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。
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。
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導入で成果が出ない企業には、次の共通点があります。
→ 利用されず、結局「使われないシステム」に。
→ 一部の部署で終わり、投資対効果が見えない。
→ 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。
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。
| 支援内容 | 解決できる課題 |
|---|---|
| 戦略立案支援 | どの業務にAIを適用すべきかを明確化し、ROIを試算 |
| 技術選定支援 | Amazon BedrockやClaude、OpenAI APIなど、目的に最適なモデルを選定 |
| PoC支援 | 小規模検証で効果を可視化し、リスクを最小化 |
| 教育支援 | 社員のAIリテラシーを底上げし、社内定着を促進 |
| 運用支援 | 導入後も改善を重ね、長期的なAI活用を実現 |
導入支援のゴールは、「AIを導入すること」ではなく、業務プロセスに自然に組み込む仕組みづくり にあります。
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。
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。
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。
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。
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。
A. 生成AIは、社内ドキュメント検索、問い合わせ対応、報告書・提案書の自動生成、製造業での設計支援など、幅広い分野で活用可能です。特に「文章生成」「要約」「分類」「検索」などのタスクで高い効果を発揮します。
A. はい。まずは小規模なPoCを通じて、AIモデルの精度や効果を確認しながら本格導入の判断を行うことを推奨しています。弊社の「生成AI構築」では、短期間・低コストでこのPoCを実施できます。
A. はい。導入後も運用・改善を継続的にサポートします。AIモデルの精度チューニング、ユーザー利用状況の分析、追加機能の提案など、運用フェーズを含めた長期的な支援体制を整えています。
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。