生成AI導入の進め方｜社内展開の7ステップと注意点【2026年】

生成AIとは

生成AIは、指示（プロンプト）に応じて文章・画像・プログラムなどを新しく作るAIです。業務でよく使われるのは、ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）、Microsoft 365 Copilot（Microsoft）などの文章を扱う生成AIで、メールや議事録の下書き、資料の要約、社内の問い合わせへの回答、企画の壁打ちなどに使われています。

これまでのAIは、決まった判断を学習させて使うものが中心でした。生成AIは、学習させなくても日本語で指示するだけで幅広い仕事を手伝えるため、全社員が使う道具として広がっています。

生成AIの主な種類

企業の導入で最初に対象になるのは、ほとんどの社員が毎日使う文章の生成AIです。本記事も、文章を扱う生成AIの導入を中心に説明します。

生成AIの仕組み

文章の生成AIは、大量の文章から言葉のつながり方を学んだ「大規模言語モデル（LLM）」が、指示に続く言葉を予測しながら文章を作ります。そのため、学んでいない社内の情報や最新の情報はそのままでは答えられず、もっともらしい誤りを出すこともあります。社内の文書をもとに答えさせるRAGや、人による確認の手順が必要になるのはこのためです。

生成AIの導入で決めること

生成AIの導入は、ツールを契約することだけではありません。何のために使うのか、どの業務に使うのか、どこまでの情報を入力してよいのか、だれが推進するのか、効果をどう測るのかを決め、社員が業務で使い続けられる状態をつくるまでが導入です。ツール選びは導入の一部にすぎず、目的・業務・ルール・体制を先に決めることが、配って終わりにしないための出発点です。

生成AIを活用する方針の企業は約7割

総務省『令和8年版 情報通信白書』によると、生成AIを「積極的に活用する方針」「活用する領域を限定して利用する方針」と答えた企業の合計は、日本で68.9%でした。企業の規模別では、大企業が74.0%、中小企業が58.1%で、以前の調査と比べてどちらも上がり、とくに中小企業で大きく伸びています（出典：総務省『令和8年版 情報通信白書』生成AIの活用方針等）。

同じ調査では、生成AIを何らかの形で使っている企業は日本で86.4%に上り、使われている業務では議事録・メールの作成補助が7割を超えて最も多くなっています（出典：同白書 生成AIの活用状況）。

中小企業は組織としての取組が遅れている

一方で、生成AIの活用に組織として取り組んでいるかを尋ねた設問では、「組織的な取組はない」と答えた企業が中小企業で45.6%、大企業で18.1%でした。中小企業では、全社横断で業務の変革に取り組んでいる企業は11.9%にとどまります。

出典：総務省『令和8年版 情報通信白書』生成AI活用による業務変革等（図表Ⅰ-2-1-3）。「わからない」を除いて掲載しています。

使う方針は決めても、社員それぞれの使い方に任せたままになっている企業が多いことが分かります。ツールを入れることより、組織として使う業務と使い方を決めることが、いまの生成AI導入の課題です。

ガイドラインを整えている企業は4割

リスク対策の取組では、「全社的な指針やガイドラインを整備している」が日本で41.1%と最も多い一方、中小企業では29.1%でした。中小企業の24.1%は「特に実施している施策はない・把握していない」と答えています（出典：総務省『令和8年版 情報通信白書』）。

また、中小機構の調査では、AIを導入している中小企業は20.4%で、導入済みの企業の82.6%が生成AIを使っています。一方で、「成功事例や活用事例などの情報が十分に入手できている」に当てはまらないと答えた企業は83.3%、「適切なベンダーや製品を選定する情報が十分にある」に当てはまらない企業は79.8%でした（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）。何から始め、どこに相談すればよいかを判断する材料が足りていないことが、導入が広がりにくい理由の1つといえます。

メリット1：文書の作成と要約の時間が減る

メールや議事録、報告書の下書き、長い資料の要約など、文章を扱う仕事の時間を短くできます。全社員が毎日行う仕事が対象のため、1人あたりの短縮は小さくても、会社全体では大きな時間になります。

メリット2：社内の知識を引き出しやすくなる

社内規程やマニュアル、過去の提案書をもとに答える仕組みを作れば、ベテラン社員に聞かないと分からなかったことを、だれでも調べられるようになります。問い合わせ対応や新人の立ち上がりの負担を軽くできます。

メリット3：小さな業務から始められる

法人向けのツールであれば、大きなシステム開発をしなくても、契約してその日から使い始められます。1つの部署・1つの業務で試してから広げられるため、投資の判断をしやすいのも特長です。

メリット4：顧客対応や新しいサービスの質を高められる

問い合わせへの回答の下書きや、商品説明・提案の案出しに使えば、顧客への対応を早く、そろった質で行えます。生成AIを組み込んだ新しいサービスを考えるきっかけにもなります。

メリット5：人手の足りない業務を補える

採用が難しく、1人で何役もこなしている会社ほど、下書きや下調べを生成AIに任せる効果は大きくなります。担当者は確認と判断に時間を使えるようになり、急ぎの仕事が重なったときも回しやすくなります。人を減らすためではなく、今いる人が本来の仕事に集中するための道具として位置づけると、社内の理解も得やすくなります。

デメリットと注意点

一方で、生成AIには次の4つの注意点があります。総務省の同じ調査でも、日本企業が懸念するリスクは「社内情報の漏洩などのセキュリティリスク」46.4%、「出力結果の精度に問題がある」35.3%、「著作権等の権利を侵害する可能性がある」31.3%の順でした（出典：総務省『令和8年版 情報通信白書』）。

情報漏洩の原因と、主な生成AIで学習に使わせない設定の手順は 生成AIの情報漏洩対策｜原因・社内ルールのひな形・学習させない設定 で詳しく解説しています。

期間の目安

法人向けツールを使う形なら、ステップ1〜3に1〜2か月、ステップ5の試行に1〜3か月、全社への展開に3〜6か月程度を見ておくとよいでしょう。社内データとつなぐRAGを作る場合は、文書の整理と構築に2〜4か月程度が加わります。会社の規模や、対象の業務の数によって前後します。

始める前の準備度セルフチェック

次の6つのうち、当てはまらないものが多いほど、ツールより先に社内の準備から始める必要があります。

次のステップへ進む目安

7つのステップは、区切りごとに「次へ進んでよいか」を確かめながら進めます。目安に届かないまま先へ進むと、あとで戻る手間がかえって大きくなります。

区切りごとに目安を決めておくと、うまくいかないときも、どこで止まっているかを社内で同じ言葉で話せます。

目的と指標の決め方

「生成AIを活用する」は目的になりません。「問い合わせへの回答の時間を減らす」「議事録の作成にかかる時間を減らす」のように、どの業務の何を減らすのかまで決めます。指標は、1件あたりの作業時間、月の処理件数、使っている社員の割合など、導入の前と後で比べられるものを選びます。

中小機構の調査でも、AIの導入目的は「業務効率化／作業時間の短縮」が87.0%で最も多くなっています（出典：中小機構『中小企業のAI等の利活用に係る実態調査』）。時間を減らすことが目的なら、導入の前に今の時間を測っておかないと、効果を説明できません。

業務の洗い出し方

部署ごとに、文章を読む・書く・まとめる・調べる仕事を書き出します。そのうえで、月の件数、1件あたりの時間、手順がどれだけ決まっているか、間違えたときの影響の大きさを並べると、どこから始めるべきかが見えてきます。担当者が1人で考えるより、各部署の社員に「毎週くり返している文章の仕事」を挙げてもらうほうが、現場で使われる業務を見つけやすくなります。

最初の業務を決める7つの質問

洗い出した業務の候補を、次の7つの質問に当てはめてみましょう。「はい」が多い業務ほど、最初に試す業務に向いています。部署の責任者と一緒に答えると、試行を始めたあとの協力も得やすくなります。

向いている業務・向いていない業務

部署ごとの主な使い道

業種ごとの具体的な事例は 中小企業のAI導入事例 でまとめています。

ガイドラインに入れる12項目

生成AIの利用ガイドラインには、次の12項目を入れておくと、現場からの質問の多くに答えられます。最初から完璧を目指さず、入力してはいけない情報と、社外に出す前の確認の2つだけでも先に決めて配りましょう。

個人情報・取引先の情報・著作物の扱い

現場から最も多く寄せられるのは、「この情報は入れてよいのか」という質問です。情報の種類ごとに扱いを決めておくと、社員が1件ずつ迷わずに済みます。

法律の判断が必要な場面は、社内の法務担当や顧問の専門家に確認する流れを、ガイドラインの相談先に書いておきましょう。

新しい使い方の申請と承認の流れ

ガイドラインに載っていない使い方を、社員が勝手に始めることも、すべてを止めることも避けたいところです。新しいツールや使い方を試したいときの申請の流れを、短く決めておきましょう。

申請から返事までの日数の目安も決めておくと、待たされた社員が個人のアカウントで使い始めることを防げます。

禁止の一覧より「使ってよい例」を示す

禁止事項ばかりのガイドラインは、社員を「使わないほうが安全」という気持ちにさせてしまいます。入力してはいけない情報をはっきり決めたうえで、「この業務なら、このツールで、ここまで使ってよい」という例を多く載せましょう。ガイドラインの役割は止めることではなく、安心して使える範囲を示すことです。

公的なガイドラインとの関係

社内のルールを作るときは、総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」を参考にできます。2026年3月31日に第1.2版が公表され、自社の取組を確かめるためのチェックリストとワークシートも用意されています（出典：総務省「AI事業者ガイドライン」）。東京都デジタルサービス局も「AI導入・活用ガイドライン、生成AI利用の手引き」を公開しています。社内ルールのひな形は 生成AIの情報漏洩対策 にも載せています。

推進体制の3つの役割

生成AIの導入は、情報システム部門だけに任せると、ツールの管理で手いっぱいになりがちです。次の3つの役割を分けて決めておきましょう。

総務省の白書でも、中小企業では「経営幹部から各部署に対して実施事項や達成目標が提示されている」が、組織的に取り組む企業の施策として最も多く挙げられ、トップダウンの関与がカギになっていると分析されています（出典：総務省『令和8年版 情報通信白書』）。

早めに巻き込みたい部署

推進担当だけで進めると、あとから止められることがあります。情報システム部門（アカウントと権限、社内システムとの接続）、法務・総務（契約、個人情報、権利の扱い）、人事（研修と評価）、そして最初に試す部署の責任者には、ステップ1の段階から目的と予定を共有しておきましょう。

生成AIを社内に入れる3つの形

多くの企業では、まず法人向けプランで全社員が使える環境を用意し、効果の大きい業務だけを個別の仕組みにしていく順番が進めやすいでしょう。

汎用のツールと業務に特化したツールの違い

生成AIのツールには、何にでも使える汎用のものと、議事録の作成や問い合わせ対応など特定の業務に絞ったものがあります。どちらが良いかではなく、最初の業務に合うほうを選びます。

全社員の土台として汎用のツールを1つ決め、件数の多い業務に限って特化したツールを足していくと、ツールが乱立せずに済みます。

法人向けプランで確かめるデータの扱い

個人向けのプランと法人向けのプランでは、入力したデータの扱いが違います。たとえば、Anthropicは法人向けの製品（Claude for WorkやAPIなど）の入力と出力を、既定ではモデルの学習に使わないとしています（出典：Anthropic Privacy Center）。Microsoft 365 Copilotは、プロンプトや応答を基礎となるLLMの学習に使わないと説明しています（出典：Microsoft Learn）。Google WorkspaceのGeminiも、許可なくドメインの外で生成AIモデルの学習に使わないとしています（出典：Google Workspace 管理者ヘルプ）。

条件は改定されることがあるため、契約の前に各社の公式ページで最新の内容を確かめましょう。社員が個人のアカウントで業務に使っている状態を放っておかず、会社が管理できる法人向けの環境へ移すことが、導入の最初の守りになります。

今使っているシステムとのつなぎ方

生成AIを社内のシステムとつなぐかどうかは、試行で効果が見えてから決めても遅くありません。最初は、社員が資料を貼り付けて使う形で十分な業務も多くあります。つなぐ段階に進むときは、次の順番で考えると無理がありません。

まず、Microsoft 365やGoogle Workspaceなど、すでに使っている業務の道具に組み込まれた生成AIの機能で足りるかを確かめます。足りない場合は、チャットツールや社内ポータルから呼び出せる形を考え、それでも足りないときに、顧客管理や基幹のシステムとつなぐ個別の構築を検討します。つなぐ範囲が広がるほど、権限の設計と、障害が起きたときの対応の取り決めが重くなる点も見ておきましょう。

対話で使う形から、仕事を任せる形へ

生成AIの使い方は、人が質問して答えを受け取る対話の形から、複数の手順をAIがつないで進める「AIエージェント」の形へと広がっています。たとえば、問い合わせを読んで分類し、社内の文書を調べて回答の下書きを作り、担当者に回すところまでを1つの流れにできます。ただし、任せる範囲が広がるほど、誤りが起きたときの影響も大きくなります。まずは対話の形で効果を確かめ、人が確認する場所を決めたうえで、手順の決まった業務から任せていきましょう。

ツールを選ぶときに確かめる5つの点

1つのツールに決めきれないときは、2つほどを候補にし、ステップ5の試行で社員に使い比べてもらって決める方法もあります。主な生成AIの違いは ChatGPT・Claude・Geminiの比較 で解説しています。

RAGとは

RAG（検索拡張生成）は、質問に関係する社内文書を先に検索し、その内容をもとに生成AIに答えさせる仕組みです。生成AIそのものに社内の情報を学習させるのではなく、答えるたびに必要な文書を読ませるため、文書を差し替えればすぐに新しい内容で答えられます。回答と一緒に、根拠にした文書を示せるのも特長です。

仕組みは、①社内文書を検索しやすい形に分けて登録する、②質問に近い文書を探す、③見つけた文書と質問を生成AIに渡して答えさせる、の3段階です。

RAGが向いている業務

社内規程や就業ルールの問い合わせ、製品マニュアルをもとにしたサポート、過去の提案書や議事録の検索、技術文書の調べものなど、答えのもとになる文書がそろっている業務に向いています。反対に、元の文書が古い、版がばらばら、そもそも文書が無いといった業務では、RAGを作っても正しく答えられません。

RAGを作る5つの手順

見落とされやすいのが5番目です。作った直後は正しく答えても、文書の差し替えが止まると、古い規程のまま答え続けることになります。

RAGの構築でつまずきやすい3つの点

RAGの精度は、使う生成AIの性能より、元の文書の整い方で決まります。構築を頼む場合も、文書の整理は社内の作業として時間を見ておきましょう。

成果が出るプロンプトの基本の型

プロンプトは、①役割（あなたは〜の担当者です）、②目的（何のための文章か）、③材料（もとにする情報）、④条件（文字数・口調・してはいけないこと）、⑤出力の形（箇条書き・表など）の5つを書くと、だれが使っても結果がそろいやすくなります。うまくいった指示は、その場で終わらせず、社内で共有できる形に残しましょう。

社内のプロンプト集の作り方

プロンプト集は、業務の名前ごとに「使う場面」「プロンプトの本文」「入れ替える部分」「出力の例」「注意点」をそろえて載せます。試行の部署で使われたものから集め、使った社員の感想をもとに直していくと、現場で使われるプロンプト集になります。置き場所は、社員が毎日開く社内ポータルやチャットツールの中にするのがおすすめです。

RAG・プロンプト・ファインチューニングの使い分け

まずはプロンプトの整備から始め、社内文書をもとに答える必要がある業務だけをRAGにするのが、費用を抑えやすい順番です。ファインチューニングが必要になる業務は、多くの企業では限られます。

試行の進め方

試行は、1つの部署・2〜3の業務・1〜3か月程度に絞ります。始める前に、対象業務の今の時間と件数を測り、試行の終わりに同じ方法で測り直します。期間中は週に1度、使い方の困りごとと、うまくいったプロンプトを集める場を持ちましょう。試行の設計は AI PoCの設計と進め方 で解説しています。

続けるかどうかの決め方

試行の前に、「1件あたりの時間が何割減れば広げる」「使っている社員の割合が何割を超えれば広げる」といった基準を決めておきます。基準に届かなかった場合も、原因が業務の選び方なのか、ツールなのか、使い方なのかを分けて振り返ると、次の試行に生かせます。基準を決めずに始めた試行は、良かったのか悪かったのかを判断できず、試行のまま終わりやすくなります。

全社への広げ方

全社に一斉に配るより、試行で効果の出た部署の使い方を見本にして、業務の似た部署から順に広げるほうが定着しやすくなります。広げるときは、ガイドライン・プロンプト集・研修・相談窓口の4つを一緒に渡しましょう。部署ごとの旗振り役が、自分の部署の業務での使い方を紹介すると、ほかの社員も自分ごととして受け止めやすくなります。

社員教育の組み立て方

研修は、全社員向けの基礎（仕組み・ルール・基本のプロンプト）と、部署ごとの実践（自分の業務で実際に使う演習）に分けて組み立てます。1回の研修で終わらせず、1〜2か月後に使い方の共有会を開くと、使う社員が増えやすくなります。中小機構の調査でも、AIの導入を進めるために必要な公的支援として「従業員向けの教育・研修」を挙げた企業が67.7%ありました（出典：中小機構『中小企業のAI等の利活用に係る実態調査』）。対象者別のカリキュラムは 生成AIの社員教育プログラム で紹介しています。

測っておきたい指標

削減時間を金額に直す計算

削減時間は「1件あたりの短縮時間×月の件数」で求め、1時間あたりの人件費をかけると金額に直せます。たとえば、1件あたり15分短くなる業務が月に400件あれば、月100時間の削減です。1時間あたり3,000円で計算すると、月30万円分の時間に当たります（説明のための仮の数字です）。ツールの利用料や支援の費用と並べて、投資に見合っているかを判断しましょう。費用の全体像は AI導入の費用相場 で解説しています。

使われ続けるための仕組み

導入して数か月たつと、使う社員と使わない社員の差が広がります。部署ごとの利用状況を毎月共有する、うまくいった使い方を社内で紹介する、使われていない部署には旗振り役と一緒に業務を見直すといった仕組みを、最初から予定に入れておきましょう。総務省の白書では、導入後に定期的な評価・検証を行っている企業は日本で29.1%にとどまっています（出典：総務省『令和8年版 情報通信白書』）。定着のさせ方は AI導入後の運用定着ガイド で詳しく解説しています。

社員が数十人までの会社

推進担当を専任で置くのは難しく、経営者自身が旗振り役を兼ねることが多い規模です。そのぶん、決めてから動くまでが早いのが強みです。ガイドラインは入力してはいけない情報と確認の手順に絞った1枚から始め、経営者が自分の業務で使って見せると、社員も使い始めやすくなります。最初の業務は、見積書や提案書の下書き、問い合わせへの返信など、売上に近い文章の仕事が選ばれやすい傾向があります。

部署が分かれた100〜300人ほどの会社

部署ごとに業務も考え方も違うため、全社一律のやり方では広がりにくい規模です。推進担当を決め、部署ごとに旗振り役を置く体制づくりに時間をかけましょう。試行の部署は、件数の多い業務があり、責任者が前向きな部署を選ぶと、ほかの部署への見本になります。部署の数が増えるほど、ツールの話より先に、だれが部署の中で使い方を広めるかを決めることが大切です。

拠点やグループ会社が複数ある会社

拠点やグループ会社ごとに、契約しているツールやルールがばらばらになりやすい規模です。ガイドラインと契約するツールは本社でそろえ、どの業務から使うかは各拠点に任せる、という分け方にすると進めやすくなります。アカウントの発行と削除、利用状況の集計を一か所で見られるようにしておくと、使われていない拠点を早く見つけられます。

失敗1：ツールを配っただけで、使う業務を決めていない

生成AIを何に使えばよいかが分からないまま配ると、一部の社員しか使いません。部署ごとに最初の業務を決め、その業務のプロンプトの見本を一緒に渡しましょう。

失敗2：ルールが決まるまで、すべて止めてしまう

完璧なガイドラインを待つ間に、社員が個人のアカウントで使い始めることがあります。入力してはいけない情報と確認の手順だけを先に決めて、会社が管理できる環境で使い始めるほうが安全です。

失敗3：推進担当が1人で抱え込む

ツールの管理、問い合わせ、研修、効果の集計を1人で担うと、どれも中途半端になります。経営層が責任者として方針を示し、部署ごとの旗振り役に現場の広め役を任せましょう。

失敗4：いきなり大きな仕組みを作る

最初から全社のRAGや独自のシステムを作ると、費用と時間がかかるうえ、使われなかったときの損失も大きくなります。法人向けプランとプロンプトの整備で効果を確かめ、必要な業務だけを仕組みにしましょう。

失敗5：導入して終わりで、効果を測っていない

効果を測っていないと、次の予算を説明できず、利用も少しずつ減っていきます。導入の前に今の時間を測り、毎月の利用状況と削減時間を経営層に報告する流れを作っておきましょう。

失敗6：うまくいった使い方が個人の中に閉じている

一部の社員だけが上手に使いこなし、そのやり方が周りに伝わらないまま、その社員が異動すると元に戻ってしまう例があります。うまくいったプロンプトは社内のプロンプト集に載せ、月に1度は部署の中で使い方を紹介する時間を設けましょう。上手に使っている社員を旗振り役に任命するのも有効です。

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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。

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生成AI導入支援で頼めること

生成AI導入支援とは、生成AIを社内で安全に使い、業務の成果につなげるまでを外部の専門家が手伝うサービスです。頼める範囲は、主に次の6つです。

すべてを1社に頼む必要はありません。ガイドラインと研修だけを頼む、RAGの構築だけを頼むなど、社内で進めにくい部分だけを選んで依頼する企業も多くあります。

AI導入支援との違い

AI導入支援は、画像認識や需要予測などを含むAI全般を対象に、業務への組み込みやシステムの開発までを手伝うサービスです。生成AI導入支援はその中でも、生成AIを全社員の道具として広げることに重きを置いています。そのため、ツールの設定や開発だけでなく、利用ルール・研修・プロンプトの整備・定着まで、社員が使える状態をつくる支援の割合が大きくなります。

AI導入支援の会社ごとの特徴や比較は AI導入支援とは？おすすめ会社の比較と選び方・費用 で詳しく紹介しています。本記事では、会社の比較ではなく、生成AIの導入の進め方とどこを外部に任せるかを中心に説明しています。

社内で進めることと任せることの分け方

生成AIの導入には、自社でしか決められないことと、外部の知見を借りたほうが早いことがあります。どの業務に使うか、どこまでの情報を入力してよいかといった判断は、業務を知っている社内の担当者が決めるべきことです。一方で、ツールの比較、ガイドラインのひな形、RAGの設計、研修の組み立ては、経験のある外部に頼むと短い期間で進められます。

判断は社内に残し、作業と知見は外部から借りるという分け方が、支援を頼んでも自社にノウハウを残すための基本です。

生成AI導入支援の4つの種類

費用の目安

生成AI導入支援の費用は、どこまでを外部に任せるかで大きく変わります。おおよその目安は次のとおりです。

見積もりを比べるときは、文書の整理など社内の作業が含まれているか、APIの従量の料金をどちらが負担するか、稼働後の保守が月額に含まれるかをそろえて比べましょう。初期費用だけで比べず、利用料と保守を含めた1〜2年の総額で比べることが大切です。

AIBUILDERZの場合

参考として、AIBUILDERZでの費用の考え方を紹介します。システム構築は成果報酬型で、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。

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します。どの業務から始めるかを一緒に決めたうえで、効果の大きい業務から順に進めます。

支援会社を選ぶときの5つの観点

会社ごとの特徴の比較は AI導入支援のおすすめ会社の比較、相談先の選び方の詳しい基準は AI導入パートナーの選び方 で紹介しています。

相談の前に整理しておきたい6項目

支援会社に相談する前に、次の6つを社内で整理しておくと、最初の打ち合わせから具体的な話ができ、見積もりも比べやすくなります。すべてがそろっていなくても、分かる範囲で書き出しておきましょう。

相談のときに聞いておきたい質問

見送ったほうがよい提案

対象の業務や今の時間を聞かずに、最初から大きなシステムの開発を勧める提案や、自社のツールの導入だけで「定着まで支援」とうたう提案は、慎重に見極めましょう。研修の回数だけが決まっていて、受けたあとの使い方を確かめる仕組みが無い提案も、配って終わりになりやすい形です。