AI導入の成功事例｜うまくいった会社に共通する進め方

AI導入の成功事例とは、生成AIなどを業務に取り入れ、減った時間や働き方の変化を数字で示せるところまで進んだ会社の取り組みのことです。公表された事例を読み比べると、うまくいった会社は「全員が毎日触る1つの業務」から始め、全社員が同じ環境とルールで使える状態を会社としてそろえ、成果を毎月持ち寄りながら広げている点で共通しています。はじめ方の全体像は中小企業のAI導入のはじめ方に、つまずきやすい場面はAI導入の失敗例にまとめてあります。社員10〜200名の会社でも、事例の進め方を手順に置き直せば、1か月目から同じ形を作ることが出来ます。

AI導入の成功事例に共通する5つの進め方

公表された成功事例を並べると、業種や規模が違っても、多くの事例に共通する進め方は次の5つになります。

1. 解きたい困りごとを1つ決めてから始めている（離職、残業、書類づくりの手間など）
2. 最初の業務は、全員が毎日触る、件数が多い、失敗しても被害が小さい、という条件で選んでいる
3. 使い方を個人任せにせず、全社員が使える環境とルールを会社としてそろえている
4. 社長や役員が自ら旗振り役を引き受けている
5. 毎週・毎月の共有の場を設け、成果と使い方を持ち寄って次の業務へ広げている

反対に、ツールの名前から入った会社や、アカウントだけ配って使い方を各自に任せた会社は、成果を数字で語れる段階まで進みにくくなりがちです。5つのうち、後から直すのに手間がかかるのは3つ目の環境とルールになります。全員がばらばらのサービスで使い始めた後に1つへまとめ直すと、データの移し替えと社員への説明が二重にかかってしまいます。

中小機構「中小企業のＡＩ等の利活用に係る実態調査」（委託先：東京商工リサーチ、2025年11月17日〜12月12日、全国の中小企業10,000社が対象）では、「成功事例や活用事例などの情報」が足りていないと答えた企業が計83.3%（n=1,635）にのぼりました。事例は数より、どの順番で何をしたかが分かるかどうかで役に立ち方が変わります。ここからは、各社が最初の1か月から1年でどう動いたかに絞って読んでいきましょう。

そもそも、AIを入れている中小企業はまだ多くありません。同じ中小機構の調査でAIの導入率は20.4%（n=1,647）、IPA「DX動向2026」でも従業員100人以下の企業のAI導入は16.6%でした。多くの会社がまだ入口にいる段階のため、先に始めた会社の進め方は、そのまま手本として使いやすい材料になります。

成功事例として取り上げる7社

取り上げるのは、経済産業省と中小機構が公表した資料に載っている中小企業6社と、全社員にAIを配った大企業の参考例1社です。

※出典：経済産業省「DXセレクション2026」選定企業レポート（2026年6月、商務情報政策局 情報技術利用促進課）。各社のページは、各社の最終選考発表資料を基に経済産業省が作成したものです。岡田研磨は中小機構J-Net21の取材記事、パナソニック コネクトは同社の発表です。いずれも2026年10月6日に内容を確認しました。

効果の数字は、どれも各社の発表（自己申告）に基づくもので、第三者が検証した値ではありません。離職率や会議時間の変化には、クラウドへの移行やペーパーレス化などDX全体の取り組みが含まれているため、AIだけの効果として読まないようにしましょう。会社ごとの業務と数字の一覧は中小企業のAI導入事例 8社の一覧で、生成AIの使い道は生成AIの活用事例12件で紹介しています。

経営者が旗振り役になっている

5つの共通点のうち、規模の小さい会社ほど効いてくるのが4つ目の経営者の旗振りです。ヒューマングループでは経営者が率先してIT資格の取得やAI開発のスキル習得に取り組み、エヌエスケーケーは社長直轄のチームを作りました。岡田研磨でも、専務取締役が自らAIと向き合い、社内アプリを作っています。

社員10〜200名の会社では、社長の一言で全員の予定を動かせる場面が多く、決めてから全員に届くまでの距離が短くて済みます。社長が使っていない道具は、どれだけ便利でも社内で優先されにくいものです。最初の1か月は、社長や役員が自分の業務で週に数回使い、使った感想を社内チャットに書いてみてください。

5つの共通点を会社の規模で読み替える

同じ共通点でも、社員の数によって、そろえ方の重さは変わってきます。目安として次のように読み替えると、自社の段取りに落とし込みやすいでしょう。

50名を超えると、社長が全員の使い方を直接見ることは難しくなります。エヌエスケーケー（61名）が社長直轄のチームと月1回の部署別報告という形をとったように、間に推進役と決まった報告の場を置けば、規模が大きくなっても同じ進め方を保てます。

目的と課題を先に決める｜成功した会社は困りごとから入っている

成功した会社の多くは、AIを入れること自体ではなく、解きたい困りごとを先に決めてから動き出しています。困りごとが決まっていると、最初に試す業務も、成功したかどうかを測る数字も、そこから自然に決まります。

プーラビダは北九州市の訪問看護ステーションで、離職率が83.3%と高かったことがDXに取り組むきっかけになりました。発表資料では、AIを使う場所として「看護師の最大負担である報告書作成」が挙げられていました。報告書の作成時間は1時間から5分へ90%減ったと同社は発表しており、離職率も83.3%から7.7%に下がったとしています。離職率の変化はAIだけでなく取り組み全体の結果ですが、困りごとから逆算して最初の業務を選んだ順番は、そのまま真似することが出来ます。

大企業の例では、パナソニック コネクトが2023年2月に生成AIの業務利用を始めた時点で、3つの目標を掲げました。発表文には「（1）業務生産性向上、（2）社員のAIスキル向上、（3）シャドーAI利用リスクの軽減」と書かれています。シャドーAIとは、会社が把握していないところで社員が個人的に使うAIのことです。攻めの目的と並べて、守りの目的を最初から書いている点は、規模の小さい会社にも当てはまるでしょう。

中小機構の同じ調査で、AIを導入した目的を聞いた設問（n=331）では、業務効率化・作業時間の短縮が87.0%でした。目的を「効率化」の一言で止めてしまうと、どの業務の何分を減らすのかが決まらず、あとで効果を測れなくなってしまいます。目的は、業務の名前と今かかっている時間まで書いて、はじめて使える形になります。

守りの目的も1行足しておく

目的には、時間を減らすといった攻めの目的だけでなく、守りの目的も1行足しておくと、後でルールを決めるときの拠り所にできます。パナソニック コネクトの3つ目の目標だったシャドーAI利用リスクの軽減は、規模の小さい会社では「社員が個人のアカウントで業務の情報を扱わない状態にする」と言い換えられます。

攻めの目的だけだと、使う人が増えるほど情報の扱いが後回しになりがちです。守りの目的を同じ紙に書いておけば、アカウントを全員分そろえる理由や、線引き表を配る理由を、社員に説明しやすくなります。

目的を1文で書くひな形

社内で目的を共有するときは、次の6つの項目を埋めた1文にまとめると、社長と現場で思い浮かべる業務がずれにくくなるでしょう。記入例は架空の会社のものです。

記入例をつなげると、営業事務の月末の残業を減らすため、見積書に添える提案文の下書きにAIを使い、1件40分を3か月で20分まで縮める、という1文になります。書き終えた1文は、社長と現場の責任者の両方に読んでもらい、同じ業務を思い浮かべられるかを確かめてみてください。

困りごとの見つけ方

困りごとがすぐに浮かばないときは、社内にすでにある記録から探すと見つけやすくなります。

• 勤怠の記録で、残業が特定の部署や月末に偏っていないか
• 新人や異動してきた人が、同じ質問を何度も先輩にしていないか
• 同じ書式の書類を、毎日・毎週、手で書き直していないか
• 辞めた社員の退職理由に、書類や事務の負担が挙がっていないか
• 顧客や取引先からの問い合わせに、同じ答えを何度も返していないか

プーラビダは離職率の高さから看護師の報告書へたどり着き、川六はベテラン従業員の経験知を全員で使える形にすることへ目を向けました。プーラビダは、AIの使い道から考えたのではなく、会社の困りごとから業務を絞り込んでいます。候補が複数挙がったときは、次の節の判断表で1つに絞ってみましょう。

目的を決めずに始めると起きること

帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査」（2026年3月調査、5月14日発表、有効回答1万312社）では、懸念・課題として「生成AIを活用すべき業務の範囲」を挙げた企業が40.0%ありました。どこに使うかが決まらないまま契約だけが先に進むと、使う人と使わない人が分かれ、半年後に費用の説明がつかなくなる流れになりがちです。この流れはAI導入の失敗例の場面1でくわしく扱っています。

スモールスタートで始める最初の業務の選び方｜判断表つき

最初の業務は、件数が多く、手順が決まっていて、失敗しても被害が小さいものから選ぶと、成果が早く目に見えるようになります。スモールスタートとは、範囲を1つの業務に絞って小さく始め、手応えを確かめてから広げる進め方のことです。

岡田研磨は石川県津幡町の部品加工の会社で、従業員は約80人になります。推進役の専務取締役・岡田雄太氏が最初に取り組んだのは、検査成績書のシステム化でした。選んだ理由について、取材記事では「全員が毎日必ず行う業務なので、毎日タブレットに触れることになる」「この業務を通じてタブレットに慣れるきっかけになればいい」と語っていました。最初の一歩はAIではなくタブレットでしたが、全員が毎日触る業務から入ったことで、のちに生成AIで社内アプリを内製する土台につながりました。

土木・舗装の加藤工務店も、発表資料に「ICT活用工事や業務のクラウド化など、効果の出やすいDXから着手し、小さな成功体験を積み重ねながら」と書いています。同社のAIは研究開発の段階のため効果の数字はありませんが、効果の出やすいところから小さく積む順番は、AIの導入でも同じように使えるでしょう。

最初の業務を選ぶ判断表

候補の業務を、次の6つの観点で見比べてみましょう。左の「向いている業務」に当てはまる項目が多いほど、最初の業務に向いています。

6つのうち、最初に外したくないのは「失敗したときの被害」になります。社外に出る文書や画像は、確認の工程を決めてから広げるほうが安全です。

候補の業務を見比べる例

社員10〜200名の会社でよく挙がる候補を、上の判断表に当てはめると次のようになります。○は向いている、△は条件つき、×は最初には向かない、という目安です。

実際の利用でも、文書の作成と要約は多く使われています。商工中金「中小企業の生成AIの利用にかかる調査」（2026年1月調査、3月31日公表、有効回答3,892社）では、積極的に使っている層の用途として、メール・報告書・議事録の作成や要約が74.0%で挙がりました。中小機構の調査でも、業務分野別のAI導入率は総務・管理部門が68.3%で最も高い値でした。

社外向けの画像を生成AIで作り、公開後に取り下げた例は、AI導入の失敗例の場面5で取り上げています。最初の1か月は、社内で完結し、人が読み直してから使う業務に絞りましょう。

最初の業務を決める30分の会議

最初の業務は、社長と各部署の責任者が集まる30分の会議で決めると、後から「聞いていない」という声が出にくくなります。

1. 各部署の責任者が、くり返し発生している書類や作業を1つずつ挙げる
2. 挙がった候補を、判断表の6つの観点で○△×に分ける
3. ○の多い上位2つを比べ、入れる情報と失敗したときの被害で1つに絞る
4. 使う前の1件あたりの時間を、誰が測るかを決める
5. 3か月後に判断する日を、その場で予定に入れる

会議の場で判断する日まで決めてしまえば、試す期間が延びるのを防げます。候補に挙がらなかった部署にも、2つ目以降の業務として順番が回ってくることを伝えておくと、不公平感が残りにくいでしょう。

最初の業務で決めておく、広げる基準と見直す基準

最初の業務を選んだら、どうなったら広げ、どうなったらやり方を変えるかも、始める前に決めておくと安心です。基準がないまま始めると、うまくいっているのかどうかを判断できず、試す期間がずるずると延びてしまいます。

どの判断になっても、AIの利用そのものをやめる前に、業務を替えて試し直す余地が残っています。最初の業務が合わなかったことは、会社にAIが合わないことと同じではありません。

PoC（試験導入）から全社へ広げるタイミング

PoCとは、本格的に入れる前に、小さな範囲で試して効果と問題を確かめる段階のことです。期間は1〜3か月、対象は1つの業務に絞るのが扱いやすいでしょう。

ただし、成功した中小企業の事例を見ると、試す業務は小さくても、使える環境は全員分を用意している会社が目立ちます。エヌエスケーケーは「全社員が生成AIを活用できる環境を整備」し、ヒューマングループは53名の全社員にAIアシスタントを配っています。小さく始めるのは業務の範囲で、使える人の範囲まで絞る必要はありません。一部の人だけに配ると、配られなかった社員が個人のアカウントで使い始め、次の節で触れる個人任せの状態に近づいてしまいます。

全社に広げる判断は、1件あたりの時間が目標まで減ったか、使う人が増えているか、情報の扱いで問題が起きていないか、の3点で行うと迷いにくくなります。現場との温度差が広がる流れはAI導入の失敗例の場面2を参考にしてみてください。

個人任せと会社でそろえた場合の分かれ目

中小企業の多くは、まだAIの利用を社員個人の判断に任せていて、会社として導入した企業との間には、効果の感じ方に差が出ています。

商工中金の同じ調査では、「会社で導入」が16.3%、「会社導入なし・個人のAI利用を推奨」が14.9%で、「会社導入なし・使用は個人の判断に任せる」が64.9%でした。同社の分析では、会社で導入した企業（592社）は、個人登録での利用を推奨する企業（534社）より、経営へのプラス効果を感じる割合が10ポイント以上高くなっています。調査は企業の回答をもとにしたもので、差の理由まで切り分けたものではありませんが、会社としてそろえるかどうかが分かれ目の1つになっている様子が読み取れます。

個人任せのまま進むと、社員の間の差も開いてしまいます。帝国データバンクの調査では、生成AIを活用している企業の18.8%が「AIを使いこなせる社員と使いこなせない社員の間で、能力や成果の格差が拡大した」と答えました。使う人だけが上手くなり、その使い方が社内に伝わらない状態は、会社の成果としては数えにくいものです。

会社の規模による差も出ています。帝国データバンクの同じ調査で、生成AIを業務で活用している企業は大企業で46.5%、中小企業で32.4%、小規模企業で28.0%でした。規模の小さい会社ほど、まだ使っていない社員が多いぶん、最初から全員が使える環境を用意すれば、個人任せの状態を経ずに始められる余地があります。

情報の扱いでも、個人任せには見えないリスクが残ります。IPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」では、組織編の3位に「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初めて選ばれました。解説書には「職場で AI サービスの利用が無い場合など、従業員が個人的に利用している AI サービスを業務利用することがある」と書かれ、経営者層の対策として「個人アカウントにおける業務利用の制限」が挙げられています。

個人任せと会社でそろえた場合の比較

※商工中金「中小企業の生成AIの利用にかかる調査（2026年1月調査）」2026年3月31日公表・有効回答3,892社。帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」2026年5月14日発表・有効回答1万312社。IPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」組織編。確認日は、商工中金と帝国データバンクが2026年10月、IPAが2026年9月です。

会社でそろえる環境に求めること

会社として使う環境を選ぶときは、性能の比べ合いより先に、全員に配って管理できるかどうかを確かめましょう。成功事例の会社が共通してそろえていたのは、全員が同じ場所で使え、使い方を共有でき、会社として止めたり見たりできる状態です。

• 会社がアカウントを発行し、退職や異動のときに止められる
• 誰がどれくらい使っているかを、管理する側が確かめられる
• 入力した内容がAIの学習に使われない設定を、会社として確かめられる
• よく使う指示文やひな形を、社内で共有できる
• 社員の数が増えても、配る範囲を絞らずに済む料金の形になっている

用途によって得意なAIが違うため、複数のAIを1つの環境で使えるかどうかも比べる材料になります。考え方はマルチAIとはに、法人向けサービスの料金の比べ方は法人向け生成AI 38サービスの料金比較にまとめています。

自社が個人任せになっていないかを確かめる5つの質問

自社の状態が分からないときは、次の5つに答えてみてください。はいと答えられない項目が2つ以上あれば、個人任せに近い状態と考えられます。

• 業務でAIを使っている社員の数を、会社として把握している把握していない場合は、まず簡単なアンケートで現状を聞く
• 社員が使っているAIサービスの名前と、契約の形が分かる無料版・個人の有料契約・会社の契約のどれかを確かめる
• 入れてよい情報と入れない情報の線引きが、文書で配られている口頭の注意だけでは、新しく入った社員に届かない
• 退職した社員のAIアカウントと会話の履歴を、会社が止められる個人のアカウントでは、会社から止めることが出来ない
• うまくいった使い方を共有する場所が決まっている社内チャットの専用の場所や、毎月の共有会など

パナソニック コネクトが3つ目の目標にシャドーAI利用リスクの軽減を置いたのも、社員が個人で使い始める前に、会社として使える場所を用意する狙いと見ることが出来ます。成功した中小企業の事例でも、全社員が同じ環境で使える状態を作り、その上で使い方を共有する形が取られていました。

業種別の成功事例7社｜最初の一歩・広げ方・続け方

7社の進め方を、最初の一歩・広げ方・続け方の3つに分けて並べると、次の表のようになります。

表を横に読むと、始め方は会社ごとに違っても、広げる段階では多くの会社が全員で同じ環境を使う形に行き着いています。続け方の欄では、毎週や毎月の会議・勉強会のように、使い方と成果を持ち寄る決まった場を持つ会社が目立ちます。ここからは1社ずつ、社員10〜200名の会社が真似するならどこか、という目で読んでいきましょう。

訪問看護（26名）プーラビダ：負担の重い書類から手をつける

プーラビダは、看護師の負担が重い報告書の作成からAIを入れました。報告書の作成は1時間から5分へ90%減り、報告書の郵送手配も2時間から3分へ97%減ったと同社は発表しました。離職率は83.3%から7.7%に下がり、利益率10%超の黒字化を達成したとも書かれています。

この事例から真似できるのは、現場の負担がいちばん重い書類を最初の業務に選んだ点になります。毎日書く書類で時間が減ると、使う側に手応えが伝わりやすく、次の業務へ広げるときの説得もしやすくなるでしょう。26名という人数でも、自社向けの仕組みを内製して成果を発表できたことは、規模の小さい会社にとって参考になる材料です。

自社で試すなら、社員に、毎日書いていて時間のかかる書類を1つずつ挙げてもらうところから始めてみてください。挙がった書類のうち、書式が決まっていて件数の多いものが、最初の業務の第一候補になります。

教習所・観光（53名）ヒューマングループ：経営者が率先して学び、全員に配る

ヒューマングループでは、経営者が率先してIT資格の取得やAI開発のスキル習得に取り組みました。30年使ってきた既存システムからクラウドの統合業務プラットフォームへ全面的に移り、業務をチャット基盤に集め、ノーコードでアプリを作っています。

発表資料には、全社員それぞれに本人の資質データを学習したAIアシスタントを置く「一人一ボット体制」を作り、53名の全社員が社内システムとチャットを使いこなす組織へ変わった、とあります。会議時間は75%、社内電話は90%減り、決済のリードタイムは1.5日から3時間になったと同社は発表しました。これらの数字はクラウドへの移行やチャットへの集約を含むDX全体の結果で、AIだけの効果ではありません。

真似できるのは、経営者が自分で学んで使ってみせた順番です。社長が使っていない道具を社員に勧めても、社内では後回しにされがちになります。まずは経営者自身が1か月使い、使った業務と感想を社内に共有してみてください。

一人一ボットのような仕組みは、すぐに真似できなくても構いません。最初は、社長が自分の業務で使った指示文を1つ社内に公開し、社員が写して使える状態を作るだけでも、経営者の旗振りとして充分に伝わります。

携帯電話販売代理店など（61名）エヌエスケーケー：成果の報告を毎月の決まりにする

エヌエスケーケーは、社長直轄のDX推進プロジェクトチームを作り、トップダウンの意思決定で全社員が生成AIを使える環境を整えました。発表資料によれば、社内勉強会「DXスクール」を始め、月に1回、全部署から生成AIを使った改善成果の報告を義務づけ、成功事例や使い方を全社で共有する仕組みを設けました。

効果として、請求書処理の業務で月275分、営業提案書の作成と引き継ぎの業務で月300分の削減を同社は発表しています。月275分は約4.6時間、月300分はちょうど5時間に当たる計算です。全部署に月1回の報告を義務づけると、使わない部署が残らない仕組みになります。報告が決まりになっていれば、どの部署も何かしら試すことになり、うまくいった使い方が他の部署へ移っていきます。

社員10〜200名の会社なら、報告の形は1部署1件、3行程度で充分です。何に使ったか、何分減ったか、次に何を試すかの3点だけを書いてもらえば、毎月の共有会で全部署の報告を30分ほどで回すことが出来ます。

ホテル（68名）川六：60代やパートも含めて全員で作る

川六は香川県高松市の宿泊特化型ホテルで、毎週全店舗でRAGの活用検討会議を開いています。RAGとは、社内の資料を検索して、その内容をもとにAIに答えさせる仕組みのことです。発表資料には、一部のIT人材だけでなく、60代の社員やパートを含む全従業員がRAGを開発し、ベテラン従業員の経験知をAIを通して形式知にした、と書かれています。

一人当たりの月平均残業時間は2023年の6時間49分から2025年の3時間54分へ、離職率は13.9%から6.5%へ下がったと同社は発表しました。いずれもAIだけでなく、取り組み全体の結果として読む必要があります。真似できるのは、作る側をIT担当に限らず、現場の知識を持つ人に作ってもらった点でしょう。年齢や雇用形態で使う人を分けなかったことが、全員参加の形につながっています。

大がかりな仕組みを作らなくても、ベテランがよく聞かれる質問と答えを文書にまとめておけば、AIに渡して答えのたたき台を作らせることが出来ます。現場の知識を持つ人に、まず質問と答えを10件書いてもらうところから試してみましょう。

製造（約80人）岡田研磨：毎日全員が触る業務で慣れてもらう

岡田研磨は、検査成績書のシステム化で社員にタブレットへ慣れてもらい、そのうえで生成AI「チャットGPT」やノーコードツール、AIエージェントを使って社内アプリを内製しました。推進役の専務がAIとの対話にかけた時間は、約2年間で1000時間だそうです。広げ方について、記事では「『現場を楽にする』というところをポイントに進めた」と紹介されています。

会社全体の労働時間は月330時間減り、ペーパーレス化でA4換算の紙が月5,600枚減ったと記事は伝えます。この数字はタブレットの導入や見える化を含むDX全体の結果で、AI単独の効果ではありません。真似できるのは、AIそのものを売り込むのではなく、現場が楽になる話として広げた点です。新しい道具の説明より、明日の作業が何分減るかを先に伝えるほうが、現場は動きやすくなります。

社内に説明するときは、AIという言葉を前に出さず、どの作業が楽になるかを先に話してみてください。岡田研磨が取材で語った方針も、道具の話ではなく、現場の負担を減らす話として組み立てられていました。

土木・舗装（38名）加藤工務店：効果の出やすいところから小さく積む

加藤工務店は、ICT活用工事や業務のクラウド化など、効果の出やすいDXから着手し、小さな成功体験を積み重ねてきました。AIについては、ストックヤードの受付や記録管理、重機の遠隔化などで研究開発の段階にあり、生成AIの導入効果としての数字は発表されていません。

それでもこの会社を取り上げるのは、最初からAIで大きな成果を狙わず、成功しやすいところから順に積む進め方が、AIの導入にもそのまま当てはまるためです。現場の仕事が中心の会社ほど、事務所の書類から先に試すほうが、無理なく広げることが出来ます。

大企業の参考例：パナソニック コネクト（約11,600人）：全社員に配り、利用者の割合を追う

パナソニック コネクトは、2023年2月から国内全社員約11,600人に生成AIの業務利用を広げ、OpenAI、Google、Anthropicの大規模言語モデルを使った自社向けAIアシスタント「ConnectAI」を整えました。2025年7月7日の発表によれば、2024年の削減時間は44.8万時間で前年の2.4倍、利用回数は240万回で前年の約1.7倍、1回あたりの削減時間は28分、月間ユニークユーザー率は49.1%で前年から14.3ポイント増えています。

規模は大きく違いますが、真似できるのは、成果を削減時間と利用者の割合という2つの数字で追い、前年と同じ物差しで比べて発表している点です。発表では、使い方が「聞く」から「頼む」へ移ってきたことにも触れています。質問の相手として使う段階から、作業をまとめて任せる段階へ進むには、全員が使える環境と、続けて測る仕組みの両方が必要になります。数字はいずれも同社の発表で、算出方法の詳細は公開されていません。

同社は2025年1月31日に「生成AI利活用ガイドブック」の一般公開版（第1版、40ページ）も公開しています。対象は派遣契約社員なども含む国内の全従業員とされ、配る範囲とルールの範囲をそろえている点も、規模を問わず参考になるでしょう。

真似しなくてよいところ｜内製やRAGは後からでよい

7社の事例には、規模の小さい会社が最初から真似しなくてよい部分もあります。岡田研磨の社内アプリは専務が約2年間・1000時間をかけて作ったもので、川六のRAGも毎週の会議を重ねて全員で作り込んだ結果です。

最初の1か月で同じことを目指すと、作ることそのものが目的になり、日々の業務で使う段階までたどり着けないおそれがあります。はじめは既製のAIサービスを全員で使い、よく使う指示文がたまってきた段階で、社内の資料を読ませる仕組みや社内向けのBOTに進むほうが無理がないでしょう。ヒューマングループの一人一ボット体制も、クラウドへの移行やチャット基盤への集約といった土台づくりと並んで進められた取り組みです。

社員教育と1か月目の段取り｜配布から最初の振り返りまで

社員に配る最初の1か月は、アカウント、入れてよい情報の線引き、最初の指示文、振り返りの4つをそろえれば、ほぼ形になります。研修を大がかりにする必要はなく、短い説明と、毎週の共有の場があれば始められます。

帝国データバンクの調査で懸念・課題を聞いた設問では、専門人材・ノウハウ不足が41.3%ありました。社内に詳しい人がいない会社ほど、最初の1か月の段取りを紙に書いて、誰が何をするかを先に決めておくと動きやすくなります。

4週間の段取り表

アカウント配布で決めること

アカウントは、最初の業務に関わる人だけでなく、全員分を用意するほうが個人任せを防げます。配るときは、会社のメールアドレスで登録すること、個人のアカウントでは業務の情報を扱わないこと、退職や異動のときに誰が止めるかを、あわせて決めておきましょう。

IPAの解説書が経営者層の対策に挙げている「個人アカウントにおける業務利用の制限」も、会社のアカウントを先に配っておけば、社員に無理なく守ってもらえます。止めるだけで代わりの場所がないと、隠れて使う人が出てしまいます。

入れてよい情報の線引き

線引きは、入れてよい・条件つき・入れない、の3段階に分けると、社員が迷わずに判断できます。パナソニック コネクトが公開している「生成AI利活用ガイドブック」【一般公開版】（第1版、2025年1月31日）でも、「お客様お預かり情報・自社の営業秘密等は原則入力しないでください」「個人情報・プライバシーを含む情報は原則入力しないでください」と定めています。

同ガイドブックは転載・複製・改変が禁止されているため、自社の規程にそのまま流用することは出来ません。考え方を参考にしながら、自社の業務の言葉で書き直してみてください。規程の作り方は生成AIの社内ガイドラインの作り方にまとめています。

最初に配る指示文の例

使い始めの社員がつまずくのは、何をどう頼めばよいか分からない場面です。最初の業務に合わせた指示文を3つほど配り、写して使うところから始めてもらいましょう。次の例は、そのまま社内で配れる形にしてあります。

【議事録の要約】
次の会議メモを、社内向けの議事録にまとめてください。
・最初に、決まったことを3行以内で書く
・次に、宿題を「担当者／期限／内容」の表にする
・最後に、決まらなかったことを箇条書きにする
・メモに書かれていないことは足さない
（ここに会議メモを貼る。顧客名や金額は伏せてから貼る）

【社内連絡文の下書き】
次の内容を、社員全員に送る連絡文にしてください。
・敬語は丁寧語で、1文は短く
・最初の2行で、何を・いつまでに・誰がするかが分かるようにする
・400字以内
（ここに伝えたい内容を箇条書きで書く）

【日報・報告書の下書き】
次のメモをもとに、上司に出す報告書の下書きを作ってください。
・見出しは「実施したこと」「結果」「課題」「次にやること」の4つ
・数字はメモにあるものだけを使い、推測で足さない
・分からないところは【要確認】と書いて残す
（ここに今日のメモを貼る）

どの指示文にも、メモにないことを足さない、分からないところは残す、という一文を入れています。AIが事実と違う内容をもっともらしく書くことがあるため、確認する場所を本人に見えるようにしておく工夫です。

部署別の最初の使い方の例

最初の業務は会社で1つに絞りつつ、部署ごとに試しやすい使い方の例を添えて配ると、自分の仕事に引き寄せて考えてもらいやすくなります。

表の使い方は、どれも社内で人が読み直してから使うものに限っています。社外に出す文書へ広げるのは、確認の工程が回り始めた2か月目以降で充分です。

研修と勉強会の回し方

研修は、最初に30分の説明会を1回開き、あとは毎週か毎月の短い共有会で続けると、忙しい会社でも回せます。エヌエスケーケーは月に1回の成果報告を全部署の決まりにし、川六は毎週全店舗で活用検討会議を開いていました。どちらも、一度の研修で終わらせず、使い方を持ち寄る場を続けている点が共通しています。

最初の説明会で伝える内容は、次の5つに絞ると30分に収まります。

• 会社がAIを使う目的と、最初に試す業務
• 入れてよい情報・条件つき・入れない情報の線引き
• ログインの仕方と、最初に配る指示文の使い方
• AIの答えは下書きとして扱い、人が読み直してから使うこと
• うまくいった使い方と困りごとを書き込む場所

帝国データバンクの調査では、生成AIを活用している企業の4.0%が「社員が業務をAI任せにして、仕事への意欲やスキルが低下した」と答えています。説明会では、AIに任せる部分と、人が考えて決める部分の境目もあわせて伝えておきたいところです。

説明会と一緒に配る社内通知の例

説明会の案内は、目的・使う場所・守ること・相談先が1通で分かる形にすると、出席できなかった社員にも同じ内容が伝わります。

件名：業務でのAI利用を始めます（○月○日から）

社員の皆さん

○月○日から、会社で契約したAIサービスを全員が使えるようになります。
最初は「会議の議事録の要約」で試し、1件あたりの時間がどれだけ減るかを3か月測ります。

■使う場所
・会社が用意したアカウントだけを使ってください。
・個人で登録したAIサービスに、業務の情報は入れないでください。

■入れない情報
・お客様から預かった情報、個人情報、取引先との契約内容、公表前の数字

■使うときの約束
・AIの答えは下書きです。必ず自分で読み直してから使ってください。
・社外に出す文書は、上長も読んでから送ってください。

■説明会
・○月○日（○）○時から30分

■相談先
・総務部 ○○（迷ったら、入れる前に聞いてください）

社員からよく出る質問と答え方

使い始めの1か月は、同じ質問が何度も寄せられます。答え方を先に決めておけば、総務や情シスの手間が減り、社員にも同じ答えが届きます。

1か月目の確認項目

4週目の振り返りでは、次の項目を順に確かめてみてください。

• 全員分のアカウントが配られ、1回以上ログインした人の割合が分かるログインしていない人には、部署の責任者から一声かけてもらう
• 最初の業務の1件あたりの時間を、使う前と後で測れている使う前の時間を測っていない場合は、今月から測り始める
• 入れてよい情報の線引きが全員に届いている説明会に出られなかった人にも資料を渡したか
• 入れてはいけない情報を入れてしまった例がないあった場合は責める前に、線引き表の分かりにくい箇所を直す
• うまくいった使い方が、部署ごとに1つ以上共有されている共有がない部署には、責任者に1件だけ書いてもらう
• AIの答えを人が読み直す工程が守られている社外に出た文書に、確認していない文が混ざっていないか
• 個人のアカウントで業務の情報を扱っている人がいないいる場合は、会社のアカウントに移ってもらう
• 2か月目に広げる業務と、測る数字が決まっている判断表で次の候補を選び、目的の1文を書き直す

2か月目から3か月目の段取り

1か月目の振り返りが終わったら、2か月目は共有を、3か月目は判断を中心に進めます。

3か月目の判断の場には、社長にも出てもらうのがおすすめです。続けるか広げるかを経営の判断として決めておけば、現場も次の業務に安心して手を伸ばせます。

社内ルール・セキュリティ・権利のリスク対策

会社でAIを使うときは、入れない情報、人が確認する工程、他人の権利の扱いの3つを決めておきましょう。ルールが先にあると、社員は安心して使え、管理する側も止める理由を探さずに済むようになります。

総務省「令和8年版 情報通信白書」の企業向け調査（2025年度、日本515社）では、生成AIのリスク対策として全社的な指針・ガイドラインの整備を挙げた企業が41.1%で最多でした。一方で、中小企業では活用の方針を明確に定めていない企業が31.5%あり、特に実施している施策はない・把握していないと答えた中小企業も24.1%ありました。方針とルールを決めておくことが、まず他社と差がつく点になります。

パナソニック コネクトのガイドブックは、大前提として「第三者の権利を尊重し、人が最終責任を持つこと」を掲げています。AIの答えを使う責任は、最後に人が負うと決めておくことが、ルールの土台になります。同じ白書では、懸念されるリスクとして社内情報の漏洩などのセキュリティリスク46.4%、出力結果の精度35.3%、著作権等の侵害31.3%が挙がっていました。

仕組みの面での対策は、まだ広がっていません。同じ白書の調査で、入力データを学習に使えない仕組みを入れている企業は19.9%でした。ルールの文書とあわせて、会社で契約する環境の設定も確かめてみてください。

最低限決めておく3つのルール

情報の正確性についても、帝国データバンクの調査で懸念・課題の1位は情報の正確性（50.4%）でした。AIの答えをそのまま社外に出さず、下書きとして人が直す流れを決めておけば、この懸念は運用で小さくすることが出来ます。

セキュリティの点検項目は生成AIのセキュリティチェックリストに、会社が把握していない利用への対策はシャドーAI（野良AI）の対策にまとめています。ルールの文書は、最初から完璧を目指さず、1か月目の振り返りで直す前提で出してみてください。

ルールの文書に入れる項目

最初のルールの文書は、A4で1〜2枚に収まる分量で充分です。次の7つの項目がそろっていれば、使い始めには困りません。

• 使う目的と、最初に試す業務
• 使ってよいサービスと、使ってはいけないサービス
• 入れてよい情報・条件つきの情報・入れない情報
• AIの答えを確認する人と、その工程
• 画像や文章を社外で使うときの確認
• 入れてはいけない情報を入れたときの連絡先
• ルールを見直す時期（3か月ごとなど）

文書が長くなるほど、読まれずに終わってしまいます。細かい場面は、1か月目の振り返りで出てきた質問をもとに少しずつ足していきましょう。

人が確認する工程の決め方

確認の工程は、文書がどこまで届くかで重さを変えると、現場の負担を増やしすぎずに済みます。

AI導入の失敗例で取り上げた、生成AIで作った画像を社外で使った2社の例では、どちらも確認の手順が十分でなかったと説明されています。届く先が広いものほど、確認する人を増やす形にしておきましょう。

入れてはいけない情報を入れてしまったときの流れ

線引きを決めても、入れてはいけない情報を入れてしまう人は出てきます。そのときに隠さず報告してもらえるよう、連絡の流れを先に決めておきましょう。

1. 入れてしまった本人が、気づいた時点で上長と総務（または情シス）に連絡する
2. 総務・情シスが、入力した内容・使ったサービス・日時を確かめる
3. 会社で契約した環境なら、管理画面で会話の記録と設定を確かめ、必要に応じて削除する
4. 顧客や取引先の情報が含まれていた場合は、社内の規程にそって責任者が対応を決める
5. 線引き表の分かりにくかった箇所を直し、全員に知らせる

報告した人を責めると、次からは黙って済ませる人が出てしまいます。報告の早さを評価し、仕組みの側を直す姿勢を最初に示せば、ルールが形だけになりにくくなります。

効果測定と継続改善｜削減時間と利用者の割合を最初に決める

成功の測り方は、使い始める前に、削減時間と利用者の割合の2つを決めておくのが基本になります。この2つがあれば、効果が出ているか、社内に広がっているかを、毎月同じ物差しで確かめられます。

パナソニック コネクトの発表も、削減時間（2024年は44.8万時間）と月間ユニークユーザー率（49.1%）を並べて示していました。削減時間だけでは一部の人がたくさん使っている状態と区別がつかず、利用者の割合だけでは使った結果が見えません。効果と広がりを別々の数字で追うことで、どちらが足りないかがはっきりします。

2つの指標の数え方

パナソニック コネクトの月間ユニークユーザー率は、同社の発表で算出方法の詳細が示されていない指標です。自社で測るときは、上の表のように数え方を自分たちで決め、毎月同じ方法で数え続けることが大切になります。

測る数字を増やしすぎると、集める手間が負担になり、続かなくなってしまいます。最初の3か月は2つだけに絞り、慣れてきたら利用回数や部署ごとの内訳を足すくらいで充分でしょう。

計算の例

社員60名の会社で、会議の議事録の要約にAIを使い始めた場合を例に計算してみましょう。数字は説明のための仮のものです。

使う前は1件45分かかっていた議事録が、使った後は15分になったとします。月に40件の議事録があれば、30分×40件で月1,200分、つまり月20時間の削減になる計算です。利用者は、アカウントを配った60名のうち、その月に1回以上使った人が24名なら、利用者の割合は40%と出ます。

翌月に削減時間は伸びたのに利用者の割合が変わらなければ、使う人が限られているサインになります。反対に、利用者の割合は伸びたのに削減時間が増えないなら、使い方の共有や指示文の見直しが必要かもしれません。2つの数字の動き方で、次に手を打つ場所が分かるようになります。

月1回の振り返りシートの例

毎月の共有会では、次のような1枚のシートを部署ごとに埋めてもらうと、話がそれずに済みます。

ヒヤリとしたことの欄は、事故の芽を早めに見つけるためのものです。書いてくれた人を責めず、線引き表や指示文の直しに使うようにしましょう。

数字が伸びないときの見直し方

2〜3か月たっても数字が伸びないときは、どちらの数字が止まっているかで原因を切り分けます。

多くの場合、原因は道具ではなく、配り方と共有の仕方にあります。サービスを乗り換える前に、表の見直しを1か月試してみてください。

継続改善の回し方

測った数字は、月に1回の共有会で全員に見せ、うまくいった使い方を次の業務に移していきます。エヌエスケーケーが全部署に月1回の成果報告を義務づけたのも、測ることと広げることを同じ場で回す仕組みと読むことが出来ます。

共有会で数字を見せるときは、部署同士を競わせるより、前の月の自分たちと比べる形にしてみてください。使っていない部署を名指しで責めると、数字を良く見せるための報告が増え、測る意味が薄れてしまいます。

調査を見ると、使い続けた会社の多くは効果を感じています。帝国データバンクの調査では、生成AIを活用している企業の86.7%が「業務への効果が出ている」と答えました。IPA「DX動向2026」（2026年7月16日公表）では、AI導入の効果は期待以上・期待どおりが31.8%、一定の効果はあったが50.6%でした。一方で、同じ調査でAIを導入している企業は従業員100人以下で16.6%にとどまります。

3か月を区切りに、続ける・広げる・やめるを判断する流れはAI導入の失敗例の効果測定の節にもまとめています。最初の3か月は、数字が小さくても毎月同じ方法で測り続けることを優先しましょう。

失敗パターンと回避策｜失敗の場面と成功した会社の行動の対応表

AI導入でよくある失敗の場面は、成功した会社が取った行動と1対1で対応させて読めます。失敗の場面を先に知り、反対側の行動を最初から選んでおけば、後から直す手間を減らすことが出来ます。

1行目の目的の決め忘れは、契約の前に防げる失敗です。プーラビダのように困りごとから逆算して最初の業務を選べば、契約の段階で何を測るかまで決まります。

2行目の温度差は、全員に同じ日に同じ使い方を求めたときに起きやすくなります。岡田研磨が「現場を楽にする」ことを軸に広げたように、使う側にとっての得を先に伝え、試す業務は1つに絞っておくと、反発を招きにくいでしょう。

表の6行のうち、社員10〜200名の会社が最初に押さえたいのは3行目の個人任せです。アカウントを配っただけで止まると、使う人と使わない人の差が開き、効果も測れないまま費用だけが続いてしまいます。

4行目のデータの散らばりは、すぐに解決しなくても始められます。川六のように、ベテランが頭の中に持っている手順を少しずつ文書にし、それをAIに読ませる流れを作れば、使うほど社内の知識がたまっていきます。最初は、よく聞かれる質問とその答えを10件ほど書き出すところから始めてみてください。

5行目の確認の工程は、社外に出る文書が増える2か月目以降にこそ効いてきます。最初の1か月で社内向けの業務に慣れたら、社外に出す前に誰が読むかを決めてから範囲を広げると、事故の芽を早めに摘めるでしょう。

6行目の効果測定は、始める前にしか取れない数字があることに注意が必要です。使う前の1件あたりの時間は、使い始めた後からは測り直せません。パナソニック コネクトのように同じ物差しで比べ続けるためにも、最初の1週間で今の時間を記録してみてください。

成功事例から見えるAI導入のメリット・デメリット

成功事例から見えるメリットは、書類づくりの時間が減ることと、一部の人の知識を全員で使えるようになることの2つです。デメリットは、使いこなせる人とそうでない人の差が開くことと、答えの誤りを人が確かめる手間が残ることになります。

メリット

時間の面では、プーラビダの報告書作成（1時間から5分）や、エヌエスケーケーの請求書処理（月275分の削減）のように、毎日・毎月くり返す書類で効果が発表されています。知識の面では、川六がベテラン従業員の経験知をAIで形式知にしたように、人に聞かないと分からなかったことを全員が調べられるようにした例も見られます。

採用や定着の面で変化を発表している会社もありますが、離職率の改善はDX全体の取り組みの結果として読む必要があります。AIを入れれば人が辞めなくなる、という読み方はしないようにしましょう。

時間が減った分を何に回すかも、最初に決めておくと効果が見えやすくなります。プーラビダは看護師の負担を減らす目的を持ち、離職率の変化まで追いかけていました。減った時間を残業の削減に充てるのか、顧客対応に回すのかを決めておけば、削減時間の数字を会社の成果として語れるようになります。

デメリット

帝国データバンクの調査では、活用企業の18.8%が使いこなせる社員とそうでない社員の格差の拡大を挙げ、1.3%が出力結果の誤りによる社内外のトラブルや損害を、0.7%が機密や個人情報の流出を挙げていました。一方で、67.7%は悪影響やトラブルはないと答えています。

デメリットの多くは、使い方を個人任せにしたときに大きくなります。研修と共有の場、入れない情報の線引き、人が確認する工程をそろえておけば、どれも運用で小さくすることが出来ます。メリットとデメリットの全体像はAI導入のメリット・デメリットでくわしく扱っています。

事例の数字を自社の見込みに置き換えるときの注意

事例の数字をそのまま自社の見込みに使うと、期待と結果の差に悩むことになりがちです。公表されている数字は各社の発表で、測った範囲もAI単独のものと、DX全体のものが混ざっています。

見込みを立てるときは、事例の割合を借りるのではなく、自社の最初の業務で使う前の時間を測り、1か月使った後の時間と比べるのが確かな方法になります。たとえばプーラビダの90%という数字は、報告書という1つの書類での値で、会社全体の時間が90%減ったわけではありません。事例は進め方の手本として読み、数字は自社で測るものと考えてみましょう。

社員10〜200名の会社が真似できる導入手順6ステップ

公表事例の進め方を手順に置き直すと、次の6つのステップになります。1〜4は最初の1か月、5と6は2か月目以降の目安です。

1. 困りごとを1つ決め、目的の1文（対象の業務・今の時間・目標・守ること・判断する日）を書く
2. 判断表で最初の業務を1つ選び、使う前の1件あたりの時間を1週間測る
3. 全社員分のアカウントを会社で用意し、入れてよい情報の線引きと確認の工程を決める
4. 30分の説明会で最初の指示文を配り、社長や役員も自分で使い始める
5. 毎週か毎月の共有の場を決まりにし、削減時間と利用者の割合を毎月数える
6. 3か月目に続ける・広げる・やめるを判断し、判断表で2つ目の業務を選ぶ

6つのうち、事例の会社が特に手を抜いていないのは3と5になります。環境とルールを全員分そろえることと、共有の場を決まりにすることは、どちらも社長の一声で決められる種類の仕事です。逆に、ここを後回しにすると、ほかのステップを丁寧に進めても個人任せに戻ってしまいます。

推進役を誰にするかで迷ったら、AIに詳しい人より、社内の業務をよく知っていて、各部署に声をかけやすい人を選んでみましょう。川六のように60代の社員やパートも作り手に加わった例を見ると、使い方を広げる力は技術の知識より、声のかけ方と共有の場の作り方にあると考えられます。

2つ目以降の業務を選ぶときは、1つ目でうまくいった指示文をひな形にして、似た書類から広げると早く進みます。議事録の要約がうまくいったなら、次は日報や報告書の下書き、その次は見積書に添える提案文、という順番が自然でしょう。

ステップごとの担当と期間の目安

期間は社員10〜200名の会社で無理なく進めた場合の目安で、事例の会社の実績ではありません。ステップ1から4までは、並行して進めれば1か月に収めることが出来ます。

3か月目以降の広げ方

最初の業務が定着したら、似た書類を持つ部署へ横に広げ、そのあとで社内の資料を読ませる使い方へ進むと、無理なく深めていけます。

川六のRAGのように社内の資料を読ませる使い方や、ヒューマングループの一人一ボット体制のように社員ごとのAIアシスタントを置く使い方は、全員が日常的に使える状態になってから効いてくるものです。よく使う指示文を部署で共有し、繰り返し使う手順をひな形にしていくと、その先の仕組みづくりにも自然につながっていきます。パナソニック コネクトの発表が見出しに掲げた「聞く」から「頼む」への移り変わりも、全社員に配ってから2年目の利用実績の中で示されたものです。社員10〜200名の会社でも、まずは聞く使い方を全員に広げ、その中から頼める作業を探していきましょう。

導入にかかる費用の目安はAI導入の費用に、使える補助金と全体の進め方は中小企業のAI導入のはじめ方にまとめています。費用の検討は、目的の1文と最初の業務が決まってから行うと、必要な人数と使う量が見えて比べやすくなります。

よくある質問

AI導入の成功事例に共通する進め方は何ですか？

公表された事例では、解きたい困りごとを1つ決める、全員が毎日触る業務から始める、全社員が使える環境とルールを会社でそろえる、経営者が旗振り役になる、毎週や毎月の共有の場を設ける、の5つが多くの事例に共通しています。

最初にAIを使う業務はどう選べばよいですか？

件数が多い、手順が決まっている、失敗しても被害が小さい、関わる人が多い、入れる情報に問題がない、1件あたりの時間を測れる、の6つで比べると選びやすくなります。議事録の要約、社内連絡文の下書き、日報や報告書の下書きは、多くの会社で最初の業務に向いています。社外に出る画像や文書は、確認の工程を決めてからにしましょう。

小さく始めるなら、アカウントも一部の社員だけに配ればよいですか？

試す業務は1つに絞っても、使える環境は全員分そろえるほうが安全です。一部の人だけに配ると、配られなかった社員が個人のアカウントで使い始め、会社から見えない利用が増えてしまいます。成功した中小企業の事例でも、全社員が使える環境を整えた会社が目立ちます。

AI導入の効果はどう測ればよいですか？

削減時間と利用者の割合の2つを、使い始める前に決めておく方法が分かりやすいでしょう。削減時間は、使う前と後の1件あたりの時間の差に月の件数を掛けて出します。利用者の割合は、その月に1回以上使った社員の数を、アカウントを配った社員の数で割って出します。毎月同じ方法で数え続けることが大切です。

成功事例の数字は、自社でも同じように出せますか？

公表されている効果の数字は各社の発表で、第三者が検証した値ではありません。離職率や会議時間の変化には、クラウドへの移行やペーパーレス化などDX全体の取り組みが含まれている例もあります。数字そのものより、最初の業務の選び方や共有の場の作り方など、進め方を参考にするのがおすすめです。

社内にAIに詳しい人がいなくても、成功事例のように進められますか？

IT担当者だけに任せなくても始められます。公表事例でも、川六は一部のIT人材だけでなく、60代の社員やパートを含む全従業員でRAGを開発したと発表しています。最初は既製のAIサービスを全員で使い、決まった指示文を配って、毎週や毎月の共有の場で使い方を持ち寄る形にすれば、特別な知識がなくても進められます。

大企業の成功事例は、中小企業の参考になりますか？

規模は違っても、進め方は参考になります。パナソニック コネクトは国内全社員約11,600人にAIを配り、削減時間と月間ユニークユーザー率を前年と比べて発表しています。全員に配る、守りの目的も掲げる、2つの数字で追う、という進め方は、社員10〜200名の会社でもそのまま使えます。数字の大きさではなく、順番を参考にしてみてください。

まとめ

AI導入の成功事例を読み比べると、うまくいった会社は、困りごとを1つ決め、全員が毎日触る業務から始め、全社員が同じ環境とルールで使える状態を会社としてそろえていました。そのうえで、毎週や毎月の共有の場を設け、成果と使い方を持ち寄りながら次の業務へ広げています。

社員10〜200名の会社が最初の1か月でやることは、目的の1文を書く、判断表で最初の業務を選ぶ、全員分のアカウントと線引きを用意する、最初の指示文を配る、の4つです。2か月目からは、削減時間と利用者の割合を毎月数え、3か月目に続けるか広げるかを判断してみてください。

成功事例の会社も、最初から大きな仕組みを作っていたわけではありません。全員が使える場所を用意し、毎日の書類から試し、使い方を持ち寄るという地道な進め方を続けた結果が、発表された数字につながっています。

失敗の場面と成功側の行動の対応はAI導入の失敗例で、全体のはじめ方は中小企業のAI導入のはじめ方で確かめられます。ほかのテーマはAI活用コラム一覧をご覧ください。