ChatGPTやClaude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」と考える企業が増えています。
しかし実際には、「どの業務から着手すべきか分からない」「ツール導入だけで終わってしまう」など、導入初期でつまずくケースも少なくありません。
そんな中注目されているのが、企業の導入を支援する「生成AI導入支援サービス」です。
本記事では、導入支援が必要とされる背景から、支援の内容、パートナー選びのポイントまでを解説します。
生成AIは、アイデア創出・文章生成・データ要約・問い合わせ対応など、多様な業務を効率化できる強力なツールです。一方で、社内の活用が進まない企業も多く存在します。
その要因は「AIをどう活用すれば効果的かが分からない」「セキュリティやデータ管理が不安」「社内人材のスキルが不足している」など。つまり、技術だけでなく“導入の進め方”に課題を抱えている企業が多いのです。
こうした背景から、技術的な構築支援に加え、戦略立案・PoC検証・教育までを包括的に支援する「生成AI導入支援」が注目を集めています。
まずは操作性を確認したい！という方は、こちらの動画をご覧ください。
生成AI導入がうまくいかない企業の多くには、以下のような共通点があります。
導入目的が不明確なままツールだけ導入
→ 結果的に「誰も使わないシステム」に。
一部部署での試行にとどまり、全社展開につながらない
→ 成果が限定的で、投資対効果を実感できない。
技術面やセキュリティの不安が解消されない
→ 現場の抵抗感が強く、定着しない。
これらの課題を解決するには、「技術支援」だけでは不十分です。
経営戦略と現場運用の両面から伴走する“導入支援”が不可欠です。
生成AI導入支援では、次のような課題を一気に解決できます。
どの業務領域に生成AIを活用すべきか、優先順位を整理。
AWSのAmazon Bedrockなど、目的に最適なAIサービスを選定。
小規模な検証を通じて、効果を定量的に確認。
社員のAIリテラシーを高め、社内定着を促進。※技術者の教育支援について詳しく知りたい方は、こちらをご覧ください。
導入支援のゴールは、単なるツール導入ではなく、業務の中で生成AIを活かせる仕組みづくりにあります。
まず、業務フローやデータ活用の現状を分析し、生成AIの導入による効果を見極めます。
「すぐに成果を出せる領域」「リスクが低く試せる領域」を明確化し、導入計画を策定します。
いきなり全社導入するのではなく、限定的な範囲でPoC（Proof of Concept：概念実証）を実施。
実際の業務データを使って、AIモデルの精度や業務改善効果を確認します。
ここで成果を“見える化”することで、次のステップに進みやすくなります。
PoCでの成果を踏まえ、対象範囲を拡大。
運用ルールやセキュリティ体制を整備し、教育を通じて現場への定着を図ります。
導入後も継続的に支援することで、AI活用を社内文化として根づかせます。
以下のポイントをチェックしましょう。
AWSなど主要クラウドでの実績があるか
PoCから本格導入までの支援体制が整っているか
社内教育・運用サポートまで対応しているか
自社の業務を理解し、適切な提案ができるか
“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。
当社では、AWSを基盤とした生成AI導入を初期検討からPoC・構築・運用支援まで一貫してサポートしています。
「まずは小さく試してみたい」「社内活用を定着させたい」といったニーズに合わせ、柔軟な導入プランを提供しています。
詳しくは、生成AI構築サービスをご覧ください。
生成AI導入の成功は、一度の大規模プロジェクトで決まるものではありません。まずは小さく始め、PoCで成果を確認しながら社内に浸透させることが大切です。
その過程をスムーズに進めるためにこそ、「生成AI導入支援」を活用する価値があります。
外部パートナーとともに最初の一歩を踏み出し、AIが本当に活きる業務改革を進めていきましょう。