会社でAIを導入したい。何から始める？最初の一業務を決める5つのステップ。

ツール選びの前に、困りごと・対象業務・試す条件を整理。小さく試し、導入するか判断するまでの進め方を、初めての担当者向けに解説します。

AIを導入したいけれど、対象の仕事も使うサービスも決まっていない。そんなときに、いきなり全社の計画を完成させる必要はありません。まず一つの仕事で、役立つかどうかを確認する方法があります。

ここで紹介する五つのステップは、最初の試行を組み立てるための一例です。会社の規模や業務の性質によって、必要な確認や期間は変わります。

1. 困りごとを、作業の言葉で書く

「生産性を上げたい」だけでは、何を変えるか決めにくくなります。「毎週の報告資料をまとめる」「問い合わせの過去回答を探す」「会議後に決定事項を整理する」など、実際の作業に分けます。

それぞれについて、誰が、どのくらいの頻度で、何を材料に作業しているかを書きます。正確な計測がまだできなくても、おおよその状況を集めることはできます。その後、試す対象について実測すると、比較の出発点になります。

候補を比べるときは、作業時間の大きさに加え、材料が揃うか、結果の正しさを確かめられるか、間違いを試行中に止められるかを考えます。

例えば、社内で確認して使う文章の下書きと、顧客へ自動で送信する文章では、試し方が違います。まず下書きまでに範囲を区切り、担当者が確認するところまでを検証する方法があります。決まった計算や転記であれば、AIを使わない自動化も比較対象です。

AIの活用候補を探す際は、IPAの導入パターンも参考になります。ただし、紹介されている機能がそのまま自社の成果を保証するものではありません。IPA：AIの利活用、AIによるDXの推進

「便利だった」という感想だけで終わらせないために、導入前と比べる項目を決めます。例えば、完成までの時間、必要な修正、情報の抜け、利用者が困った箇所などです。

下書きを作るなら、「必要な項目が揃う」「事実と異なる記述がない」「人が確認して完成させる負担が減る」などを具体的な例で確認します。普段よくある例だけでなく、情報が足りない例や例外も含めます。

生成AIの出力は、自然な文章でも正しいとは限りません。確認の工程を含めた試行にすることが大切です。NISTも、生成AIのもっともらしい誤出力をリスクとして扱っています。NIST Generative AI Profile

対象業務、使う材料、参加する人、終了時に確認することを決めます。「誰が試し、誰が結果を確認するか」を分けておくと、操作に詳しい人だけの評価になりにくくなります。

入力してよい情報や、出力を使ってよい範囲も決めます。最初は架空データや公開情報で試すなど、会社の扱いに合う方法を選びます。検証中の出力が、そのまま顧客へ送られないようにするなど、試行と実務の境界も必要です。

記録は複雑にしすぎず、使った例、結果、確認・修正にかかった手間、困ったことを残します。比較する条件を揃えないと、変更が効いたのか判断しにくくなります。

結果が良ければ、利用者や対象業務を少しずつ増やすことを検討します。うまくいかない場合は、AIの指示、資料、業務手順のどこに原因があるかを確認します。費用や確認の手間が見合わなければ、導入を見送ることも判断の一つです。

試行で使えたことと、全社で使えることは別です。利用者への説明、管理者、問い合わせ対応、利用料の管理など、広げるときに必要な作業を追加します。

この五項目があれば、社内で試す場合にも外部へ相談する場合にも、話の土台になります。ツール名を決める前に、まず一つの仕事を具体的に説明するところから始めてみてください。

この記事の発信者DiluNova株式会社