生成AIを導入する5ステップ｜多くの企業が直面する課題とは

生成AIの注目度が高まり、導入を検討する企業が増えている一方で、「PoCで止まってしまう」「全社展開の手前でつまずく」といった課題に直面する企業は少なくありません。導入効果を最大化するには、業務課題の特定からPoC・基盤整備・運用へと、段階的に広げていくことが不可欠です。

本記事では、生成AIの主要な適用領域と実現に求められる前提条件を整理したうえで、導入に向けたステップを解説します。また、全社展開の局面で多くの企業が直面する課題とその解決策についても紹介します。

生成AIの適用領域と実現に求められること

生成AIは、社内業務の効率化や顧客接点の高度化など、幅広い領域での活用が進んでいます。主要な活用領域と、それぞれの実現に求められる要件は下記のとおりです。

生成AIを使えば、データさえあれば生成AIが判断して良いアウトプットが出てくると期待をしたくなります。しかし、生成AIが適切なデータを扱える状態を作ること、それをもとに生成AIが適切なアウトプットを出すようにチューニングする作業が必要不可欠です。

生成AIの導入ステップとポイント

生成AIの導入は、データの状態やテーマにより、期待するレベルのアウトプットが出てくるか不確実性が高いため、まずはPoC（Proof of Concept：概念実証）にて評価をしたうえで、実際に利用できるかを判断する必要があります。

ここでは、上記の進め方で生成AIを導入する5つのステップと、それぞれで意識すべきポイントを整理します。

1. 目的・適用領域・目標の設定
2. 活用体制の整備
3. PoC設計・評価
4. ガバナンスの整備
5. 実装・運用・改善

1.目的・適用領域・目標の設定

まずは、どのような課題に対して生成AIを導入するのかを明確にし、適用領域を決定することから始めます。例えば「問合せ対応に多大なリソースが割かれている」など具体的な課題が存在し、その解決を目的に導入を進めるのが一般的です。

一方で、生成AIの導入自体を目的化してプロジェクトが開始するケースも少なくありません。しかし、この場合は課題設定が曖昧になりやすく、PoCでの評価指標を適切に設定できず、次の段階に進めない可能性が高くなります。

生成AIの導入自体が目的化している場合でも、評価指標を設定できる課題をPoCとして定め、そのうえでプロジェクトを進める必要があります。

具体的な作業内容と検討観点の例は下記のとおりです。

この段階では、解決すべき課題・改善したい業務を具体的な数値目標に落とし込むことが重要です。例えば「問合せ対応の平均時間を10分から7分へ短縮する」といった形でKPIに紐付けることで、効果検証や投資判断の基準として利用できます。

複数の適用領域を検討する場合は、必要なリソースやインパクトの大きさを踏まえ、優先順位をつけて決定しましょう。

2.活用体制の整備

生成AIの導入は、活用する部署だけでなく、情報システムや法務といった関連部署を巻き込み、小規模でも機能する体制を整える必要があります。

具体的な作業内容と検討観点の例は下記のとおりです。

最も重要なのは、責任の所在と意思決定の流れを明確にすることです。これにより、想定外の課題やトラブルが生じてもスムーズに判断・対応ができ、プロジェクトを計画通りに進めやすくなります。

3.PoC設計・評価

選定した領域で生成AIが本当に効果を発揮するのかを、小規模な検証を通じて確認するのがこの段階です。PoC（Proof of Concept：概念実証）は、単なる実験ではなく「実際に使えるか」「投資に見合う成果が出るか」を確かめる工程であり、その結果が本格導入の判断材料になります。

具体的な作業内容と検討観点の例は下記のとおりです。

PoCのポイントは、成功か失敗かを判断できる明確な基準を設けることです。まず、課題に対して適切な効果が得られているかどうか、例えば「1ヶ月で◯◯時間の工数削減」といったコスト観点での評価指標が必要です。

また、実際の利用で問題のないアウトプットかを判断するための指標、例えば「回答精度80%以上」とその評価方法を設定しておく必要があります。

4.ガバナンスの整備

生成AIの導入では、効果を出す仕組みづくりと同時に、リスクを管理し安心して利用できる環境を整えることが欠かせません。ただし、最初から大規模なルール体系を作る必要はなく、まずは最低限のルールやチェック体制を用意しておけば十分です。

具体的な作業内容と検討観点の例は下記のとおりです。

ガバナンス整備で最も重要なのは、現場が安心して利用できる環境をつくることです。ルールを厳しくしすぎると「使えない仕組み」になってしまいますが、逆に緩すぎると情報漏えいや法務トラブルに繋がります。そのため、例えば「顧客データの取り扱いは厳格に管理しつつ、一般的な文書作成では柔軟に利用できるように設計する」といった、メリハリのある設計が求められます。

また、生成AIは外部サービスを利用するケースも多いため、契約やライセンス条件、業界規制との整合性を事前にチェックしておくことも重要です。

5.実装・運用・改善

PoCや技術基盤の選定を経て、本格的に業務へ生成AIを組み込む段階です。このフェーズでは、単にシステムを導入するだけでなく、実際の業務プロセスにどのように取り入れ、成果を定着させるかが重要となります。

具体的な作業内容と検討観点の例は下記のとおりです。

実装フェーズで最も重要なのは「導入して終わり」にしないことです。現場での利用実態を定期的にモニタリングし、KPIの進捗を確認することで、投資効果を継続的に示せます。特に生成AIは機能や性能の更新サイクルが短いため、モデルやツールを定期的にアップデートし、精度や安全性を高め続ける運用体制が欠かせません。

効果や課題を確認しながら改善を重ね、その成功事例をもとに導入範囲を徐々に広げることで、リスクを抑えつつ全社的な定着を進められます。

生成AI導入後の全社展開時に直面する課題

生成AIを特定領域に導入し一定の成果が得られた場合でも、その後の全社展開フェーズで新たな課題に直面するケースが少なくありません。

多くの企業が直面する代表的な課題が下記のとおりです。

このように、全社展開のフェーズでは技術面だけでなく、技術面よりも組織面・運営面の課題が顕在化しやすいのが実情です。

社内定着や人材育成、ガバナンスの見直しを計画的に進めると同時に、必要に応じて他社の取り組みや外部の知見を取り入れることが、全社的な成果に繋がります。

EVERRISEによる支援

弊社EVERRISEでは、適用領域の選定からPoC、基盤整備、運用、全社展開までを一気通貫でご支援する「AI活用戦略」サービスを提供しています。

350社以上のDX・データ活用プロジェクトを支援する中で、課題の本質を見抜き、投資対効果が見える形で施策を設計・実行してきました。15年以上にわたりアドテク・マーケティング領域で培った大規模データ処理や高可用性システム構築の技術力を強みとしています。

営業・CRM、カスタマーサポート、マーケティング支援、社内ナレッジ共有など、幅広い業務プロセスでのAI活用を企画から定着まで伴走し「PoCで止まらない」「コストと成果のバランスを取りながら全社展開する」ための実践的な支援を行い、持続的な成果を創出を支えます。

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