多くの企業で見られるのが、**「ChatGPTを試してみたけれど、業務ではどう活かせばいいのか分からない」**というケースです。生成AIを「少し便利なチャットツール」や「検索の代替」として捉えてしまうと、全社的な活用にはなかなか結びつきません。
本質的には、生成AIを導入するとは「社内の一部業務をAIに担わせる」という構造的な変化を意味します。そのため、業務設計・情報の整理・社内ルールの整備など、事前準備が欠かせません。
生成AI導入で失敗しないために、企業が最初に考えるべきこと
- 近年、生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。営業資料の自動生成やFAQ対応、社内文書の要約など、さまざまな場面で応用が進む一方で、「どうやって導入すればよいのか分からない」という声も少なくありません。
生成AIを業務に根づかせるには、単にツールを試すだけでは不十分です。重要なのは、業務全体への“組み込み”を前提とした設計と運用の仕組みづくり。成功のためには、事前に押さえるべき視点や段階があります。
よくある誤解と導入のつまずき
導入に向けた基本ステップ
企業での導入は、以下のようなプロセスを段階的に踏むことが一般的です。
| ステップ | 主な内容 |
|---|---|
| ① 現状整理 | 業務課題、データの所在、既存ツールの洗い出し |
| ② ユースケース設計 | どの業務で効果を期待するか（文書作成、問い合わせ対応など） |
| ③ モデル・ツール選定 | GPT系、Claude、オンプレ型などを比較検討 |
| ④ 導入環境の整備 | API接続、クラウドかオンプレか、インフラの構築 |
| ⑤ 利用ルールの策定 | 情報の取扱い、誤用防止、出力の確認手順など |
| ⑥ 社内教育と定着支援 | 利用者向けのトレーニングと体制づくり |
これらは単なる技術導入ではなく、AIを組織文化や業務プロセスにどう溶け込ませるかという視点が重要になります。
導入支援サービスの活用とその役割
こうしたプロセスを企業だけで完結するのは簡単ではありません。そこで活用が進んでいるのが、生成AI導入支援サービスです。
たとえば、導入初期にはPoC（概念実証）を行い、限定的な業務にAIを適用して効果を検証します。その結果をもとに、本格的な導入範囲を検討していくという流れが一般的です。
ただし、PoCが成功しても、その後の展開がうまくいかないこともあります。多くの場合、リテラシーのばらつきやルールの不備、定着支援の不足が原因です。導入支援ではこうした“定着フェーズ”を重視し、ツールの選定だけでなく、社内教育やフォローアップ体制の設計まで含めた支援が行われます。
セキュリティと知識活用のバランスをとる
生成AI導入において重要なテーマのひとつが、セキュリティとナレッジ活用の両立です。
たとえば、社内の機密情報を含むデータを外部AIに渡す場合、クラウドサービスを経由することで情報漏えいリスクが生じます。そのため、利用ガイドラインやプロンプト設計の工夫が不可欠になります。
一方で、社内文書やマニュアルをもとにAIに学習させることで、問い合わせ対応や文書作成の精度が大幅に向上する可能性もあります。
このように、「守るべき情報」と「活用すべき知識」を明確に分け、活用設計を進めることがカギになります。
生成AI導入は“業務設計”である
生成AIの導入とは、単なるツール選びではなく、業務そのものを見直し、再設計するプロセスです。
目的を明確にし、どの業務で何を変えたいのかを見極めるところから始めることが、成功への近道です。
段階的に導入し、継続的な教育とルール整備を重ねながら定着させていくことで、生成AIは「便利なツール」ではなく、業務の一部として自然に根づいていくはずです。
Dynabookの「生成AI導入支援サービス」は、導入環境の構築から自社データを使う業務アプリを作成し、
実際の業務へ活用、定着化させるまでを一気通貫でサポートいたします。お気軽にお問い合わせください。
