AIコンサルタントの導入における役割｜できること・依頼の時期と進め方

AIコンサルティングの意味

AIコンサルティングとは、企業がAIを業務に取り入れるときに、外部の専門家が計画づくりから定着までを支援するサービスです。「どの業務にAIを使えば効果が出るか」「どのツールを選ぶか」「社内でどう使い続けるか」といった判断を、企業と一緒に考えます。

AIそのものを売るサービスではなく、AIを使って業務の課題を解決するための考え方と進め方を提供する点が特徴です。相談に乗るだけのサービスもあれば、システムの開発や社員の研修まで行うサービスもあり、どこまでを支援するかは会社によって違います。AIコンサルと略して呼ばれることも多く、生成AIに絞った支援は生成AIコンサルティングと呼ばれることもあります。

AIコンサルタントの役割

AIコンサルタントの役割は、大きく次の5つに分けられます。

AIの技術にくわしいだけでなく、経営や現場の課題と技術の間をつなぐことが、AIコンサルタントにもっとも期待されていることです。AIを使うこと自体が目的にならないよう、業務の課題から考えてくれる相手かどうかが大切です。それぞれの役割が導入のどの段階で必要になるかは、次の章で詳しく見ていきます。

AIコンサルタントに求められる知識とスキル

AIコンサルタントには、主に4つの力が求められます。1つ目は、生成AIや機械学習などのAIの仕組みと、得意なことと苦手なことを理解していることです。2つ目は、業界や業務への理解です。現場の作業の流れを知らなければ、使われない仕組みを提案してしまいます。

3つ目は、計画を立てて期限どおりに進めるプロジェクト管理の力、4つ目は、経営層と現場の両方の話を聞き、わかりやすく説明するコミュニケーションの力です。頼む側から見ると、担当者がこの4つのどれに強いのかを知っておくと、頼める範囲を見極めやすくなります。

AIコンサルティングが求められている背景

中小機構の調査によると、中小企業のAIの導入率（全社的に導入している・一部の業務で導入しているの合計）は20.4%で、導入を検討している企業の18.6%と合わせると、39.0%がAIの導入に前向きです。導入済みの企業では「生成AI」を使っている割合が82.6%ともっとも高くなっています（出典：中小機構『中小企業のAI等の利活用に係る実態調査』2026年3月）。

一方で、同じ調査では「成功事例や活用事例などの情報」が十分に手に入っていないと答えた企業が83.3%、ベンダーや製品を選ぶ情報が足りないと答えた企業が79.8%ありました。AIを使いたい気持ちはあっても、何から手をつければよいか判断する材料が足りていない企業が多いことがわかります。判断の材料が足りないところを外部の知識で補うことが、AIコンサルティングが求められている理由です。

構想の段階｜課題を特定し、方針を決める

AI導入の入口で、コンサルタントは業務の流れと作業時間を聞き取り、どこに手間がかかっているのかを整理します。そのうえで、AIで解決できる課題とそうでない課題を分け、効果の大きさと取り組みやすさから優先順位をつけます。

この段階で大切なのは、「AIで何ができるか」ではなく「どの業務の、どの手間を減らしたいか」から話を始めることです。経営の目標とつなげて方針を言葉にしておくと、社内で予算を通すときの説明にもそのまま使えます。

選定の段階｜ツールと依頼先を絞り込む

取り組む業務が決まったら、既製のAIツールで足りるのか、社内のデータとつなぐ仕組みを作る必要があるのかを判断します。ツールで足りる場合は、扱えるデータの範囲、管理の機能、料金の決まり方を比べて候補を絞ります。開発が必要な場合は、開発会社に渡す要件をまとめ、提案や見積もりを同じ条件で比べられるようにします。

社内の担当者だけでは、各社の提案のどこが違うのかを見極めにくいものです。コンサルタントは、発注する側に立って提案を読み解く役割を担います。

検証の段階｜PoCで効果と本番の条件を確かめる

本格的に導入する前に、小さな範囲で試して効果を確かめるのがPoC（試験導入）です。コンサルタントは、何を確かめるのか、どの数字がどこまで良くなれば本番に進むのかを、始める前に社内と決めておきます。

結果が出たら、続ける・やり方を変える・やめるのどれにするかを判断する材料をそろえます。AIでは効果が出ないとわかることも、無駄な投資を防ぐという意味では大切な成果です。

展開の段階｜本番導入の進行を管理する

PoCで効果が確かめられたら、本番の業務に組み込みます。この段階のコンサルタントは、社内の担当者、現場、ベンダーの作業の順番と期限を管理する進行役です。使う部署を広げる順番、既存の業務の流れをどう変えるか、問題が起きたときにだれが対応するかを決めていきます。

開発まで自社で行うコンサルタントもいれば、開発は別の会社に任せて進行の管理だけを行うコンサルタントもいます。どちらの形かは、契約の前に確かめておきましょう。

定着の段階｜社内で使い続ける力を育てる

AIは入れただけでは使われません。コンサルタントは、職種に合わせた研修、入力してよい情報を決める利用ルール、よく使う指示文（プロンプト）の整備を通じて、社員が使い続けられる状態をつくります。

あわせて、どれだけ使われ、どれだけ時間が減ったかを測り、使い方を見直します。いずれ社内だけで回せるように、社内の担当者に知識と手順を引き継ぐところまでが、この段階の役割です。

AI活用の相談・助言

月に数回の打ち合わせやチャットで、AI活用の進め方や技術的な疑問に答えてもらう支援です。「このツールは自社の業務に使えるか」「社員にどこまで使わせてよいか」といった、日々出てくる判断を相談できます。社内に手を動かす担当者がいて、判断の相談相手がほしい企業に向いています。

業務の洗い出しと課題の整理

部署ごとに業務の流れと作業時間を聞き取り、AIで減らせる手間を探します。AIを入れる前の段階で、どの業務にどれだけ時間がかかっているかを見えるようにすることで、効果の大きい業務から順に取り組めるようになります。「AIで何ができるかわからない」という段階の企業は、ここから頼むのがおすすめです。

AI戦略とロードマップづくり

洗い出した課題をもとに、AIを使う業務の優先順位、導入の順番、必要な体制と予算を計画にまとめます。経営の目標とつなげて計画を立てるため、社内で予算を通すときの説明資料としても使えます。全社でAIを使う方針を決めたいときに向いた支援です。

AIツールの選定と初期設定

ChatGPTやMicrosoft Copilot、Geminiなど、業務に合うAIツールを比べて選び、初期設定や社内への配布を手伝ってもらう支援です。ツールによって、扱えるデータの範囲や管理の機能、料金の決まり方が違います。特定のツールに偏らずに比べてもらえるかを、最初に確かめておきましょう。

PoC（試験導入）の設計と検証

PoCとは、本格的に導入する前に、小さな範囲で試して効果を確かめることです。AIコンサルには、何を確かめるか、どの数字で合否を決めるかといった検証の設計から頼めます。PoCの進め方や成功の基準の決め方は AIのPoC（概念実証）の進め方 で詳しくまとめています。

システムの開発とデータ連携

社内の文書を読み込んで答えるAIや、業務システムとAIをつなぐ仕組みなど、既製のツールだけでは足りない場合は開発が必要になります。開発まで自社で行うAIコンサルもあれば、計画だけを作り、開発は別の会社に任せる形もあります。開発や導入の作業まで任せたい場合は、AI導入支援 の会社も候補に入れて比べるとよいでしょう。

社員研修と利用ルールづくり

AIを入れても、社員が使い方を知らなければ効果は出ません。AIコンサルには、職種に合わせた研修や、入力してよい情報・してはいけない情報を決める社内ルールづくりも頼めます。研修会社の選び方は 企業向けAI研修、情報の扱いの注意点は 生成AIのセキュリティ対策 で紹介しています。

運用・定着と効果の測定

導入したあと、どれだけ使われているか、どれだけ時間が減ったかを測り、使い方を見直していく支援です。効果を数字で確かめられると、次にAIを広げる業務も決めやすくなります。いずれは社内だけで回せるようにしたい場合は、AI内製化の進め方 もあわせて読んでおくと、支援の終わり方を決めやすくなります。

コンサルタントが担当する範囲

コンサルタントが担当するのは、主に「考える」「比べる」「進める」仕事です。課題を整理して計画の案をつくり、ツールや依頼先を同じ観点で比べ、社内とベンダーの作業が計画どおりに進んでいるかを確かめます。技術にくわしくない社内の担当者に代わって、ベンダーの提案や見積もりが妥当かを見極めるのも大切な役割です。

社内担当者が担当する範囲

社内の担当者は、現場の業務を知る人として、課題を伝え、目標と予算を決め、選んだ結果に責任を持ちます。社内のデータを集める、現場の協力を取りつける、社員に利用ルールを周知するといった、社外の人には進めにくい仕事も担当者の役割です。AIの知識よりも、対象の業務をよく知っていて、社内の調整ができる人が向いています。

ベンダー・開発会社が担当する範囲

ベンダーや開発会社は、決まった要件にもとづいて仕組みを作り、設定し、稼働後の保守を行います。ツールの提供会社であれば、操作方法の案内や設定の支援も行います。ベンダーは作る・動かすことの専門家ですが、どの業務にAIを使うべきかの判断までは求められていないことが多いため、要件を決める段階は社内とコンサルタントで固めておくと進めやすくなります。

分担を決めるときに外せない3つの点

1つ目は、仕事ごとに担当者の名前を決めることです。「一緒に進める」とだけ決めると、だれも手をつけない仕事が残ります。2つ目は、データの準備をだれが担うかを先に決めることです。社内のデータを集める作業は思った以上に時間がかかり、遅れると全体の予定がずれます。

3つ目は、コンサルタントとベンダーが同じ会社かどうかを確かめることです。同じ会社が計画と開発の両方を担う場合は、話が早く進む一方で、計画が自社の開発を前提にしたものになりやすい面もあります。別の会社の場合は、両者の打ち合わせに社内の担当者が必ず加わるようにしましょう。

文書・資料の作成

生成AIがもっとも力を発揮しやすいのが、文章を書く仕事です。提案書の構成、報告書の下書き、定型のメールなどは、AIに下書きを作らせて人が直す形にすると、作業時間を減らしやすくなります。AIコンサルには、社内でよく作る文書の型をそろえ、そのまま使える指示文（プロンプト）を整えるところから頼めます。

問い合わせ対応

お客様や社内からの問い合わせのうち、答えが決まっている質問はAIに任せやすい業務です。過去の問い合わせを整理して答えの元になる情報をそろえることと、AIが答えられない質問を担当者に引き継ぐ流れを決めることが、うまく動かすための要点になります。チャットボットの選び方は AIチャットボットの比較 で紹介しています。

社内の情報検索

就業規則や業務マニュアル、過去の提案書などをAIに読み込ませ、質問すると根拠の文書とあわせて答えが返ってくる仕組みです。どの文書を読ませるか、古い文書をどう扱うか、だれがどの情報を見てよいかといった整理が必要になるため、AIコンサルの支援が役立ちやすい業務です。

会議の記録と要約

会議の録音を文字に起こし、決まったことと次にやることをまとめる作業は、AIで大きく減らせます。すぐに始められる一方で、社外の人が参加する会議の録音や、記録の保存先のルールを決めておかないと、情報の扱いで問題が起きることがあります。

データ分析と需要予測

売上、在庫、来店数などのデータから、先の需要を予測して発注や人員の配置に生かす使い方です。予測の精度はデータの量と質で決まるため、どのデータがそろっているかを確かめるところから始めます。データが足りない場合は、データを集める仕組みづくりから頼むことになります。

検査・点検

製造業では、製品の外観の検査や、設備の異常の早期発見にAIが使われています。画像や機械のデータを集め、AIに学習させる必要があるため、PoCで精度を確かめてから広げるのが一般的です。

最初に取り組む業務は、時間がかかっていて、成果を数字で測りやすいものを選ぶとよいでしょう。業務別・業種別の活用事例は 中小企業のAI活用事例 でまとめています。

ITコンサルとの違い

ITコンサルは、基幹システムやネットワークなど、IT全体の計画と導入を支援します。AIコンサルは、その中でもAIを使う業務と方法に絞って支援する点が違います。AIは、使ってみないと精度がわからないことが多いため、小さく試して確かめる進め方を得意としているかどうかも違いの1つです。

DXコンサルとの違い

DXコンサルは、デジタル技術を使って事業や組織のあり方を変えることを支援します。AIはその手段の1つという位置づけです。業務の進め方そのものを見直したいならDXコンサル、AIを使う業務と方法を具体的に決めたいならAIコンサルが合っています。実際には、両方を手がけている会社も多くあります。

AI導入支援・システム開発会社との違い

AI導入支援や開発会社は、決まった仕組みを作って導入する作業を主に行います。AIコンサルは、何を作るべきか、そもそも作る必要があるかを決めるところから支援する点が違います。最近は、計画から開発、定着までを一つの会社で行うところも増えており、呼び方だけで区別するのは難しくなっています。呼び方ではなく、計画・開発・定着のどこまでを自社で行う会社なのかを確かめましょう。AI導入支援については AI導入支援とは で詳しく紹介しています。

AIツールの提供会社との違い

AIツールの提供会社も、導入の相談や使い方の研修を行っています。ただし、提案は自社のツールを前提にしたものになりやすい点に注意が必要です。どのツールを使うかから比べたい段階なら、特定のツールに偏らないAIコンサルに相談するほうが向いています。

AIエンジニアとの違い

AIエンジニアは、AIのモデルや仕組みを設計して作り、動かす技術の専門家です。AIコンサルタントは、業務の課題からAIを使う場所を決め、導入の計画と進行、社内への定着までを支援します。作る人と、何を作るかを決めて導入を進める人、という違いです。

社内にAIエンジニアがいても、どの業務から手をつけるか、現場をどう巻き込むかで止まっている場合は、コンサルタントの支援が役立ちます。反対に、作るものが決まっていて技術的な中身を詰めたい段階なら、エンジニアや開発会社に直接相談するほうが早く進みます。

データサイエンティストとの違い

データサイエンティストは、社内に貯まったデータを統計や機械学習の手法で分析し、売上の予測や要因の特定といった答えを導く専門家です。分析そのものが仕事の中心で、分析に使えるデータがそろっていることが前提になります。

AIコンサルタントは、そもそもどの業務にAIを使うかを決め、データが足りなければ集め方から整えます。分析したい課題がすでに決まっているならデータサイエンティスト、どこから手をつけるかを決めたい段階ならAIコンサルタント、という使い分けになります。

AIコンサル会社のタイプ

AIコンサルの会社は、経営の戦略づくりに強い大手のコンサルティングファーム、開発まで行うAI専門の会社、研修や定着の伴走に強い会社、月額で相談に乗る顧問型のサービスなどに分かれます。タイプごとの特徴とおすすめの会社は AIコンサル・AI導入支援会社のおすすめ比較 で詳しく比べています。

遠回りを減らせる

AIの導入では、ツールを入れたものの使われない、試したものの本番に進めない、といったつまずきがよく起こります。ほかの企業での進め方を知っている専門家に頼むと、つまずきやすい点を先に避けられ、効果が出るまでの時間を短くしやすくなります。

自社に合うツールと進め方を選べる

AIツールは種類が多く、新しい機能も次々に出てきます。社内の担当者がすべてを調べて比べるのは大きな負担です。業務の内容と予算、情報の扱いの決まりに合わせて候補を絞ってもらえるため、選ぶための時間を減らせます。

社内にAIの知識がたまる

研修や一緒に作業する中で、社員がAIの使い方や考え方を身につけられます。支援が終わったあとも社内で続けられるように、知識を社員に引き継ぐことまで契約の目的に入れておきましょう。

情報の扱いとリスクに備えられる

生成AIに社外秘の情報を入力してしまう、AIの答えの誤りに気づかずに使ってしまう、といったリスクへの備えも相談できます。利用ルールや確認の手順を最初に決めておくことで、社員が安心してAIを使えるようになります。

費用がかかる

外部の専門家の知識と時間を使うため、費用がかかります。相談だけなら月数万円から頼めるサービスもありますが、計画づくりや開発まで頼むと金額は大きくなります。料金体系ごとの目安と見積もりの見方は AIコンサルティングの費用相場 で詳しくまとめています。

すぐに成果が出るとは限らない

業務の洗い出し、試験導入、社内への展開と段階を踏むため、効果が見えるまでには時間がかかります。試してみて、AIでは効果が出ないとわかることもあります。最初に、いつまでに何を確かめるかを決めておくと、続けるかどうかを判断しやすくなります。

任せきりにすると社内に知識が残らない

計画も作業もすべてを外部に任せると、契約が終わったあとに社内でだれも続けられない状態になりがちです。社内の担当者を決めて、打ち合わせや作業に一緒に加わることが、効果を長く保つための条件です。

特定のツールや会社に頼りきりになる

特定のツールを前提にした提案や、中身がわからない仕組みを作られると、あとから別のツールや会社に乗り換えにくくなります。作った仕組みの設計書や設定の情報を受け取れるか、契約を終えるときに何を引き継いでもらえるかを、契約の前に確かめておきましょう。

目的があいまいなまま始めてしまう

「他社も使っているから」「とにかくAIを入れたい」という理由で始めると、何をもって成功とするかが決まらず、効果を説明できないまま止まってしまいます。コンサルタントは、どの業務のどの手間を減らすのか、どの数字で効果を測るのかを最初に言葉にする手助けをします。「顧客対応の時間を減らす」「見積書の作成を早くする」のように、ゴールを業務の言葉で決めておくことが出発点です。

PoCから本番に進めない

試験導入を何度も繰り返すだけで、本番に進まないまま時間と費用がかかる状態は「PoC止まり」とも呼ばれます。原因の多くは、どの結果が出たら本番に進むのかを決めないまま試していることです。コンサルタントは、合否の基準、判断する時期、本番に進んだときの予算と体制を、PoCを始める前に社内と合意しておく役割を担います。

現場が使ってくれない

経営層や一部の担当者だけで仕組みを決めると、現場の作業の流れに合わず、使われなくなることがあります。コンサルタントは、計画の段階から現場の担当者に話を聞き、試験導入にも参加してもらうように進めます。使い方の研修や、困ったときの問い合わせ先を決めておくことも、現場に根づかせるための大切な仕事です。

使えるデータがそろっていない

社内の文書を読ませるAIや需要予測のように、データを使う仕組みでは、データが紙のままだったり、部署ごとに形がばらばらだったりすると、思った精度が出ません。コンサルタントは、使うデータがどこに、どんな形であるのかを先に洗い出し、整える作業の量と担当を計画に入れます。データの整備が大きすぎる場合は、既製のツールで始められる業務から先に取り組むといった、順番の組み替えも提案します。

頼んだほうがよい5つの場面

どの場面にも共通するのは、社内だけでは判断の材料が足りず、検討が止まっていることです。検討が止まったまま1〜2か月たっているなら、外部に相談するよいタイミングです。

まだ依頼しなくてもよい場面

一方で、社員がChatGPTなどを個人の作業に使い始めたい、という段階なら、まずは研修や公式の使い方の案内で十分なことがあります。また、AIを使いたい理由が「他社が使っているから」だけで、解決したい課題が決まっていない場合は、先に社内で困っている業務を書き出してから相談するほうが、相談の時間を有効に使えます。

依頼するかを決めるセルフチェック

次の8つの質問のうち、「いいえ」がいくつあるかを数えてみてください。

「いいえ」が0〜2つなら、社内で進めながら、困ったときにスポットで相談する形で十分です。3〜5つなら、業務の洗い出しや計画づくりから頼むと進めやすくなります。6つ以上なら、相談相手を決めて、計画から定着までを段階的に支援してもらう形が向いています。

中小企業が依頼するときの考え方

中小企業では、AIの担当者が他の仕事と兼務していることが多く、大きな計画よりも、1つの業務で早く効果を出すことが大切です。まずは月額の顧問や短期の診断など、小さな契約から始めるとよいでしょう。中小企業のAI導入の進め方は 中小企業のAI導入ガイド でまとめています。

有料のコンサルに頼む前に、公的な窓口で相談する方法もあります。国が全国に設置した「よろず支援拠点」では、中小企業や小規模事業者が何度でも無料で経営の相談ができ、2026年度は各拠点に配置された「AIアドバイザー」が、AIを活用できる業務の整理や、導入に向けた社内の文書・データの準備などを支援しています（出典：よろず支援拠点全国本部）。

各ステップで社内が用意するもの

コンサルタントに頼んでも、社内でしか用意できないものがあります。ステップごとに準備しておくと、打ち合わせが空回りせず、予定どおりに進めやすくなります。

社内で決めておく5つのこと

あわせて、社内で使っているツール、AIに読ませたい文書やデータの種類、情報の持ち出しに関する社内の決まりもまとめておくと、提案の前提がそろいます。

データとシステムの状況を確かめる

AIで何ができるかは、使えるデータと今のシステムで大きく変わります。相談の前に、次の点をわかる範囲で書き出しておきましょう。

すべてを正確にそろえる必要はありません。わからない点がわかっているだけでも、コンサルタントは何を先に調べるべきかを判断しやすくなります。

社内の推進体制をつくる

コンサルタントと進めるには、社内の窓口になる担当者と、判断をする責任者を決めておくことが欠かせません。担当者は、打ち合わせに出て、現場との調整やデータの準備を進める人です。責任者は、計画や本番に進むかどうかを決める人で、経営層か部門の長が向いています。

あわせて、最初に取り組む業務の現場から1〜2人に協力してもらうと、現場の作業の流れに合った計画になりやすくなります。担当者が通常の仕事と兼務する場合は、週に何時間を割けるかを先に決め、上司にも共有しておきましょう。

初回の相談でそのまま使える質問

初回の相談では、次の質問をしてみてください。答え方から、自社に合う相手かどうかを見分けやすくなります。

同じ質問を2〜3社にすると、答えの違いから、それぞれの会社の得意なことが見えてきます。

料金体系ごとの目安

金額は一般的な目安で、関わる人の数と時間によって変わります。料金体系ごとの中身、工程別の費用、見積もりの見方、料金を公開しているサービスの例は AIコンサルティングの費用相場 で詳しくまとめています。ツールの利用料や開発費まで含めたAI導入全体の費用は AI導入の費用相場 をご覧ください。

補助金を使うときの注意点

中小企業や小規模事業者向けの制度として、デジタル化・AI導入補助金があります。通常枠ではソフトウェアの導入が必須とされており、あわせて行う「導入コンサルティング・活用コンサルティング」が補助の対象経費に含まれています。補助率は1/2以内で、条件を満たす場合は2/3以内です。ソフトウェアの導入が前提の制度のため、コンサルティングだけを単独で申請する形は想定されていません（出典：デジタル化・AI導入補助金2026 通常枠）。

申請は、事務局に登録されたIT導入支援事業者と一緒に行う仕組みで、対象になるかどうかは依頼先と導入するツールによって決まります。公募の回ごとに条件や締切が変わるため、最新の内容は公式サイトで確認してください。AI導入に関わる補助金の全体は AI導入に使える補助金 でまとめています。

PR｜AIBUILDERZ AI導入支援サービス

PR

AIBUILDERZ｜AI導入支援サービス

システム構築は成果報酬型。AI研修から導入・構築・定着まで一気通貫で支援

AI研修からシステムの導入・構築・定着まで、一気通貫で支援するサービスです。業務アプリの構築費は事前にいただかず、実際に稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります。成果報酬型での対応は、当社が小規模と定義するシステムが対象です。

• 業種・規模を問わず支援どの業務からAIやシステムに置き換えるかを一緒に決め、効果の大きい業務から順に進めます。
• システム構築は成果報酬型業務アプリの構築費は事前にいただきません。稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります。
• AI導入の効果を可視化置き換える業務を一覧にし、導入前後の時間から、空いた時間とかからなくなった費用を毎月記録します。
• 小さく始めて、リスクを管理影響の小さい業務から始め、AIの実行結果は担当者が確認・承認してから反映します。

サービス資料をダウンロード無料診断を申し込む

頼みたい範囲に対応しているか

相談だけを頼みたいのか、開発や定着まで任せたいのかによって、合う会社は変わります。計画だけを作る会社に開発まで期待すると、途中で別の会社を探すことになります。最初に、頼みたい範囲と会社の支援の範囲が合っているかを確かめましょう。

自社の業務に近い支援の経験があるか

業種や業務が近い企業を支援した経験があると、現場の事情を踏まえた提案を受けやすくなります。会社の規模が近いかどうかも大切です。大企業向けの進め方は、担当者が少ない企業には重すぎることがあります。

社内に知識を残す支援があるか

研修、手順書の作成、社内の担当者との共同作業など、支援が終わったあとも社内で続けられるための取り組みがあるかを確かめます。いずれ自社で回したいなら、内製化までの道筋を示してくれる会社を選ぶとよいでしょう。

情報の扱いの決まりがあるか

AIの導入では、社内の文書や顧客の情報を扱うことがあります。秘密保持の契約、データの保存場所、AIの学習に使われない設定かどうかなど、情報の扱いを説明できる会社を選びましょう。

特定のツールに偏らず提案してくれるか

特定のツールの販売や開発と結びついている会社は、提案がそのツールを前提にしたものになりやすい面があります。複数の候補を同じ観点で比べてくれるか、既製のツールで足りるなら開発は不要だと言ってくれるかを確かめると、提案の中立さを見分けやすくなります。

導入後も伴走してくれるか

AIは、本番に入ってからの使われ方で効果が決まります。導入したあとの効果の測定、使い方の見直し、新しい業務への広げ方まで相談できるかを確かめましょう。定例の打ち合わせの頻度や、困ったときの問い合わせの方法も、契約の前に聞いておくと安心です。

契約の形が自社の進め方に合っているか

月額の顧問、作業と成果物を決めるプロジェクト型、1回ごとのスポット相談、成果に応じて支払う形など、契約の形によって進め方が変わります。少しずつ相談しながら進めたいなら月額型、作るものが決まっているならプロジェクト型が合いやすい形です。どの形でも、支払いの対象になる作業の範囲と、成果をどう測るかを契約書で確かめておきましょう。

見積書で確かめる点やタイプ別のおすすめの会社は AIコンサル・AI導入支援会社のおすすめ比較、提案書の見方や契約の形は AI導入パートナーの選び方 で詳しく紹介しています。