企業のAI導入は何から始める？業務選定から試行・評価まで

AI導入を検討するときは、まず「どの仕事の、何を改善したいのか」を一つ選びましょう。目的が曖昧なままツールだけを試すと、便利だったという感想で終わり、継続するかどうかを判断しにくくなります。

この記事では、初めて社内でAI活用を進める担当者向けに、対象業務を選び、試し、結果を確認する進め方を提案します。

1. 改善したい業務を具体的に書き出す

「営業を効率化する」では範囲が広すぎます。「商談後のメモから、社内共有用の報告文を作る」のように、入力から成果物まで説明できる単位に分けます。

次の表は、対象業務を整理するための記入例です。実際の導入実績ではなく、説明用の仮例です。

「作業を速くする」と「判断の品質を上げる」では、確かめる項目が異なります。最初に目標を言葉にしておきます。

2. 試す業務を選ぶ

候補を比べるときは、頻度だけでなく、間違いの影響や確認のしやすさを見ます。頻繁に行う業務でも、出力の妥当性を誰も判断できないなら、そのまま試行対象にするのは難しくなります。

• 入力と完成形を説明できるか。
• 試行結果を確認できる担当者がいるか。
• 誤りがあった場合、外部へ影響が出る前に止められるか。
• 社内で利用できる情報とツールの範囲が明確か。
• 導入前の所要時間や手直しの状況を記録できるか。

最初の試行は、対象者や対象資料を限定すると振り返りやすくなります。AIに渡せる情報の範囲は、社内ルールと利用するサービスの条件を確認してください。

3. 成功の条件を決めてから試す

試行前に「何が確認できれば次へ進むか」を決めます。時間短縮だけを見ず、手直し、確認の負担、出力の使いやすさも記録します。

たとえば報告文の下書きなら、生成にかかった時間だけでなく、事実確認と修正が終わるまでを測ります。文章が短時間で出ても、修正に時間がかかれば、業務全体の改善につながったとは判断できません。

同じ種類の仕事でも、短い資料と長い資料、定型の内容と例外的な内容を分けて見ると、利用できる範囲を説明しやすくなります。

4. 続ける・見直す・やめるを判断する

試行結果から、次の三つを分けて整理します。

1. 続けること：一定の品質で使え、確認の負担も見合う業務。
2. 見直すこと：入力の整え方や使い方を変えれば改善が見込める業務。
3. いったんやめること：確認できない、運用負担が大きいなど、現時点では条件が合わない業務。

うまくいかなかった結果も、対象業務を選ぶための判断材料になります。ツールの追加を急ぐ前に、入力情報や業務の手順そのものを見直す余地がないかを確認しましょう。

最初の打ち合わせで決めたいこと

対象業務、困りごと、担当者、使える情報、試行期間、確認項目。この六つを一枚に整理すると、次に行う作業を具体化できます。

業務の選び方で迷う場合は、業務棚卸しと優先順位の決め方から始めてください。利用者の学習が必要な場合は、生成AI研修の設計方法も参考になります。

試行結果を残すチェックシート

次の項目を、導入前と試行時で同じように記録してください。対象資料の長さや難しさが違う場合は、その条件も残します。

AIを使う担当者の学習も並行して考えます。IPAはデジタルスキル標準で、ビジネスパーソン全体に必要なリテラシーとDXを推進する人材のスキルを整理しています。IPA「デジタルスキル標準に生成AIに関するスキルを追加」（2024年7月8日）を、研修対象者を整理する参考にできます。本記事の導入手順とチェック項目はBloomAIによる提案で、同標準の公式な評価方法ではありません。

自社の取り組みを具体化したい方へ

事業や業務の課題を整理し、AIを活用するテーマと進め方を具体化。導入後の活用まで見据えて、取り組みを支援します。