AIは、導入するだけで業務を改善できるものではありません。解決したい課題を明確にした上で、適切なツールや運用方法を選び、効果を検証しながら現場に定着させる必要があります。しかし、社内にAIやシステム開発の知識を持つ人材がいなければ、こうした準備を自社だけで進めるのは難しいでしょう。そこで活用できるのが、AI導入支援サービスです。
本記事では、企業がAI導入でつまずきやすい課題を整理した上で、AI導入支援で依頼できる四つの支援内容、導入を進める五つのステップ、支援会社を選ぶ際の確認ポイントを解説します。
AI導入支援とは、企業がAIを導入する一連の工程を専門家が支える取り組みです。ツール選定だけではありません。支援会社が担ってくれるのは、主に以下の4つです。
このように、課題整理から運用定着まで幅広くサポートしてくれます。まずは、それぞれの領域を具体的に見ていきましょう。
AI導入で最初につまずくのが、課題の整理です。何を解決したいのかが曖昧なままでは、成果につながりません。「とりあえずAIを入れる」という進め方は失敗しがちです。
課題は部門ごとに異なります。人事なら問い合わせ対応、経理なら伝票処理、情報システムならアカウント管理などです。まずは部門横断で洗い出すと、優先順位をつけやすくなります。
AI導入支援では、こうした課題を整理します。そのうえで、どの業務にAIが向くのかを見極めます。得意な業務と不得意な業務があるからです。以下の表で整理してみましょう。
AIが向いている業務 | AIが向いていない業務 | |
|---|---|---|
特徴 | 繰り返しが多く定型的 | 例外対応や高度な判断が必要 |
具体例 | 問い合わせ回答・データ転記 | 経営判断・クレームの最終対応 |
効果 | 工数削減に直結しやすい | 人が担う価値が大きい |
この切り分けを支援会社が伴走してくれます。対象業務が決まれば、期待できる効果も見積もりやすくなります。そのため、活用の方向性が定まりやすくなるでしょう。自社だけで悩む時間を減らせるのも利点です。課題に優先順位をつける際は、効果と実現性の2軸で考えると整理しやすいでしょう。効果が大きく、すぐ実現できる業務から着手するのが基本です。
課題が整理できたら、次は導入の道筋を描きます。いきなり全社展開を目指すと失敗しやすいものです。段階を踏んだ計画が欠かせません。
AI導入支援では、優先順位をつけた戦略を立てます。どの業務から着手し、いつまでに何を実現するか。これを明確にした計画を「ロードマップ」と呼びます。例えば、まず総務部門で試し、半年後に他部門へ広げるといった具合です。
段階的な計画は、予算確保の面でも有利です。小さく始めれば、初期投資を抑えられます。成果を見てから追加投資を判断できるのです。作成したロードマップは、社内で共有しておきましょう。全員が同じ地図を持つことで、足並みがそろいます。必要な機能を定める要件定義も、この段階で丁寧に進めます。関係部署を早めに巻き込むことも大切です。現場の理解があると、後の展開が円滑に進みます。
本格導入の前には、小さく試す工程が欠かせません。これを「PoC」（概念実証）と呼びます。実際に効果が出るかを確かめる段階です。
PoCでは、限られた業務範囲でAIを動かします。想定した効果が得られるか。現場の従業員が無理なく使えるか。この2点を検証します。ここで課題が見つかれば、早めに修正できるでしょう。
検証では、具体的な指標を決めておきましょう。処理にかかった時間や、回答の正確さなどです。指標があれば、成否を客観的に判断できます。PoCの期間は、一般的に数週間から数か月が目安です。短すぎると判断材料が足りません。長すぎると導入が停滞します。いきなり大規模に導入するより、リスクを大きく抑えられるのです。検証結果が良ければ、本格導入への説得材料にもなるでしょう。
AIは導入して終わりではありません。現場で使われて初めて価値が生まれます。そのため、社内教育も支援の重要な柱です。
支援会社は、従業員向けの研修やマニュアル整備を行います。使い方だけでなく、注意点も伝えます。例えば、機密情報を入力しないといったルールです。慣れない従業員へのフォローも欠かせません。
研修は一度きりでは不十分です。導入後もフォロー研修を設けると、活用が広がります。使いこなす社員が増えるほど、効果は大きくなるでしょう。どれだけ使われているかを、利用状況で把握することも有効です。使われていない部署があれば、原因を探って手を打てます。
AI導入がうまく進まない原因は、技術的な難しさよりも、導入前後の準備や運用にあることが少なくありません。企業がAI導入でつまずくのは、主に以下の4つの課題があるからでしょう。
まずは、多くの企業が直面する四つの課題を紹介するので、自社に当てはまるかを確認してみてください。
近年の導入相談で中心となっているのは生成AIです。生成AIは、文章作成、情報検索、問い合わせ対応、データ分析など、さまざまな業務に利用できます。
実際、総務省の調査でも、日本企業が生成AI導入で最も多く挙げた懸念は「効果的な活用方法がわからない」で、「社内情報の漏洩などのセキュリティリスク」や導入・運用コストがこれに続いています。できることが多いからこそ、どの業務に使うべきかを判断できず、検討段階のまま止まってしまう企業は少なくありません。
出典：総務省｜令和7年版 情報通信白書｜企業におけるAI利用の現状
ツールの比較、実現性の見極め、セキュリティ要件の確認には、業務知識とシステム知識の両方が必要です。
IPAの「DX動向2025」では、DXを推進する人材の量が「不足している」と回答した日本企業は85.1%にのぼり、米国の23.8%、ドイツの44.6%を大きく上回りました。この比率は2022年度・2023年度からほぼ横ばいで、改善が見られていません。どちらか一方しか分かる人がいない場合、ベンダーの提案を評価できず、判断を先送りしがちになります。
出典：「DX動向2025」日米独比較で探る成果創出の方向性「内向き・部分最適」から「外向き・全体最適」へ | 社会・産業のデジタル変革 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
AIに社内の業務やルールを踏まえた回答をさせるには、根拠となる情報が必要です。
しかし、規定やマニュアルが部署ごとの共有フォルダやチャット、個人のパソコンに分散し、最新版がどれか分からない状態になっている企業は多くあります。
ツールを契約しても、使い方が分からない、業務の導線から外れている、誤った回答への対処が決まっていないといった理由で利用が広がらず、費用だけが発生し続けるケースもあります。
これら四つの課題は、いずれもツールの選定そのものではなく、その前後の工程で発生します。次章では、AI導入支援会社がこれらに対して何を担うのかを見ていきます。
AI導入支援とは、企業の業務課題を整理し、AIを使った解決策の検討から実装、運用までを支援するサービスです。支援会社によって対応範囲は異なりますが、一般的には次の四つに分けられます。
最初に行うのが、AIを使う目的の整理です。
AI導入支援会社は、担当者へのヒアリングや業務フローの確認を通じて、現在の業務にどのような負担や非効率があるのかを洗い出します。その上で、AIによる改善が見込める業務を選び、活用方針を提案します。
例えば、人事部門に就業規則や申請手続きに関する問い合わせが繰り返し寄せられている場合、社内情報を参照して回答するAIチャットボットが選択肢になります。
このように、AI導入支援会社は、企業の課題とAIで実現できることを結びつけ、導入目的を言語化する役割を担います。
AIを活用できそうな業務が見つかっても、全てを一度に導入する必要はありません。期待できる効果や実現の難しさを比較し、取り組む順番を決めることが重要です。
AI導入支援会社は、候補となる業務を次のような観点から評価します。
その結果を基に、短期的に試す業務と、中長期的に取り組む業務を分け、導入ロードマップを作成します。
併せて、導入費用と削減できる工数を比較し、費用対効果も試算します。例えば、「年間600時間の作業を削減できる」「問い合わせ対応コストを年間300万円減らせる」といった形で効果を数値化します。
PoCとは「Proof of Concept」の略で、日本語では概念実証と呼ばれます。全社に本格導入する前に、対象業務を限定して、AIで期待する成果を得られるかを確認する取り組みです。
例えば、社内問い合わせへの回答をAIに任せる場合、最初は一つの部門や特定の質問分野に限定して検証します。
支援会社は、検証の設計、ツールの選定、検証環境の構築、結果の分析までを担当します。一方で、検証に使う社内資料の提供と、実際に試す現場担当者の確保は自社側の役割になります。PoCを始める前に自社で決めておくべき事項は、後述の「進め方」で解説します。
AIは、システムを用意しただけでは業務に定着しません。従業員が使い方を理解し、日常業務の中で継続的に利用する必要があります。
そのため、AI導入支援では社員向けの研修や運用ルールの整備も行います。
また、生成AIは誤った情報を出力することがあります。従業員がAIの回答をそのまま利用しないよう、確認方法や責任範囲を決めておかなければなりません。
機密情報、個人情報、取引先情報をAIに入力してよいかどうかも、社内ルールとして明確にする必要があります。個人情報保護委員会は、個人情報取扱事業者が生成AIに個人情報を含むプロンプトを入力する場合、特定した利用目的の達成に必要な範囲内であることを十分に確認するよう求めています。
本人の同意なく個人データを入力し、それがAIの学習に利用される場合には、個人情報保護法上の問題が生じ得る点にも注意が必要です。
参考：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等｜個人情報保護委員会
支援会社によっては、導入後の利用状況を確認し、使われていない原因の分析や、業務フローの見直しまで支援します。AIを現場に定着させるには、技術面だけでなく、教育と運用の支援が欠かせません。
実際にAI導入支援を活用する際は、次の五つのステップで進みます。
ここでは、各ステップで自社が判断すべきことを解説します。
最初に決めるのは、AIを導入することではなく、解決したい業務課題です。
例えば、次のような課題が考えられます。
課題を挙げたら、発生頻度、影響する人数、削減できる工数、実現の難しさを比較し、優先順位をつけます。
併せて、現在の状態と目標を数値で整理しておきましょう。例えば、次のように設定します。
数値目標があれば、導入後に成果が出たかを判断できます。支援会社へ相談する際も、「AIを使いたい」と伝えるより、「月100時間かかっている問い合わせ対応を減らしたい」と伝えた方が、具体的な提案を受けやすくなります。
解決したい業務課題が決まったら、AIに必要なデータを整理します。AIは、導入するだけで自社の業務やルールを理解してくれるわけではありません。正確な回答や処理を行わせるには、根拠となる情報を用意する必要があります。
例えば、社内問い合わせへの回答をAIに任せる場合は、就業規則、申請手順、業務マニュアル、よくある質問などが必要です。在庫管理や需要予測に活用する場合は、過去の販売数や在庫数、季節ごとの変動などを確認します。
まずは、必要な情報がどこに保存されているかを洗い出しましょう。部署ごとの共有フォルダ、社内チャット、メール、個人のパソコンなどに情報が分散している場合は、AIが参照できる場所へ集約します。
併せて、資料の内容が最新かどうかも確認が必要です。古い規定や異なる手順が混在していると、AIが誤った回答を出す原因になります。重複する資料を整理し、どの情報を正式な根拠とするかを決めておきましょう。
データの目処が立ったら、範囲を限定して検証に入ります。PoCを始める前に、自社側で次の三つを決めておきましょう。
併せて、結果を評価して次へ進むかを判断する責任者や会議体も、開始前に決めておきます。
判断基準を決めずにPoCを始めると、AIが動作したことだけで満足してしまい、本番導入へ進むべきかを判断できません。合格ラインに届かなかった場合に、対象業務を変えるのか、データを追加するのか、いったん見送るのかまで想定しておくと、検証後の意思決定が滞りません。
PoCの結果が合格ラインを満たしたら、本番展開に向けて運用体制を整えます。少なくとも、次の役割は事前に決めておきましょう。
AIが誤った回答をした場合の対応方法や、回答できない質問を人に引き継ぐ流れも必要です。
また、従業員が普段使っている社内ポータルやチャットからAIを利用できるようにするなど、利用しやすい導線を設計します。便利な機能でも、アクセス方法が分かりにくければ使われません。
利用マニュアル、研修、問い合わせ窓口、情報更新の手順まで整えてから、本番展開へ進むことが重要です。
本番導入後は、利用状況と業務への効果を定期的に確認します。主な測定指標には、次のようなものがあります。
例えば、問い合わせ対応の削減効果は、削減できた時間に担当者の時間単価を掛けることで金額に換算できます（具体的な試算例は後述の「費用対効果を事前に試算する」を参照してください）。
こうしたデータを取得するには、利用ログや評価機能を導入時から用意しておく必要があります。利用率が低い場合は、機能を増やす前に、使われない理由を確認しましょう。回答精度、操作方法、対象業務、社内周知など、問題の所在によって改善方法は異なります。
測定と改善を繰り返すことで、AIを実際の業務に定着させられます。
AI導入支援会社には、戦略策定を得意とする会社、システム開発を得意とする会社、社員研修を中心に提供する会社などがあります。自社の課題に合った会社を選ぶために、次の四つの点を確認しましょう。
支援会社を選ぶ際は、AIに関する技術力だけでなく、自社の業務を理解しようとする姿勢を確認することが重要です。
相談した直後から特定のAIツールや大規模なシステムを提案する会社には注意が必要です。自社の課題を十分に確認せず、導入そのものが目的になっている可能性があります。
ヒアリングでは、次のような点を確認しましょう。
特に重要なのが、導入後の支援範囲です。システムを納品して終わるのではなく、利用状況や回答精度を確認しながら改善を続けられる会社を選びましょう。担当者との連絡の取りやすさや、説明の分かりやすさも、長期間のプロジェクトでは重要な判断材料になります。
AIでは、社内規定、顧客情報、従業員情報、取引情報などを扱う可能性があります。そのため、導入前にデータの保存方法や利用範囲を確認しなければなりません。主な確認項目は次の通りです。
「データが外部に出ない」という説明だけで判断せず、どの範囲を外部と呼んでいるのか、利用するクラウドやAIモデルまで確認する必要があります。
ISMSなどの第三者認証を取得しているかどうかも一つの判断材料です。ただし、認証があるだけで安全性が保証されるわけではありません。自社の情報管理方針に合っているかを、情報システム部門や法務部門と確認しましょう。
支援会社に依頼する範囲を決める際は、費用に見合う効果が得られるかを事前に試算します。支援費用は、依頼する範囲によって大きく変わります。
一般的には、業務課題の整理と方針策定のみであれば数十万円規模、PoCを含めると数百万円規模、本番構築まで含めると1,000万円を超えることもあります。まずは支援範囲ごとに見積もりを分けて提示してもらいましょう。
その上で、削減できる工数と比較します。例えば、月1,000時間の問い合わせ対応があるとします。これをAIで半分に減らせれば、500時間の削減です。時間単価を3,000円とすると、月150万円、年間では1,800万円の効果になります。
ここから初期費用500万円と月額運用費50万円（年600万円）を差し引いても、初年度で700万円の効果が残る計算です。試算の際は初期費用だけでなく、月額利用料、社内の運用工数、データ整備にかかる人件費まで含めて比較しましょう。
外部の支援会社に依頼する場合でも、運用や改善を全て任せ続ける必要がある状態は避けたいところです。
社内に知識が残らなければ、データの更新や業務変更があるたびに追加費用が発生します。また、担当する支援会社を変更したくても、システムの仕組みが分からず移行できない可能性があります。
契約前には、次のような内製化支援が含まれているかを確認しましょう。
内製化とは、全てを自社開発へ切り替えることではありません。日常的な情報更新や利用者管理は自社で行い、大規模な改修や高度な開発だけを外部へ依頼する方法もあります。自社で管理する範囲と外部へ依頼する範囲を分けることで、運用負担とコストを抑えられます。
ここまで見てきた課題に、まとめて応える選択肢を紹介します。株式会社スタメンが提供する法人向けAIサービス「TUNAG AX」です。社内に専門人材がいない企業でも着手しやすい点が特長です。四つの観点から見ていきましょう。
TUNAG AXには、社内AIヘルプデスク機能があります。就業規則やマニュアルを登録すれば、追加の開発なしに利用を開始できます。ただし、前述のとおり、登録前に資料が最新版であるかの確認と、重複資料の整理は必要です。
従業員からの質問には、登録された社内情報を参照してAIが回答します。例えば、次のような質問への一次対応に利用できます。
回答には参照元が表示されるため、従業員自身が根拠となる規定やマニュアルを確認できます。
AIで対応できない質問や個別判断が必要な相談は、人事や総務などの担当者へ引き継ぎます。全ての問い合わせをAIに任せるのではなく、定型的な質問をAIが担当することで、管理部門は制度設計や業務改善などの仕事に時間を使いやすくなります。
新人やアルバイトにとっても、時間や相手を気にせず質問できるため、業務上の疑問を早い段階で解消できます。
TUNAG AXでは、申請や承認などをきっかけに、通知、登録、集計といった後続作業を自動化できます。例えば、次のような業務が対象になります。
TUNAG AXは、業務内容の整理から実装までをスタメンが代行する「AI×BPaaS」（業務プロセスそのものをサービスとして請け負う提供形態）として提供されます。そのため、社内にAIやシステム開発の専門人材がいない企業でも、自動化に取り組みやすくなります。
従業員が個人向けの生成AIサービスへ社内情報を入力すると、情報漏洩やデータ管理上の問題が生じる可能性があります。一方、利用を全面的に禁止するだけでは、会社が把握できない場所で生成AIを使う「シャドーAI」を防げないことがあります。
TUNAG AXでは、企業が管理できるAI環境を用意し、従業員が利用できる範囲やデータの取り扱いを統制します。提供元のスタメンはISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）認証を取得しており、入力データの保存場所、保存期間、アクセス権限の設定について、導入前に書面で確認できます。
会社公認のAI環境を整えることで、従業員がどのAIを使ってよいか迷う状態を減らし、安全な利用を促進できます。
TUNAG AXは単体でも利用できますが、組織改善クラウド「TUNAG」と組み合わせることで、TUNAG上に蓄積された情報をAI活用に生かせます。
TUNAGには、日報、社内チャット、サンクスメッセージ、社内制度の利用状況、イベントへの参加履歴など、従業員の日常的な行動に関する情報が蓄積されます。
売上や勤怠などの数値は、業務の結果を示すデータです。一方、日報や制度利用などの行動データからは、結果が生まれるまでの過程を確認できます。
こうした情報を分析することで、例えば次のような活用が考えられます。
これまで担当者が手作業で集計・確認していたこうした分析を、蓄積された行動データを基にAIが要約することで、組織状態の把握にかかる工数を抑えながら、次の打ち手を検討しやすくなります。
AI導入支援は、AIツールを選んだり、システムを開発したりするだけのサービスではありません。
業務課題の整理、導入方針の策定、PoC、セキュリティ対策、社員教育、効果測定までを一つの流れとして進めることで、AIを実際の業務改善につなげます。
支援会社を選ぶ際は、技術力や費用だけでなく、自社の課題を理解する姿勢、セキュリティ体制、導入後の伴走支援、内製化への対応も確認してください。
社内にAIの専門人材がいなくても、外部支援を活用すれば導入を進められます。その際も、「AIで何ができるか」から考え始める必要はありません。
まずは、時間がかかっている作業、繰り返し発生している問い合わせ、担当者に依存している業務を一つ書き出してみましょう。その課題をどのように改善できるかを検討することが、AI導入の具体的な第一歩になります。
人と組織に働きがいを高めるためのコンテンツを発信。
TUNAG（ツナグ）では、離職率や定着率、情報共有、生産性などの様々な組織課題の解決に向けて、最適な取り組みをご提供します。東京証券取引所グロース市場上場。
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