PILLAR 02 / 07
ユースケースと効果
この柱で見ること
AIを使う業務を選び、小さく試し、効果を数字で確かめて広げられているかを見ます。
なぜ大切か
効果が数字で示せないと、投資を続ける判断も、ほかの部署へ広げる判断もできません。業務の棚卸しと効果の測定が、成果につながる使い方を選ぶ土台になります。
5つの段階で見ると
| 段階 | 状態 | この柱では |
|---|---|---|
| Lv.1 | 未着手 | AIを使う業務が決まっておらず、効果も測っていない状態です。業務を一覧にし、AIを使える候補を洗い出すことから始めます。 |
| Lv.2 | 試行 | 日常の業務の一部で使われ始めていますが、効果の測り方が決まっていない状態です。小さく試す際の条件と測り方を決める段階です。 |
| Lv.3 | 部分活用 | 特定の業務でAIが定着し、効果を測っている状態です。うまくいった使い方を、ほかの部署へ広げる段階です。 |
| Lv.4 | 全社展開 | 業務の流れの中にAIが組み込まれ、効果を定期的に振り返っている状態です。お客様への提供価値にAIを活かす段階です。 |
| Lv.5 | 価値創出 | AIを活かした商品・サービスがあり、効果の検証を続けている状態です。新しい使い方を試す仕組みを保つことが目安になります。 |
段階ごとの次の一歩
Lv.1〜2（未着手・試行）のときの一歩
- 部署ごとに業務を一覧にし、繰り返しが多い・文章を扱う・判断の基準がはっきりしている業務に印を付けます。
- 議事録・メール・資料作成など、日常の業務から1つを選び、使い方の手順を決めて試します。
- 試す前に「何がどれだけ良くなれば成功か」を1行で書いておきます。
Lv.3（部分活用）のときの一歩
- PoCごとに、期間・成功の条件・撤退の条件を前もって決めます。
- 削減できた時間・費用・品質の変化を、月次で記録する表をつくります。
- 導入したAIの運用と改善の担当者を、業務ごとに決めます。
Lv.4〜5（全社展開・価値創出）のときの一歩
- うまくいった使い方を手順書にまとめ、ほかの部署へ広げます。
- 複数の作業を自動でこなすAI（AIエージェント）を、範囲を決めて試します。
- お客様に提供する商品・サービスに、AIを活かす案を検討します。
診断で確かめること（本格診断の10問）
- 社内の業務を一覧にし、AIを使える業務を洗い出していますか？
- 議事録・メール・資料作成など、日常の業務で生成AIが使われていますか？
- 問い合わせ対応・営業・開発など、業務の流れの中にAIが組み込まれていますか？
- 複数の作業を自動でこなすAI（AIエージェント）を、試したり使ったりしていますか？
- 小さく試すとき（PoC）に、成功と撤退の条件を前もって決めていますか？
- AIの効果（時間・費用・品質・売上）を、数字で測っていますか？
- AIの効果を、月次など決まった頻度で振り返っていますか？
- お客様に提供する商品・サービスに、AIを活かしていますか？
- うまくいった使い方を、ほかの部署や業務へ広げていますか？
- 導入したAIの運用・改善の担当者が決まっていますか？
この柱の記事
広げる ／ ユースケースと効果 ／ ガバナンスと法令AIエージェントを業務に入れる前に確かめること：任せる範囲・権限・記録AIエージェントを業務に入れる前には、任せる範囲、与える権限、人が確かめる場面、記録の残し方、止め方の5点を決めておくと安心です。AI事業者ガイドラインが示すリスクをもとに、確かめる手順をまとめました。石田 誠2026-10-26はじめる ／ 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AIを使う業務は、業務を棚卸しして作業単位に分け、AIに向くかを見分けたうえで、効果と難しさの2軸で優先順位をつけると選びやすくなります。最初の1件は、効果が見えやすく失敗の影響が小さい業務がおすすめです。石田 誠2026-10-25はじめる ／ ユースケースと効果 ／ ガバナンスと法令生成AIのはじめ方：会社として最初の30日でやること会社で生成AIを始めるときは、目的と担当を決め、法人向けのツールと利用ルールを整えてから、小さな業務で試して効果を測るのが進めやすい順番です。最初の30日を週ごとの手順にまとめました。桐谷 彰人2026-10-25広げる ／ ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標AIの効果は、導入前に基準値を取り、時間・費用・品質・売上・社員の負担の指標で前後を比べると説明しやすくなります。指標の選び方、測る手順、振り返りの頻度、数字だけで判断しない点をまとめました。桐谷 彰人2026-10-25広げる ／ ユースケースと効果PoCの進め方：成功と撤退の条件の決め方AIのPoCは、始める前に「目的・範囲・期間・体制」と「成功の条件・撤退の条件」を数字と状態で決めておくと、本番へ進むか止めるかを迷わず判断できます。決め方と、PoCで止まる原因への対策をまとめました。石田 誠2026-10-25ユースケースと効果 ／ データ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法人営業でのAI活用は、見込み客の見極め、事務作業の削減、提案の個別化の3つから始めると成果につながりやすくなります。担当者の経験とデータを組み合わせ、信頼づくりは人が担う形が現実的です。嵐 保憲2026-10-25ユースケースと効果 ／ データ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社内の問い合わせ対応は、質問の多い一つの領域から始め、手持ちの規程やマニュアルを根拠に答える形にし、答えられなかった質問を毎週直していくと定着しやすくなります。進め方と注意点をまとめました。石田 誠2026-10-25戦略 ／ ユースケースと効果いまの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いまのAIは、データの規則性から先を当てる「予測」は得意ですが、なぜそうなるかの「説明」は苦手な場合があります。この性質を前提に、人の判断と組み合わせて使うのが現実的です。研究の内容と業務での使い分けを解説します。石田 誠2026-10-25人材 ／ ユースケースと効果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プロンプトエンジニアリングとは、AIに期待どおりの答えを出してもらうための頼み方の工夫です。役割・目的・背景・条件・例の5つを具体的に伝え、答えを見て直すことを繰り返すと、仕事で使える答えが得やすくなります。桐谷 彰人2026-10-25戦略 ／ ユースケースと効果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AIの導入で成果を出している会社は、解決したい課題から始め、現場を巻き込んで小さく試し、使いながら直し続け、効果を数字で確かめています。公的な調査と公開事例をもとに、その進め方をまとめました。嵐 保憲2026-10-25
段階の目安と次の一歩は一般的な参考情報です。会社の状況により、取り組みの順番や内容は変わります。