企業が生成AIを導入する手順

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企業が生成AIを導入する7つの手順

02

最初の業務は『効果が大きい』だけで選ばない

業務量が多くても、誤りの影響が大きく、人が完成条件を説明できない仕事は最初の検証に向きません。効果、実現性、リスク、確認しやすさの四つで評価します。

Groundshiftでは、下書き・整理・検索から始め、承認・送信・判断は人に残します。品質と運用が確認できた後に、自動化の範囲を広げます。

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最低限決めるべき運用ルール

• 利用を認めるサービスと契約プラン
• 入力してよい情報・匿名化する情報・禁止情報
• AI出力を誰が、何と照合して確認するか
• 外部送信、公開、顧客提供前の承認手順
• 問題を発見したときの停止・報告・修正手順
• 仕様変更と社内ルールを更新する責任者

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小規模検証で測る5つの指標

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全社展開では、ツール研修と管理者教育を分ける

現場社員には具体的な業務演習が必要です。一方、管理職には、良い活用テーマを選び、成果とリスクを評価し、例外を判断する教育が必要です。全員に同じプロンプト研修を行っても、運用は完成しません。

推進担当者には、相談内容と活用事例を集め、ルールと教材を更新する役割を持たせます。一人の詳しい社員へ依存せず、判断の記録を組織に残します。

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導入後も、90日ごとに見直す

AIサービスの機能、契約条件、組織の利用状況は変化します。対象業務、ルール、権限、評価指標を定期的に見直してください。更新日だけを変えるのではなく、変更理由と影響を記録します。

導入を広げる判断だけでなく、使わない業務と停止条件を明確にすることもガバナンスです。