AI導入は、多くの企業で期待値が高まる一方、「PoCで止まった」「現場で使われない」という失敗事例も増えています。
本記事では、
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なぜAI導入が失敗するのか？
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成果を出すために必要な“実装型コンサル”とは何か？
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コンサル企業を選ぶ基準
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実装型支援を提供する弊社の強み
までを解説します。
AI導入が失敗する本当の理由：戦略だけでは成果が出ない
AI導入に失敗する企業は、実は高度な技術が足りないわけではありません。共通するのは “実務に落とし込むプロセスが欠けている” ことです。
よくある失敗①：PoCで終わり、本番導入まで到達しない
AIの精度検証（PoC）までは進むものの、
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実運用の仕組みが作れない
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システム連携ができない
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現場の合意が得られない
といった理由で止まります。PoCは目的ではなく、“本番運用のための通過点”であるべきです。
よくある失敗②：データが整っていないまま進めてしまう
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縦割りでデータが散在
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フォーマットがバラバラ
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権限管理が不統一
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セキュリティ基準が曖昧
これではAIを載せても十分に活かせません。特にRAG・生成AI活用では、“データ基盤 × AI” がセットで設計されるべきものです。
※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。
よくある失敗③：現場で使われず、定着しない
「作ったけれど、使われていない」という問題は、AI導入でも頻発します。
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業務フローへの組み込み不足
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現場ニーズを理解していないUI
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現場への教育不足
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内製化が進まず改善が止まる
など、“現場に定着する仕組み” がなければ、AIは成果を生みません。
成果を生む「実装型AIコンサル」とは？
従来型のAIコンサルは「調査・企画・提案」に偏りがちでした。しかし現在求められているのは、戦略だけでなく「実装まで伴走」し、成果を出すコンサルです。
これを本記事では 「実装型AIコンサル」 と呼びます。
特徴①：業務フローまで踏み込む
AIモデルの精度よりも重要なのは、「現場がどう使うのか？」「既存業務をどう変えるのか？」といった「実装の段取り」です。実装型コンサルは、
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現場ヒアリング
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業務整理
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ワークフロー設計
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運用ルールの策定
まで踏み込み、AIが“業務に溶け込む”形を作ります。
特徴②：データ基盤・クラウドとセットで最適化
AIはインフラが整っていなければ性能を発揮できません。
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AWSデータ基盤
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Amazon Bedrockを使った生成AI
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社内ナレッジのRAG化
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セキュリティ設計
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既存システム連携
これらをまとめて設計するのが実装型の役割です。
特徴③：導入後の“改善”まで伴走する
AIは導入して終わりではありません。
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利用ログ分析
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改善の反映
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精度の再学習
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現場の声を吸い上げたチューニング
これらを継続することでROIが最大化します。伴走型であることが成果の鍵です。
弊社が実装型AIコンサルとして選ばれる理由
● PoC → 本番導入 → 運用改善まで“一気通貫”で支援
戦略提案にとどまらず、動くAIシステムまで責任を持ちます。
● AWS × 生成AI（Amazon Bedrock） × RAGに精通
AI導入に必要なインフラをすべてワンストップで構築できます。
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Amazon Bedrock
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RAG／ナレッジ検索
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AWS移行
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データ基盤
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セキュリティ
※弊社サービスを活用したAmazon Bedrockの操作動画はこちら
● 業務理解の深さ × 技術力の両立
現場業務を丁寧にヒアリングし、「どこにAIを組み込むべきか」を見える化します。
● 社内教育・内製化まで支援できる伴走型
社内説明資料の作成や、運用チーム育成も対応。
● 小さく始めて大きく育てるアジャイル型導入
無駄な投資を排し、成功の確度を高める進め方を採用しています。
AI導入は“実装力のあるコンサル”と進めるのが成功の近道
AI導入の成功条件は、以下の3つに集約されます。
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業務に組み込まれていること
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データとAIがつながっていること
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導入後も改善し続けられること
これらを実現するには、戦略提案だけでなく「実装まで伴走できるAIコンサル」 が不可欠です。
AI導入は企業の競争力を大きく左右する重要投資です。自社の課題に合わせ、最適なAI導入の進め方をご提案できますので、まずはお気軽にご相談ください。
