生成AIをはじめとしたAI技術の進化により、多くの企業が「AIをどう活用すべきか」を検討するフェーズに入りました。
一方で、実際の現場では次のような声が多く聞かれます。
AIを導入したが、業務で使われていない
PoCまではできたが、本番活用につながらない
何からAI活用を始めればよいかわからない
社内データを活かしたAI活用ができていない
こうした課題を解決する存在が AI活用コンサル です。
本記事では、
AI活用コンサルとは何か
AI活用が失敗する理由
成果につながるAI活用の進め方
失敗しないAI活用コンサルの選び方
AI活用を成功させる最新トレンド（RAG・生成AI）
を実務目線でわかりやすく解説します。
AI活用コンサルとは、AIを「導入すること」ではなく「業務で成果を出すこと」に焦点を当てた支援 を行うコンサルティングです。
近年は「AIは作れたが使われない」という失敗が多く、AI活用コンサルへのニーズが急速に高まっています。
| 観点 | AI導入コンサル | AI活用コンサル |
|---|---|---|
| 目的 | AIを作る・入れる | 業務で使い、成果を出す |
| ゴール | PoC完了 | 定着・ROI創出 |
| 支援範囲 | 技術検証中心 | 業務設計・運用・改善 |
| 成否の分かれ目 | モデル精度 | 現場活用・継続性 |
AI活用がうまくいかない企業には、共通した原因があります。
AI活用の目的が曖昧（課題が整理されていない）
業務フローとAIが結びついていない
データの整理・整備が不十分
PoC後の運用設計がされていない
現場・経営層の理解が不足している
つまり、
技術以前に「進め方」が間違っているケースがほとんどです。AI活用コンサルは、これらの失敗要因を最初から潰す役割を担います。
「生成AIを使いたい」ではなく、どの業務を、どれだけ改善したいか を明確にできます。
運用ルール・改善サイクルまで含めて設計するため、AIが“使われ続ける仕組み”を作れます。
RAG（社内データ連携）を前提とした設計により、業務に直結するAI活用が可能になります。
伴走型支援により、AIを「外注するもの」から「自社で使いこなすもの」へ変えられます。
技術の話ばかりでなく、業務・KPI・ROIを言語化できる企業を選びましょう。
単なるChatGPT利用ではなく、業務データとAIをつなぐ設計力 が求められます。
※RAGについての詳しい説明は、こちらのコラムをご覧ください。
AI導入は社内定着が最重要。内製化や運用チームの育成まで支援できる企業を選びましょう。
汎用AIではなく、業務に特化したAI活用が主流に。
社内文書・FAQ・マニュアルを活かしたAI活用が拡大。
AI活用の“信頼性”が成果を左右。
Amazon Bedrockなど、クラウドネイティブなAI活用が標準化。
AI活用が失敗する最大の原因は、最初から完成形を求めすぎてしまうこと です。
そこで重要になるのが、無理なく始め、成果が出るところから段階的にAI活用を進めるアプローチ です。弊社では、AI活用を以下の3ステップで支援しています。
最初のステップでは、「何をAIでやるべきか」「どこから始めるべきか」を整理します。
AI活用の目的・方針の整理
現場課題・業務プロセスの可視化
効果が出やすい業務の優先度付け
AI活用ロードマップの作成
次に、整理したテーマの中から成果が見込める領域に絞って小規模にPoCを実施 します。
業務影響が限定的な範囲で検証
生成AI・RAGなどの技術検証
効果測定（工数削減・品質向上など）
本番導入に進むべきかの判断材料を整理
PoCで成果が確認できた領域に対して、実運用を前提としたAI活用を段階的に広げていきます。
業務フローに組み込んだAI実装
セキュリティ・ガバナンス設計
現場の業務負荷を減らすUI・運用設計
定着支援・改善サイクルの構築
この3ステップ型のAI活用コンサルにより、
初期投資を抑えてAI活用を開始できる
PoC止まりのリスクを回避できる
成果が見える領域に集中できる
社内の理解・納得感を得やすい
無理なくAI活用を横展開できる
といった効果が期待できます。
AI活用は「一気に進める」よりも、正しい順番で進めることが成功の近道です。
自社業務でAIをどう使えるか知りたい
生成AIとRAGの違いを整理したい
PoC止まりを避けたい
社内説明用の整理資料がほしい
このような段階でも問題ありません。AI活用を前提とした無料相談 にて、最適な進め方をご提案します。