生成AI導入を成功に導くステップと条件

このページでわかること

• 生成AI導入を成果につなげるためのプロセス設
• 導入ステップごとの具体的な進め方と注意点
• 成功と失敗を分ける組織設計の分岐点

生成AI導入が本格化する今

生成AIは、試験的なPoCから日常業務への実装フェーズに移行しています。

たとえば海外ではモルガン・スタンレーが数万人規模でAIアシスタントを展開し、顧客対応や資料検索を効率化しました。国内でもイオングループが共通基盤を整備し、月3.3万時間の業務削減を実現するなど、大規模導入の成果が表れています。

いまや「試す技術」ではなく、成果を前提に設計し、組織に定着させる段階に入っています。

成功のための生成AI導入ステップ

生成AIを導入する企業は急増していますが、成果を出している企業とそうでない企業の差は明確です。単にツールを配布するだけでは定着せず、PoCのまま立ち消えになるケースも珍しくありません。

一方で、イオングループが全社共通基盤を整えて月3.3万時間の削減を実現したように、設計を誤らなければ短期間で大きな成果を出せることも事実です。海外ではモルガン・スタンレーが数万人規模でAIアシスタントを展開し、営業担当者の業務効率を飛躍的に高めました。

こうした成功企業に共通しているのは、段階を踏んだ導入プロセスです。ここからは、国内外の実例を交えながら6つのステップを解説します。自社の計画を進める際の指針として活用してください。

ステップ1：ユースケースを絞り込む

最初の一歩は、導入対象をROIが測りやすい領域に絞ることです。営業資料の自動生成、定型レポート作成、契約書の一次チェックなどは効果を数値で証明しやすく、経営層に成果を説明する根拠になります。

明治安田生命は営業支援AI「MYパレット」を導入し、成約率を25％向上させました。営業というROIが見えやすい領域から始めたことが成功の要因です。

数値目安：社員30〜100人規模、1〜2カ月以内にPoCを完了。作業時間を20〜30％削減できるかを基準に。

確認ポイント

• 成果を数値化できる業務を選べているか
• PoCのゴールを「削減率」など定量で設定しているか

ステップ2：専用基盤とセキュリティを整備する

基盤が不十分なまま導入を進めると、セキュリティ懸念から利用停止になるリスクがあります。専用環境を整備し、アクセス権限や利用ログの仕組みを組み込むことが欠かせません。

損保ジャパンは自社特化の生成AI「おしそんLLM」を開発し、回答精度と安全性を両立しました。基盤整備を早期に進めたことで、現場の安心感を得られた事例です。

数値目安：整備期間は3〜6カ月。利用者の5割以上が「安心して使える」と答える状態を確保。

確認ポイント

• 社内専用環境を整えているか
• 権限管理・利用ログの仕組みを実装しているか

ステップ3：現場での検証と改善を繰り返す

PoCを終えたら実務に組み込み、精度や使い勝手を現場で検証します。営業部門なら提案資料の生成、法務なら契約書レビューに実際に適用し、利用ログを分析しながら改善します。

Morgan Stanleyは「AI @ Morgan Stanley Debrief」を導入し、顧客面談記録とフォローアップを自動化しました。現場での試行と改善を重ねた結果、従来数日かかっていた作業を数時間に短縮することに成功しています。

数値目安：検証期間は2〜3カ月。誤答率10％未満を安定して達成できるかを基準に。

確認ポイント

• 実業務に組み込んで検証しているか
• 利用ログや精度を定期的にレビューしているか

ステップ4：教育とリテラシーを底上げする

生成AIは使い方の差が成果を左右します。プロンプト集やガイドラインを整え、研修を継続的に行うことで社員全体の水準を底上げすることが重要です。

LIFULL HOME’Sは社内AI基盤「keelai」をSlackと連携させ、社員利用率90％超を実現しました。教育や利用習慣化の仕組みが定着の鍵となった事例です。

数値目安：対象社員の80％以上が初回教育を受講。3カ月以内に半数が「毎週利用している」状態を目指す。

確認ポイント

• 利用ガイドや事例集を整備しているか
• 継続的な研修体制を設けているか

ステップ5：小さな成功を横展開する

初期導入で得られた成果を社内に可視化し、他部門へ展開します。数値で効果を示すことが利用拡大を後押しします。

イオングループは共通基盤を整備し、最初の成果を他部門に広げることで月3.3万時間の削減を達成しました。成功を横展開できる設計が、大規模導入を可能にしました。

数値目安：半年以内に2〜3部門へ展開。1年以内に全社の30〜40％が利用する状態を目指す。

確認ポイント

• 成果を数値で社内共有しているか
• 横展開の対象部門を明確に定めているか

ステップ6：エージェント活用を視野に入れる

最終段階では、複数システムを横断して自律的に業務を処理するAIエージェントを導入します。契約レビューや社内問い合わせなど、人が行っていた業務を自動化できます。

DHLは営業・法務・カスタマーサポートにAIエージェントを展開し、業務全体の自動化を推進しました。その結果、従業員は付加価値の高い業務に集中できる環境を実現しました。

数値目安：導入開始から18〜24カ月でエージェントを一部導入。まずは業務全体の10〜20％を任せる規模感から。

確認ポイント

• 将来のエージェント活用を設計段階から想定しているか
• RPAや既存システムとの連携計画を立てているか

成功と失敗を分ける分岐点

生成AI導入の成否を分けるのは、経営層と現場をどう結びつけるかです。トップダウンの意思決定と現場の改善サイクルを両立できた企業は、PoC止まりを超えて全社導入に成功しています。

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【CNBC】Morgan Stanley rolls out AI assistant to thousands of financial advisors
https://www.cnbc.com/2023/09/28/morgan-stanley-rolls-out-ai-assistant-to-thousands-of-financial-advisors.html
【ビジネス＋IT】イオングループが生成AI基盤を全社導入、月3.3万時間の業務削減を実現
https://www.sbbit.jp/article/cont1/127144
【日本経済新聞】明治安田生命、営業支援AI「MYパレット」で成約率25％向上
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC2782G0X20C24A3EA2000/
【PlusWeb3】損保ジャパン、生成AIを活用した照会回答支援システム「おしそんLLM」を本格展開
https://plus-web3.com/media/latestnews_1010_4321/#:~:text=%E6%90%8D%E4%BF%9D%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%83%91%E3%83%B3%E3%80%81%E7%94%9F%E6%88%90AI
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https://www.dhl.com/global-en/home/press/press-archive/2024/dhl-supply-chain-implements-generative-ai.html
【PR TIMES】LIFULLが社内AI基盤「keelai」を導入、社員利用率90％を達成し3万時間超を削減
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