--- title: "AI-Readyとは：7つの柱と5つの段階｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/ description: "AI-Readyとは、企業がAIを使って業務や事業で成果を出せる準備が整った状態のことです。準備の度合いを、7つの柱（戦略・データ・人材など）と5つの段階で表す物差しをご説明します。" publisher: "フロレンティナ株式会社" --- # AI-Readyとは 定義 AI-Readyとは、企業がAIを使って業務や事業で成果を出せる準備が整った状態のことです。 AI-Readyは、AIのツールを導入しただけの状態ではなく、目的、データ、仕組み、人材、社内ルールがそろい、AIを使って成果を出せる状態を指す言葉です。たとえば、どの業務に使うかが決まっている、必要なデータが整理されている、安全に使える環境と利用ルールがある、社員が使い方を身につけている、といった条件が挙げられます。一度に全部を整える必要はなく、いまの状態を確かめたうえで、足りないところから順に整えていくと、無理なく進めやすくなります。 AI-Ready.jpでは、AI-Readyの状態を「7つの柱」と「5つの段階」の物差しで表します。ガイド・コラム・診断は、すべてこの物差しにそって作っています。 ## 7つの柱 AIで成果を出すために整えたいことを、7つの分野に分けています。それぞれの柱にそった記事を下に並べています。 ### 01戦略 - [AI法と企業の対応：罰則のない法律で何をすべきか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-act-japan-corporate-response/)ガイド - [AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)ガイド - [デジタル化・AI導入補助金の使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/digital-ai-subsidy/)ガイド - [AIは経営の参謀になるか？データに基づく経営の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/)コラム - [国内のLLM開発はいまどうなっているか？ 2026年秋の動きと企業の選び方](https://www.ai-ready.jp/column/japanese-llm/)コラム - [いまのAIにできること、できないこと「予測」と「説明」の違いから考える使い方](https://www.ai-ready.jp/column/limits-and-possibilities-of-ai/)コラム - [AIの導入で成果を出す会社は何が違うのか？公開事例から見る進め方](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/)コラム ### 02ユースケースと効果 - [AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/)ガイド - [生成AIのはじめ方：会社として最初の30日でやること](https://www.ai-ready.jp/guide/getting-started-with-generative-ai/)ガイド - [AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)ガイド - [PoCの進め方：成功と撤退の条件の決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/poc-planning/)ガイド - [AIで変わる法人営業経験とデータを組み合わせる営業の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/)コラム - [社内の問い合わせ対応をAIに任せるには？小さく始めて育てる進め方](https://www.ai-ready.jp/column/internal-helpdesk-chatbot/)コラム - [いまのAIにできること、できないこと「予測」と「説明」の違いから考える使い方](https://www.ai-ready.jp/column/limits-and-possibilities-of-ai/)コラム - [プロンプトエンジニアリング入門 AIに伝わる頼み方の基本](https://www.ai-ready.jp/column/prompt-engineering/)コラム - [AIの導入で成果を出す会社は何が違うのか？公開事例から見る進め方](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/)コラム ### 03データ - [社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/)ガイド - [AIで変わる法人営業経験とデータを組み合わせる営業の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/)コラム - [AIは経営の参謀になるか？データに基づく経営の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/)コラム - [社内の問い合わせ対応をAIに任せるには？小さく始めて育てる進め方](https://www.ai-ready.jp/column/internal-helpdesk-chatbot/)コラム - [ローカルLLM入門自社のPCでAIを動かす利点と始め方](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/)コラム ### 04基盤とセキュリティ - [社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/)ガイド - [国内のLLM開発はいまどうなっているか？ 2026年秋の動きと企業の選び方](https://www.ai-ready.jp/column/japanese-llm/)コラム - [ローカルLLM入門自社のPCでAIを動かす利点と始め方](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/)コラム ### 05人材 - [採用にAIをどう使うか？スキルを公平に見るための進め方と注意点](https://www.ai-ready.jp/column/ai-in-recruiting/)コラム - [プロンプトエンジニアリング入門 AIに伝わる頼み方の基本](https://www.ai-ready.jp/column/prompt-engineering/)コラム - [AIと一緒に働く力を育てる今日から始める3つのリスキリング](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/)コラム ### 06組織と文化 - [AIで変わる法人営業経験とデータを組み合わせる営業の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/)コラム - [AIは経営の参謀になるか？データに基づく経営の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/)コラム - [AIと一緒に働く力を育てる今日から始める3つのリスキリング](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/)コラム - [AIの導入で成果を出す会社は何が違うのか？公開事例から見る進め方](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/)コラム ### 07ガバナンスと法令 - [AI法と企業の対応：罰則のない法律で何をすべきか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-act-japan-corporate-response/)ガイド - [AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)ガイド - [AI事業者ガイドラインの読み方：AIを使う会社がやること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-business-guidelines-for-users/)ガイド - [生成AIの利用ルールの作り方（ひな形つき）](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/)ガイド - [生成AIのはじめ方：会社として最初の30日でやること](https://www.ai-ready.jp/guide/getting-started-with-generative-ai/)ガイド - [採用にAIをどう使うか？スキルを公平に見るための進め方と注意点](https://www.ai-ready.jp/column/ai-in-recruiting/)コラム - [いまのAIにできること、できないこと「予測」と「説明」の違いから考える使い方](https://www.ai-ready.jp/column/limits-and-possibilities-of-ai/)コラム - [ローカルLLM入門自社のPCでAIを動かす利点と始め方](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/)コラム ## 5つの段階 柱ごとの準備の進み具合を、5つの段階で表します。診断では、ご回答を100点に換算して段階を示します。 | 段階 | 状態 | 点数の目安（100点換算） | |---|---|---| | Lv.1 | 未着手 | 0〜20 | | Lv.2 | 試行 | 20〜40 | | Lv.3 | 部分活用 | 40〜60 | | Lv.4 | 全社展開 | 60〜80 | | Lv.5 | 価値創出 | 80〜100 | 診断の結果は、ご回答にもとづく参考の目安です。専門家による監査・評価・認証に代わるものではありません。 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティはアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AI-Readyとは：7つの柱と5つの段階｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/