コラム
生成AI導入を進める最小チーム設計｜HANAWAくんと学ぶAI活用ラボ第2回
生成AI導入の成否は、技術そのものだけでなく「体制設計」に大きく左右されます。小規模な企業においても、役割と責任を明確に定義することで、最小限のリソースで安定的なAI導入が可能となります。
本稿では、生成AI導入体制の基本構造を整理し、RACI※を活用した体制表および権限表の作成方法を解説します。明確な担当分けと責任範囲の設定は、混乱や対応遅延の防止につながり、業務におけるAI統合を持続的に推進する基盤となるといえます。読者自身が自社向けに設計・運用できるようになることを目指します。
目次
- 生成AI導入体制の基本構造を理解する
- RACIを用いた体制設計と責任範囲の明確化
- 権限表の作成と事故対応・変更管理の仕組み化
- 体制運用を継続的に改善する方法
1. 生成AI導入体制の基本構造を理解する
学習目標：生成AI導入を推進するための最小限の組織体制を把握する
生成AI導入体制とは、AIの導入・運用・教育全般における役割と権限を明確化し、責任を明示する枠組みを指します。導入初期に体制を定義することで、後の権限衝突や意思決定の遅延を防止できます。
中小企業では必然的に兼任が多くなります。したがって、限られた人員でも明確な責任と役割分担を設計することが実務上の要点です。
最小チーム構成の考え方
生成AI導入体制を小規模で設計する場合、以下の3つの職能での構成が推奨されます。
| 役割 | 主な責任 | 典型的担当者例 |
|---|---|---|
| 経営責任者 | 方針・投資判断・最終承認 | 代表・部長級 |
| プロジェクト推進者 | 導入企画・進行管理・実装支援 | 情報システム担当 |
| 利用者 | 業務検証・利用改善 | 各部門担当者 |
この基本構造を基に、次章ではRACI表による役割明確化を行います。
2. RACIを用いた体制設計と責任範囲の明確化
学習目標：RACI手法を用いて責任と関与の関係を整理し、生成AI導入体制を可視化できる
RACIとは何か
RACIは、プロジェクトにおける役割と責任を以下の4分類で明確化するフレームワークです。
- R（Responsible）：実行責任者
- A（Accountable）：最終責任者
- C（Consulted）：助言者・専門家
- I（Informed）：報告先・情報共有者
RACIを組み込むことで、意思決定と作業実行の役割分担が明確になります。また、体制図や表での透明性が高まるといえます。
RACI入り体制表の作成手順
- 導入タスクの洗い出し
例：モデル選定、プロンプト設計、利用教育、事故対応、変更管理など - 役割別にR/A/C/Iを割当
各タスクごとに誰がどの責任・関与を持つかを定義します。 - 体制表として可視化
重複・抜けや責任の曖昧さがないかを部門横断で確認します。
| タスク | 経営責任者 | 推進者 | 利用者 | 外部支援 |
|---|---|---|---|---|
| モデル選定 | A | R | C | C |
| プロンプト設計 | C | A | R | C |
| 利用教育 | I | R | A | C |
| 事故対応 | A | R | C | I |
| 変更管理 | A | R | C | I |
RACIの原則として、A（最終責任者）は必ず1名のみとし、責任分界の曖昧さを排除することが重要です。定期的な見直しを行うことで、役割の重複や責任の抜けを防げます。
3. 権限表の作成と事故対応・変更管理の仕組み化
学習目標：各役割の権限範囲およびAI利用に関する運用ルールを定義し、リスク低減の土台を築く
権限表の構成
権限表とは、各担当者がAIシステムについて「どの範囲まで操作・決定可能か」を明示する一覧です。生成AI導入時は、プロンプト登録・モデル設定・データ接続などの権限ミスが情報漏洩など重大リスクにつながります。したがって、厳格な設定が求められます。
| 権限項目 | 経営責任者 | 推進者 | 利用者 |
|---|---|---|---|
| AI導入方針の決定 | ○ | － | － |
| プロンプト設定変更 | △（承認） | ○（実行） | × |
| データ接続管理 | ○（最終承認） | ○（設定） | × |
| 利用記録の監査 | ○ | ○ | △（閲覧） |
事故対応手順と変更管理の仕組み
「事故対応手順」「変更管理」は運用安定化の基盤といえます。
- 事故対応は「発生→一時対応→原因分析→再発防止」の手順を明文化
- 変更管理は「申請→承認→実施→記録」の段階的運用を明記
体制表や権限表にこれらの手順・ルールを組み合わせることで、AI運用リスクへの対応力が強化されます。
運用ルールの記載には個人情報保護法をはじめ、関連する法令と業界ガイドラインへの準拠が必要です。権限設定や記録管理の具体的手順は、個々のサービスやシステム状況に応じて必ず見直してください。
4. 体制運用を継続的に改善する方法
学習目標：RACI・権限表の運用を定期的に見直し、体制運用の成熟度を高める取り組み方を理解する
定期レビューと教育の実施
RACI表や権限表は一度作成して終わりではありません。半年ごとの体制レビューとリスク事例分析、改善策検討を行うことが推奨されます。
定期的な教育やAIリテラシー向上施策を導入することで、担当者の判断力や運用能力の底上げにつながります。
改善サイクルの構築
生成AI導入体制は「設計→運用→検証→改善」というPDCAサイクルで継続的に進化させる必要があります。小規模組織でも改善サイクルの仕組み化により、AI活用の成熟度を段階的に高められるといえます。
さらに、体制運用に関わる「事故対応手順」や「変更管理記録」は、リスク傾向把握と再発防止のために定期的な照合・更新が重要です。
まとめ
本稿では、生成AI導入体制を最小構成で設計するためのポイントを解説しました。RACI表および権限表を用いて責任・権限を明確化することにより、導入プロジェクトの混乱や対応遅延を回避できます。
また、事故対応や変更管理を仕組み化することで、体制運用の持続性や法令・倫理遵守を両立できるといえます。今後は、今回の体制設計を基盤として「AI活用ルール・ガイドライン」策定へと進めていきます。
生成AI導入や教育支援についてのご質問・ご相談は、HANAWA AIラボ公式問合せフォームよりお気軽にお寄せください。
※RACI：Responsible（実行責任）／Accountable（最終責任）／Consulted（助言）／Informed（報告）の略。
※生成AI：大量の学習データから新たな文章や画像を生成するAI技術の総称です。具体的には、テキスト生成（GPT等）や画像生成（Diffusionモデル等）などが該当します。
※変更管理：システム変更に伴い承認・記録・検証を段階的に管理する運用ルールを指します。
免責および準拠
本稿は、2025年10月時点の法令・業界ガイドラインおよび一般的な中小企業運用を前提に執筆しております。各社での導入時には、最新の法令・業界基準や個別システム要件に即した対応、および必要に応じた専門家への確認を行ってください。また、本文中の事例や表現は参考指針であり、必ずしもそのまま適用できるものではありません。