コラム
生成AI導入の全体像と社内の合意形成｜HANAWAくんと学ぶAI活用実践ラボ第1回
生成AI※の導入は、もはや一部の先進企業だけの話ではありません。業務効率化や新しい価値創出を実現するために、多くの企業が導入手順を模索しています。本稿では、「生成AI 導入 手順」を軸に、経営判断から合意形成、実行計画の作成までを段階的に整理します。焦点は、自社の現状を踏まえた導入手順書のドラフトを完成させることです。HANAWAくんと一緒に、AI導入の全体像を理解し、実務に落とし込む一歩を踏み出しましょう。
目次
- 生成AI導入の全体像を理解する
- 社内で合意形成を進める
- 導入手順書を作成する
- 注意点とリスクマネジメント
- 応用と次のステップ
1. 生成AI導入の全体像を理解する
学習目標：生成AI導入の全体像と流れを把握し、自社の立ち位置を整理できるようにする。
Point：
生成AI導入は「アイデアから運用まで」の一連の流れを俯瞰することから始まります。
Reason：
全体像を理解せずに導入を急ぐと、社内の混乱や無駄な投資が生じます。特に、導入計画・合意形成・予算策定の三要素を軽視すると、現場と経営の間にズレが生まれてしまうためです。
Example：
一般的な導入フェーズは以下の通りです。
① 現状分析：自社の業務課題やデータ環境を把握します。
② 方針策定：目的・範囲・期待効果を明文化します。
③ 合意形成：経営層・部門・現場の認識を統一します。
④ 実証実験（PoC）：小規模で有効性を検証します。
⑤ 本格導入・運用：成功要因をもとに全社展開へ進めます。
この流れを手順書の骨格として捉えると、後の稟議※やステークホルダー※整理も容易になります。
Point（まとめ）：
まずは「自社は今どの段階にいるのか」を明確にし、全体の道筋を可視化することが導入成功の第一歩となります。
2. 社内で合意形成を進める
学習目標：AI導入に必要なステークホルダー整理と合意形成の進め方を理解する。
Point：
AI導入の成否は、技術よりも「人の合意」にあるといえます。
Reason：
どれほど優れた生成AIでも、利用部門が納得して使わなければ効果は上がりません。したがって、経営・現場・情報システムの三者が協働するための信頼基盤が不可欠です。
Example：
合意形成の進め方は以下の通りです。
① ステークホルダー整理：関係者（経営・現場・法務・情報システムなど）を洗い出します。
② 関心軸を明確化：経営は「投資効果」、現場は「負担増」、システム部門は「安全性」を重視する傾向があります。
③ 情報共有の場を設ける：AI相談会やデモ体験会を定期的に開催します。
④ 合意文書化：方針書や稟議書に形として残します。
安全注記：
AI利用方針を決める際は、個人情報や業務データを外部サービスへ入力する場合、必ずプライバシーポリシー・利用規約を確認してください。また、守秘義務契約（NDA）等の法的整備を行うなど、情報保護のガイドラインを設ける必要があります。
Point（まとめ）：
社内の信頼を築く合意形成があってこそ、導入計画や予算の裏付けが成立するのです。
3. 導入手順書を作成する
学習目標：生成AI導入に向けた実践的な手順書のドラフトを作成できるようになる。
Point：
導入手順書は「社内の共通理解」と「実行の道しるべ」を兼ねる重要な文書です。
Reason：
具体的な作業手順が定まっていないと、AI導入が属人的になり、持続的な運用が困難になります。
Example：
以下は、実務向け導入手順書の基本構成です。
①導入目的と背景
経営課題・業務課題を明記し、「なぜ今AIか」を共有します。
②導入範囲とスケジュール
試行部門・期間・評価指標を定義します。
③予算とコスト試算
ライセンス・教育・運用サポートの費用を整理します。
④役割分担と体制
担当者・決裁者・外部支援先（例：HANAWA AIラボなど）を明確にします。
⑤評価と改善方法
導入後に定期レビューを行い、改善を反映させます。
安全注記：
AIツールの仕様やAPIの挙動は変更されることがあるため、手順書には「最新の公式情報を確認する」旨を必ず明記しましょう。また、出典元（公式ドキュメントやプラットフォームポリシー）に基づく記述を行うことが重要です。
Point（まとめ）：
この章の焦点は「自社の現状を踏まえた導入手順書のドラフトを完成させること」です。各項目を埋めることで、導入の方向性が明確になります。
4. 注意点とリスクマネジメント
学習目標：AI導入に伴うリスクを把握し、社内で適切に管理できるようにする。
Point：
導入はスピードよりも安全性と継続性を優先すべきです。
Reason：
生成AIは柔軟な反面、誤情報を出力する場合があります。また、著作権・個人情報・営業秘密の取扱いに関してリスクが伴います。これらを放置すると、法的責任や企業ブランド毀損の可能性があるためです。
Example：
主なリスク対策は以下の通りです。
- 情報管理ルール：外部送信禁止データを明示します。
- 利用ログ管理：どの部門がどの用途でAIを使用したかを記録します。
- 教育とガイドライン：従業員向け研修を実施し、AI利用時の留意点を定期的に更新します。
- ベンダー選定：セキュリティ対策・法令遵守方針を明示した提供元を選定します。
Point（まとめ）：
導入計画には「リスクマネジメント」を組み込むことが、安定運用の前提条件となります。
5. 応用と次のステップ
学習目標：導入後の運用と改善を見据えた応用展開を構想できるようにする。
Point：
生成AI導入は「終わり」ではなく「始まり」です。
Reason：
導入後の成果を定量化し、継続的に改善を重ねることで、AI活用が企業文化として根づきます。
Example：
応用フェーズでの主な取り組みとして、以下が挙げられます。
- 社内ナレッジ共有AIの構築
- 顧客対応チャットの自動化
- 社内教育コンテンツ生成
これらは、初期導入計画で整備した体制とガイドラインを基盤に進めます。
Point（まとめ）：
導入手順書を完成させたあとは、小さく試し、成果を測りながら段階的に拡張することが重要です。
まとめ
本稿では、「生成AI 導入 手順」を中心に、導入計画・合意形成・予算・ステークホルダー整理など、導入初期に必要な全体像を整理しました。焦点は、自社の現状を踏まえた導入手順書のドラフトを完成させることです。これにより、社内の合意形成が進み、AI活用の第一歩が現実的な行動に変わります。
次回は、具体的な「業務別AI活用設計と教育計画」をテーマに、導入後の定着化ステップを解説します。
自社へのAI導入や教育支援のご相談は、HANAWA AIラボ公式問合せフォームよりお問い合わせください。
※生成AI：大量のデータを学習して新しい文章や画像、音声などのコンテンツを自動生成するAI技術のこと。代表的な例として、大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルなどが挙げられます。
※稟議：組織内での正式な承認手続きのこと。
※ステークホルダー：AI導入に関わる利害関係者のこと。