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、
なぜAI導入が失敗するのか？
成果を出すために必要な“実装型コンサル”とは何か？
コンサル企業を選ぶ基準
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。
AIの精度検証（PoC）までは進むものの、
実運用の仕組みが作れない
システム連携ができない
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。
縦割りでデータが散在
フォーマットがバラバラ
権限管理が不統一
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。
「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。
業務フローへの組み込み不足
現場ニーズを理解していないUI
現場への教育不足
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。
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。
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、
現場ヒアリング
業務整理
ワークフロー設計
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。
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。
AWSデータ基盤
Amazon Bedrockを使った生成AI
社内ナレッジのRAG化
セキュリティ設計
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。
AIは導入して終わりではありません。
利用ログ分析
改善の反映
精度の再学習
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。
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。
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。
Amazon Bedrock
RAG／ナレッジ検索
AWS移行
データ基盤
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
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。
社内説明資料の作成や、運用チーム育成も対応。
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導入の成功条件は、以下の3つに集約されます。
業務に組み込まれていること
データとAIがつながっていること
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。