生成AI活用を真の成果へとつなぐ「秘訣」

1. 成果を阻む「3つの壁」

まずは、生成AIやAIエージェントといったAIの導入を「実質的な成果」につなげられない要因、つまりはAI導入の成功を阻む壁について考えてみます。

その壁は「戦略の不在」「データの未整備」「業務プロセスへの統合不足」の3つに集約することができます。

①戦略の不在

第一の壁は、戦略の不在です。これは、AI導入の目的を「AIを使うこと」自体に設定してしまうことに起因した問題です。

多くの企業は、「市場で盛り上がっているから」「競合他社がそうしているから」、あるいは「経営層から指示されたから」といった点を理由にAI導入をスタートさせます。こうしたAIの導入には、大抵の場合、解決すべき業務課題や達成すべきKPIが紐づいていません。

このうち、AIによってどんな業務課題を解決するかが曖昧であると「そもそもAIに何をさせるべきか」「どういったAIツールをどう使うべきか」「どんなデータをAIに学習・参照させるべきか」といった基本的な部分すら定められません。また、AI活用にKPIのような測定可能な目標がないと、成果を評価することも、改善の方向性を見定めることも困難になります。結果として、AIは導入したもののビジネス現場での活用が定着せず、成果が一向に上がらないといった事態に陥ります。まとめれば「AIは手段であり、目的ではない」という大原則を忘れた戦略なき導入は、必ず行き詰まるということです。

②データの未整備

AIの活用は、データの分析・活用の一形態であり、進化形です。ゆえに生成AIやAIエージェントなどに、その能力を最大限に発揮させるうえでは、学習や参照の土台となる「整備されたデータ」が不可欠となります。また、データの未整備は、経営にも影響を及ぼします。例えば、データの重複や不整合が発生すると、それらを手作業で修正・統合するための保守コストが増大します。そのほか、適切な管理ができていないことによる情報漏えいやコンプライアンス違反も懸念点です。こうした経営リスクを回避するためにも、AI活用以前に、データ整備を経営上の優先課題として位置付ける必要があります。

ところが、多くの日本企業では、データに関して「部門ごとに分散（サイロ化）している」「形式が全社的に統一されていない」「品質・一貫性が担保されていない」といった未整備の問題を抱えています。例えば、営業部門の顧客情報や、製造部門の生産データ、カスタマーサポートの問い合わせ履歴などが、それぞれ異なるシステムに保管され、相互に連携していないといった状態がその典型です。

さらに深刻な問題が、データの品質・一貫性の欠如です。例えば、同じ「顧客」というデータであるにもかかわらず「システムごとに定義が違う」「表記ルールが統一されていない」「抜け漏れや表記ミスが散見される」「古いデータと新しいデータが混在している」「メタデータが整理されていない」といったことがよくあります。

こうしたデータの品質・一貫性の欠如がボトルネックとなり、AIのPoCを実施しても精度の高いアウトプットが得られず、本格導入に至らないことがあります。また、限定的なデータセットで一定の成果が見えていても、全社展開した段階でデータ品質の問題が顕在化するケースもあります。

実のところ、データの整備を巡る問題を解決するのは簡単ではありません。例えば、データの品質・一貫性を担保するには、データの持ち方やデータ入力のルールを全社的に統一し、データの運用管理を一元化しなければなりません。

また、データの整備には、社内にどのようなデータが存在するかをくまなく調査・把握したうえで、それぞれの秘匿性のレベル（社外秘、部外秘、公開情報など）を適切に定義しなければならず、データカタログやメタデータの整備も併せて行うことが必要になります。

まとめれば、データの整備を行うには、社内のどこに、どのような形式で、どれだけの量のデータがあり、それぞれの更新頻度や信頼性、秘匿性はどうなっているかを可視化することが求められるわけです。

さらに、AIに学習・参照させることを前提にすれば、データの前処理やインデックス設計を適切に行うことも必要になります。このうち「データの前処理」とは、社内のデータをAIが読み取りやすい形式に変換（前処理）するプロセスを指します。また、インデックス設計とは、AIによる検索の精度やスピードを高めるためにデータのインデックスをどう設計するかを決めることを意味します。

このようにデータの整備は、相応の手間と時間を要する作業です。ゆえに、AI活用に際しては、まずはAIを何に使うかを決めたうえで、AIに使わせるデータを絞り込み、その整備（＝データ分析基盤の構築）に集中して取り組むことが現実解となります。

 図1：データ分析基盤構築の実践ステップ

出典：「データ分析基盤とは？｜構築するうえで知っておきたいポイントと基盤構築5ステップを解説」（CTC Key Technologyサイト、2025年）を基に作成

③業務プロセスへの統合不足

3つ目の障壁は、AIの活用を「既存業務に付加（アドオン）するプロセス」として扱おうとすることです。

例えば、生成AIを、ビジネス文書作成の効率化に活用しようとしたとします。

この場合、「生成AIへの作業指示（プロンプト）がうまく出せるか否かが属人的な能力に依存してしまう」「アウトプットの信頼性、品質をチェックするフローが確立されていない」「生成AIによるアウトプットをビジネス文書の申請／承認プロセスにどう組み込むかが曖昧なままである」といった状況に陥りがちです。結果として、生成AIによって生産性を高められるかどうかが人次第となり、仮に、特定の人の生産性が上がったとしても、その効果は局所的なものとなり、経営へのインパクトは小さいものとなります。

そこで重要になるのが、AI活用を前提に業務プロセス全体を再設計することです。既存のプロセス全体を見渡して、AIに何をさせるべきかを見定めて業務フローのどこにAIを配置し、どのようなデータを使わせ、かつ、他のシステムとどのように連携させるか、誰がAIのアウトプットをチェックし、どのような場合に人が介入するかを決めます。そうした一連の判断のもとで、業務プロセスを総合的に見直す必要があるのです。

もちろん、業務プロセスの再設計は簡単ではありません。それには、関連部門との調整や、現場の理解と協力、そして時には組織構造の見直しまで必要になります。とはいえ、業務プロセスの再設計を含めて、以上に示した壁を乗り越えないかぎり、AI導入のプロジェクトが「PoC止まり」で終わる可能性が大きくなります。

2. AI活用を成功へと導くステップ

では、上述したようなAI活用の壁を乗り越え、活用を成功へと導くには、具体的にどうするのが適切なのでしょうか。以下では、そのために必要なステップについて紹介します。

上で触れたとおり、AI活用の成功を阻む障害の1つは「戦略の不在」です。この問題を解決する一手は「AIに何をさせるか」を明確に定めることです。

その判断を下すうえでは「そもそもAIは人と比べて何が得意なのか」を理解しておかなければなりません。下表は、人とAIそれぞれの強みと、担うべき役割を整理したものです。

表：AIと人との能力や担うべき役割の違い

この表からもわかるとおり、AIは基本的に大量で多様なデータを、人をはるかに超えるスピードで処理することができます。

とはいえ、AIによるデータ処理は基本的に統計的な予測モデルに基づいています。ゆえに、アウトプットが常に100％正しいわけではなく、それが本当に正解か否か、あるいは信頼に足るものかどうかの最終的な判断は人が下すのが基本となります。とりわけ、正解がない中で、戦略的な判断を下すのは人の役割といえます。

また、AIのインテリジェンスの土台は、あくまでも「過去のデータ」です。そのためAIは、前例のないイレギュラーな事象に対応するのを苦手としていて、それを行うのも人の役割となります。

こうした人とAIとの違いを加味して、それぞれの役割を定義すると、AIは基本的に「成すべきことの正解」がある中で人を補佐し、人の生産性を高めたり、よりクリエイティブな業務への集中を可能にしてくれたりする存在と見なすことができます。そして人は、AIによる仕事の質を高めたり、コントロールしたりする役割と責任を担うこととなります。

言い換えれば、AIに自分の手足として働いてもらいつつ、その能力を高めたり、適切にマネージしたりしていくことが、AIとの協働作業の基本ということです。

その点を踏まえつつ、AIを業務プロセスや既存のシステムに統合し、業務に定着させるための6つのステップを、各ステップを踏むうえでの留意点とともに紹介します。

Step 1：構想フェーズ（目的と方針の明確化）

AI導入の出発点とすべきは、業務の課題を洗い出し、どのプロセスでAIを活用するかを特定することです。ここでは「全業務にAIを適用する」という発想ではなく、最も効果が期待できる領域にAI活用の焦点を絞ることが重要となります。

その際、単にAIを既存業務に追加するのではなく、業務プロセス全体を見直すことが不可欠です。具体的には、AIに任せる作業と人が担当する作業を明確に切り分け、AIのアウトプットを誰がどのようにチェックするのか、他システムとの連携をどう設計するのかといったことを、業務フロー全体の中で位置付けます。

業務を絞り込んだのちには、必要とされるデータの範囲を明確にし、当該データの有無や整備の状況を確認して実現可能性を見極めます。この時「社内のあらゆるデータをAIによる分析の対象にする」という考えに行き着くことがあります。そう考えるのも間違いではありませんが、現実的ではありません。したがって、例えば「カスタマーサポートの問い合わせ対応に、過去の対応履歴とマニュアルを活用する」といったように、業務とデータの組み合わせを見定めることが大切です。

加えて、構想フェーズでは、期待される効果とその測定方法（KPI）も明確にしておくべきです。

【留意点】

• 生成AIなどのAIのツールは強力ですが、万能ではありません。できることとできないことを見極め、現実的な目標を設定することが重要です。

Step 2：PoC（概念検証）

いきなり大規模な開発を行わず、小規模で試験導入を行います。ここで生成AIによるアウトプットの精度、パフォーマンス、コストを評価し、ユーザーからのフィードバックを収集します。簡単なツールとしての利用であれば、この段階で小規模な本番運用を行い、効果を確認します。

【留意点】

• PoCを「AI活用のコンセプトが実現可能かどうかを確認する場」で終わらせず、「どう改善すべきかの学びを得るための場」として位置付けることが大切です。

Step 3：技術・アーキテクチャ選定・設計

AIの本格導入に向けて、どのサービスやホスティング方式（クラウドかオンプレミスか）を使うかを決定します。

このフェーズにおいて重要になるのは、生成AIと既存システムとのインタフェース設計やデータフローの設計、アクセス制御の設計です。

具体的には「AIを既存のERPシステムや顧客管理システムとどのように連携させるのか」「API経由で連携させるのか、それともバッチ処理によって非同期で連携させるのか」「データはどの方向に、どのタイミングで流すのか」「データの前処理・インデックシングをどう行うか」等々を詳細に設計しなければなりません。

また、AIが勝手にシステムを操作しないよう、アクセス制御の設計を適切に行うことも大切です。「誰が、どういった権限のもとでAIを使うのか」「AIが実行できるシステム操作、データ操作の範囲はどこまでか」を厳密に定義する必要があります。

【留意点】

• AI経由であっても、権限のないデータを社員に見せてはなりません。ゆえに、経営情報や機密情報、個人情報といった情報の漏えいにつながらないよう、AIにアクセスさせるデータの範囲は慎重に定める必要があります。

Step 4：ガバナンスとリスク管理

このステップは、AIの活用がセキュリティインシデントやコンプライアンス違反につながらないよう、ガバナンスとリスク管理を徹底するための工程です。

例えば、生成AIを使用するのであれば、プロンプトの管理体制やアウトプットの検証プロセス、そして個人情報保護や業界規制に対応したコンプライアンス順守の仕組みを実装しなければなりません。その具体例を挙げれば、どのようなプロンプトが使用されているかを記録し、不適切なプロンプトを検知する仕組みを構築したり、AIのアウトプットが実業務で使用される前に人がチェックする工程を設けたりするといったかたちです。

加えて、業界固有の法律や規制への対応も必要とされるほか、「データマスキング」（特定の情報を覆い隠すセキュリティ施策）や、アクセス権限の詳細設計も、このフェーズで確定させます。

【留意点】

• 悪意のあるユーザーが、巧妙なプロンプトを通じて生成AIなどから機密情報を引き出そうとする「プロンプトインジェクション」は、実際に確認されている脅威です。ゆえに、この手の犯罪行為、あるいは脅威への対策は必ず講じておかなければなりません。

• AIに使わせるデータに個人情報や機密情報が含まれる場合、データマスキングの検討は不可欠となります。

Step 5：業務への適用とモニタリング

この段階でAIを使ったシステムをリリースさせます。ただし、リリースはゴールではなく、むしろ、ここからが本当のスタートです。

AIの導入によって、目的の成果がいきなり上げられることはまずありません。ゆえに、業務プロセス全体の中でAIと人の役割分担が適切に機能しているかを検証し、必要に応じてプロセスを調整することが重要です。例えば、AIからの提案内容を人が吟味し、採用の是非を判断したり、AIのアウトプットを担当者が必ずレビューして、顧客に提供するようにしたりといったかたちです。また、承認フローや他システムとの連携が想定どおりに機能しているかも確認し、ボトルネックがあれば業務プロセスを再設計します。こうしたプロセスを通じて、AIと人が有効に協働する文化が醸成されていきます。

また、AIの使用状況をモニタリングし、プロンプトの最適化やデータの追加・変更・更新といった改善を継続的に行うことも大切です。その際には、ユーザーからのフィードバックを収集し、それを改善の源泉にするのも有効です。さらに、利用拡大に伴うスケーリング（負荷分散、システム増強）も考慮に入れます。

【留意点】

• AIは一度導入したら終わりではなく、使いながら学び、改善し続けるものです。フィードバックループを組織に組み込み、常に進化させる姿勢が求められます。

Step 6：運用・教育

AIを使ったシステムを導入したのちには、業務への定着化支援を行い、活用の効果を継続的に評価することも忘れてはなりません。また、ユーザー教育を通じて、AIが得意なこと・苦手なことを現場に理解させることも重要です。

 例えば「AIは万能ではない」「AIの出力は必ず確認が必要」といった基礎的な理解は必ず浸透させなければなりません。さらに、設定したKPIに対する進捗を定期的にチェックし、必要に応じて改善策を講じていくことも成功には不可欠といえます。

【留意点】

• AI導入を大きな成果へとつなげるためには、業務のやり方を変えなければなりません。ゆえに、その変化に対する現場の不安・懸念と向き合い、変革の意義を共有していくことも大切です。そのためには「AIと協働することで、より価値の高い仕事に集中できるようになる」といった前向きなメッセージを発信することが重要となります。

3. まとめ：5年後、10年後を見据えた改革の取り組みを

AIの活用には大きな可能性があり、企業が市場での競争力を維持・向上させるうえでは、AI活用はもはや避けては通れません。

しかも、AIの技術は進化を続けており、例えば「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」と呼ばれる技術を使えば、生成AIと企業が保有する社内文書などの非構造化データを組み合わせ、企業固有の情報やナレッジを反映した、より正確で実用的なアウトプットを生成AIに出力させることが可能になります。

実際、CTCが取り扱っているSnowflake社のAIソリューションでは、RAGを実現する仕組みとして、社内文書や設計書などを複雑な設定なしに、誰でも簡単に検索・抽出する機能を提供しています。

加えて、同社のAIソリューションでは、構造化データの自然言語による検索や分析も容易に行えるようにしています。

こうしたソリューションを採用することで、企業で働く誰もが、自然言語で目的のデータを取り出して分析し、活用できるようになります。結果として、企業全体の意思決定の能力や精度、スピードは大幅に高められるはずです。

図2：Snowflake社のAIソリューション（「Cortex Search」による）RAGの実現イメージ

出典：「Snowflake Intelligence（前編）: データ活用ビジネスの拡大を実現する生成AIプラットフォーム」（CTC Key Technologyサイト、2025年）を基に作成

さらに、これまで相応の時間と手間をかけていた定型業務や情報の収集、分析業務をAIに任せられるようになれば、人はより創造的で戦略的な業務に集中することができるようになります。

そうしたAIの可能性を最大限に引き出すためには、AIを単なる「効率化の道具」として扱うのではなく、業務の在り方、ビジネスの在り方を抜本的に変革するドライバーとして位置付けることが大切です。そのうえで、目先の効率化だけを追い求めるのではなく、5年後、10年後の業務、あるいはビジネスの在り方を見据えたAI活用の取り組みを進めることが重要といえるでしょう。

もちろん、その取り組みを成功させるには成すべきことが多くあり、決して簡単な試みではありません。ゆえに、大きな目標を定めつつ、スモールスタートで取り組みを始動させ、小さな成功を積み上げていくことが大切です。本稿の記述が、そうした試みの一助になれば幸いです。