が何分短くなったかだけを見るのではなく、最終的には、お客様の要望をより早く、より適切に解決できたか。その結果として顧客満足度を高められたかというところまで見なければいけません。

そのためには、まず業務フローを細かく分解する必要があります。一連の業務の中で、「本当に人が集中すべきコア業務はどこなのか」を特定して、それ以外の部分をできる限りAIや自動化によって効率化していく。

単純に今ある作業を一つずつAIに置き換えるというよりも、人が価値を出すべき部分を明確にした上で、その時間を生み出すためにAIを活用するという考え方です。

私たちCoEとしても、単に「このAIツールを使ってください」と提供するだけではなく、事業部門と一緒に業務フローを分析して、「どこをAIで効率化するべきなのか」「その結果、人はどの業務により集中するべきなのか」というところまで踏み込んで支援していくことが重要だと考えています。

AI活用のゴールは、AIを使うことでも、削減時間を積み上げることでもありません。AIによって生み出した余力を、本当に価値を生む業務へ振り向け、それぞれの事業目標の達成につなげること。そこまで実現して、初めてAI活用による経営への貢献と言えるのではないかと思っています。

Part2：そのAI戦略を、Difyでどう実現するのか

AI活用を全社員へ広げながら、各事業部門の固有課題を解決していく。そのための基盤の一つとしてヤンマーがグループ全体で導入しているのが、生成AIアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」です。

では、なぜヤンマーはDifyを選んだのでしょうか。Microsoft 365 Copilotなど他の生成AIツールとは、どのように使い分けているのでしょうか。そして、なぜ導入初期で使用していたコミュニティ版からDify Enterprise版へ移行したのでしょうか。

Part2では、Dify導入から全社展開、Omlucによる支援、さらにコーディングエージェント時代におけるDifyの役割まで掘り下げます。

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ヤンマーホールディングス株式会社について

1912年創業。農業機械・農業施設、建設機械、エネルギーシステム、産業用・船舶用エンジン、マリン、コンポーネントなど幅広い事業を世界で展開するヤンマーグループの持株会社です。「A SUSTAINABLE FUTURE ―テクノロジーで、新しい豊かさへ。―」を掲げ、持続可能な社会の実現に向けた事業を展開しています。

2026～2030年度のデジタル中期戦略では、全社員によるAI活用、End to Endの業務プロセス改革、製品・ソリューションへのAI実装、DX人材育成などを推進しています。

会社名： ヤンマーホールディングス株式会社
創業： 1912年
本社： 大阪府大阪市北区
従業員数： 26,886名（連結、2026年3月末時点）
デジタル中期戦略： ヤンマー公式 デジタル中期戦略（2026～2030年度）