【生成AI導入支援】成功する導入ステップとパートナー選びの極意

ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIが急速に進化する中、
「自社業務に生成AIを導入したい」「AIを業務改革に活かしたい」と考える企業が急増しています。

しかし実際には、

• どの業務から着手すべきか分からない

• ツールを導入しても活用が進まない

• セキュリティやガバナンス面で不安が残る
  など、導入初期でつまずくケースが多く見られます。

そんな課題を解決するのが、企業のAI導入を伴走支援する「生成AI導入支援サービス」です。

本記事では、導入支援が注目される背景から、導入プロセス・失敗を防ぐポイント・パートナー選びのコツまでを詳しく解説します。

なぜ今、生成AI導入支援が注目されているのか

生成AIは、アイデア創出・文章生成・問い合わせ対応・レポート作成など、多様な業務を効率化できる革新的な技術です。
一方で、「導入したが成果が出ない」「社内で活用が広がらない」という課題も少なくありません。

その理由は、技術そのものよりも導入・運用の進め方にあります。

• どの業務に適用すれば効果が最大化するか判断できない

• データ管理や情報漏えいへの不安

• 社員のAIリテラシーや推進体制が整っていない

これらの課題を整理し、戦略立案から運用・教育までを支援するのが生成AI導入支援です。
特にAWSのようなクラウド環境を基盤に、Amazon Bedrockなどのサービスを活用することで、
安全性と拡張性を両立したAI活用を実現できます。

💡まずは操作感を確認したい方は、弊社の生成AI構築サービスの操作動画をご覧ください。

生成AI導入が失敗する3つのパターン

生成AI導入で成果が出ない企業には、次の共通点があります。

① 目的が曖昧なままツールだけ導入

→ 利用されず、結局「使われないシステム」に。

② PoCで止まり、全社展開につながらない

→ 一部の部署で終わり、投資対効果が見えない。

③ セキュリティや技術的な懸念が解消されない

→ 利用制限が多く、現場が抵抗感を示す。

これらを回避するには、技術支援＋戦略的伴走支援の両立が欠かせません。

導入支援で解決できること

生成AI導入支援の進め方【3ステップ】

① 現状分析と導入計画立案

業務フローやデータ構造を分析し、生成AIが効果を発揮する領域を特定します。
ROIやリスクを定量評価し、「すぐに試せる領域」から小さく始めるのが成功の鍵です。

② PoC（小規模検証）で効果を検証

いきなり全社導入せず、対象業務を限定してPoCを実施します。
実際のデータを使い、AIの出力精度や効率化効果を“見える化”。この段階で成功条件を明確にしておくことで、社内展開がスムーズになります。

③ 本格導入と定着化支援

PoCでの成果を踏まえて本格展開へ。
セキュリティポリシー整備、運用ルール策定、教育・マニュアル化などを行い、継続的にAI活用が進む体制を構築します。

支援パートナー選びのポイント

生成AI導入は社内の業務理解・データ設計・クラウド構築など幅広い専門知識が必要です。以下の観点でパートナーを選ぶと安心です。

• AWSなど主要クラウドでの構築実績があるか

• PoC～本番運用までの一貫支援が可能か

• セキュリティとガバナンス設計のノウハウがあるか

• 教育・定着支援までカバーしているか

• 自社の業務課題を理解した提案力があるか

“技術力＋伴走力”の両方を持つパートナーが、成功の鍵を握ります。

弊社の生成AI導入支援サービスについて

当社では、AWSを基盤とした生成AI導入を初期検討から構築・運用まで一貫支援しています。

• Amazon Bedrockを活用したPoC環境構築

• 既存システムとの連携設計

• 社内AI教育プログラム提供

• 運用・改善フェーズでの伴走支援

「まずは小さく試したい」「社内で安全にAIを活用したい」など、企業のフェーズに合わせた柔軟なプランをご用意しています。

詳しくは、生成AI構築サービスをご覧ください。

まとめ：生成AI導入は“ツール導入”ではなく“文化づくり”

生成AIの活用は、単なるシステム導入ではなく「業務改革・人材育成・文化醸成」の取り組みです。
PoCから小さく始め、徐々に全社へ広げることで、AIが本当に活きる環境が整います。

生成AI導入支援は、その第一歩を安全かつ確実に進めるための最短ルートです。
外部パートナーとともに、自社に最適なAI活用戦略を描いていきましょう。