グラファーでは「生成AIを企業でどう使えばいいか分からない」「生成AIによる成果が出ない」といった課題に対し伴走型の支援や研修、プロダクト開発を通じて一気通貫で支援します。生成AI活用でお困りの方はお気軽にご相談ください。
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目次
- 導入プロジェクトのポイント
- 1. メンバー
- 2. 検証テーマの選定
- 3. サポート体制
- 4. ゴール設定
- 5. モニタリング
- 6. 研修
- 7. コミュニティ
- 8. 検証後のロードマップ
- まとめ：ポイントを押さえて企業の生成AI導入を成功に導く
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導入プロジェクトのポイント
多くの企業では、生成AIが自社の業務にどのようにフィットするのかを確認するために、導入検証を行います。この検証の際に押さえておきたいのが、メンバーの選定やゴール設定など、以下に挙げる8つのポイントです。こうした観点をあらかじめ検討しておくことによって、導入プロジェクトをスムーズに進行し、最終的に生成AIの効果を引き出すことにつなげることができます。
ポイント | 検討しておくべきこと | |
|---|---|---|
1 | メンバー | 全社で進めるのか、小規模で始めるのか、選定方法 |
2 | 検証テーマの選定 | 生成AIの活用を検証する業務を選定 |
3 | サポート体制 | エラー対応などの社内サポート |
4 | ゴール設定 | いつまでにどのような状況を目指すのか |
5 | モニタリング | モニタリングの内容や実施方法 |
6 | 研修 | 社員向けの研修の内容 |
7 | コミュニティ | 知見を共有するための社内コミュニティの内容 |
8 | 検証後のロードマップ | 検証後にどのように規模や対象業務を拡大していくのか |
以下では、それぞれの項目について詳しく解説していきます。
1. メンバー
企業の生成AI導入プロジェクトでは、初期から全社展開していく方法と、有志などのプロジェクトメンバー数人でスタートする方法があります。どちらの方法がよいといった定石はなく、企業の考え方によって異なります。
プロジェクトメンバー数人で小規模にスタートする場合、メンバーの選定方針は大きな課題です。業務以外でも生成AIを利用していたり、新しいことにチャレンジしたいといった前向きなメンバーを選定したりすることは、プロジェクトの成功につながる要因だと言えます。
2. 検証テーマの選定
生成AIを活用する対象業務を選定する際には、先に生成AIの能力を把握し、それに合わせて業務を見つけるのではなく、現在行われている業務の中から、生成AIの活用が期待できるものを選びます。生成AIありきで検討してしまうと、具体的な業務での活用が難しい場合があるためです。業務を選定した後は具体的なタスクに分解して、「どの部分に生成AIを活用できるのか」「どの部分は人が行うべきか」を見極めます。
3. サポート体制
生成AIの導入を円滑に進めるためには、エラー発生時や利用方法が不明な場合など、ユーザーが困った際に迅速に対応できるサポート体制が必要です。
そのためにできるのが、専門的知識を持ったメンバーを配置し、ユーザーからの問い合わせや問題に対応する事務局を設置するなどの対策です。専門的な知識を持つメンバーがいない場合には、初期的に、伴走支援などのサービスを利用し、外部の専門家からの支援を得ることが推奨されます。これにより、ユーザーは安心して生成AIを使用することができます。
4. ゴール設定
生成AI導入プロジェクトを開始する際には、「いつまでに」「どのような状態」を目指すのかを定性的・定量的に設定することで、プロジェクト全体の方向性が明確化します。設定したゴールに近づくことが「成功体験」を生み出し、社員が自発的に導入を進めるサイクルを作り出すきっかけとなります。
ゴールの例としては、具体的な業績改善・業務効率化・顧客満足度の向上などの事例をいくつ創出するかや何時間程度の業務時間を削減するかなど、具体的な成果に関連したものが挙げられます。また、期間や範囲・進行具合を測るためのKPIも設定し、途中経過を定期的にチェックすることで、プロジェクトの進行状況を明確に把握し、必要に応じて適時に修正を行うことが可能になります。
これらのゴール設定により、プロジェクトは明確な目標に向かって進むことができ、成功への道筋が見えるようになります。その結果、参加メンバーのモチベーション向上や、組織全体の一体感形成にも寄与します。
5. モニタリング
次はモニタリングです。途中経過の確認なしに生成AIの導入がスムーズに進むケースはないといっても過言ではありません。自社環境において、利用が進む人と進まない人の間には何らかの差が存在します。その差を詳細に分析し、利用が進まない人々のボトルネックを特定することが重要となります。
モニタリングにより、具体的な問題点や改善点が明らかになれば、新たな施策の検討が可能です。例えば、特定の業務で利用が進まない場合には、ツールの使い勝手や利用者自身のスキル不足が原因である可能性があります。そのような場合、ユーザーインターフェースの改善・研修などを行い、利用状況が変化するのかを確認しながらプロジェクトを進めていきます。
6. 研修
生成AIに不慣れな担当者の場合、使いこなすのが難しく「生成AIは使えない」と誤った認識をするケースも多く見られます。このような誤った認識を防ぐために有効なのが、生成AIの基本的な考え方や、プロンプトの基礎といった知識を共有するための研修です。
また、導入後の業務のあり方についても、前もって考えることが重要です。たとえば、生成AIの活用を前提としたワークショップを開催することで、具体的な業務改善のアイデアを共有し、新たなワークフローを設計することが可能となります。
こうした研修は、生成AIを導入する企業の文化を形成し、その活用を浸透させるためにも重要なステップです。例えば、さまざまな業務に対する生成AIの活用方法を共有することで、その可能性を引き出すことができます。また、生成AIの得意分野・苦手分野を理解することで、無理な導入を避け、効果的に進めることも可能になります。
7. コミュニティ
生成AIの導入を進めるにあたっては、導入経験者や利用者同士の情報交換も有用です。具体的な利用例や、エラー発生時の対処法など、現場の知見を共有することで、全体のスキル向上や問題解決がスムーズに進みます。
そのために検討できるのが、知見を共有できる社内コミュニティです。定期的なミーティングの設定や、内部の情報共有ツールを活用した情報ボードの設置など、形式はさまざまです。重要なのは、つまづいた部分を共有し、解決策を模索できる場を設けることです。これにより、生成AIの活用を加速させ、企業全体としての利益を最大化させることができます。
8. 検証後のロードマップ
最後に、検証後のロードマップについて説明します。限定された部署や業務で生成AIの導入検証を行った後には、その展開をどのように進めていくかの具体的な計画が必要となります。プロジェクトメンバー以外に広げていくための計画や、検証した業務以外への適用方法についても検討する必要があります。
このようにロードマップを作成する段階では、プロジェクトの成果報告が重要です。どのようにプロジェクトを進めてきたのか、どのような成果が得られたのかを共有し、全社に広めるためには何が必要なのかを明確にします。その上で、全社展開へ向けた具体的なストーリーやステップを設定し、全体のビジョンを共有します。こうしたロードマップにより、組織全体での浸透と活用が実現します。
まとめ：ポイントを押さえて企業の生成AI導入を成功に導く
生成AIの企業導入を成功させるためのポイントをご紹介しました。これらのポイントを適切に組み合わせて進めていくことが成功への鍵となります。しかし、どのように組み合わせ、どの順序で進めていくのが最適なのかは、企業の現状や目指すべきゴールにより異なります。
「Graffer AI Solution」は、詳細なヒアリングに基づき、最適な導入プランを提案します。生成AIの導入から活用まで伴走し、企業の生成AI導入を全面的に支援します。この記事が、皆様のビジネス変革においてヒントとなれば幸いです。
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文：東 真希 / 図：望月 麻由
