テンダグループに参画したAIスタートアップ企業「Almondo」より、AIに関する最新動向や、実務で活かせる知見を、現場の皆さまに役立つ情報を継続的にお届けしています。
本コラムでは、テンダグループに参画したAIスタートアップ企業「Almondo」より、AIに関する最新動向や、実務で活かせる知見を継続的にお届けしています。
ここ数年で、生成AIを業務に取り入れようとする企業は一気に増えました。資料作成、問い合わせ対応、議事録要約、社内ナレッジ検索など、さまざまな場面で活用が検討されています。一方で、「試してみたものの広がらない」「一部の担当者しか使っていない」「導入したのに成果実感がない」といった声も少なくありません。
生成AIは、導入すること自体がゴールではありません。重要なのは、現場の業務の中で無理なく使われ、継続的に成果につながる形にしていくことです。
今回は、生成AI活用が“試すだけ”で終わってしまう理由と、“使いこなす”段階へ進むために必要な考え方を、分かりやすくご紹介します。
※用語補足
・RAG：社内文書やFAQなどの情報を検索・参照しながら回答を生成する仕組みのことです。
・AIエージェント：単に答えを返すだけでなく、検索、確認、記録、通知などの作業を組み合わせて業務を支援する仕組みを指します。
生成AI活用は「試す段階」から「定着させる段階」へ
生成AIは、もはや先進企業だけのものではなくなりました。以前は限られた企業や専門部門での活用が中心でしたが、今では多くの企業が「実業務の効率化につなげていきたい」と考える段階に入っています。
実際、社内文書を参照しながら回答するRAGや、会議ログ・メール・FAQを整理してAI活用につなげる取り組みは、業種・業界を問わず注目されています。ただ、企業ごとの定着度合いには大きな差が生まれています。
便利そうだと感じて導入してみたものの、特定の担当者だけが使う状況に留まっているケースも珍しくありません。つまり、多くの企業が立っているのは、「生成AIを知らない段階」ではなく、「試してみたが、その先に進めていない段階」だと言えます。
なぜ生成AI活用は「試すだけ」で終わってしまうのか
生成AI活用が定着しない背景には、いくつか共通した理由があります。
一つは、「何に使うのかが曖昧なまま始めてしまう」ことです。
「生成AIが話題だから」「業務効率化につながりそうだから」という理由だけで導入しても、現場ではどう使って良いかわからないため定着に至りません。問い合わせ対応なのか、資料作成なのか、情報整理なのか、どの業務で何を改善したいのかが明確でなければ、使い続ける理由が生まれにくいからです。
もう一つは、元になるデータやナレッジが整っていないことです。生成AIは、手元の情報をそのまま入れればすぐに業務で使えるわけではありません。PDF、Excel、メール、議事録、音声ログなどがバラバラに存在している状態では、情報を正しく参照できず、期待した精度が出ないことも多いです。そのため、ドキュメントの形式を統一したり、AIが読み込みやすいサイズに分割（チャンキング）するといった前処理が不可欠です。特にRAGでは、AIが参照しやすい形に整理しておくことが重要です。
さらに、一部の担当者だけが使って終わってしまうこともよくあります。個人レベルで便利に使えても、組織全体で使う前提のルールや更新体制がなければ、業務改善にはつながりません。
Almondoの支援現場でもよく見られるのが、「データはあるのに、AIが使える形になっていない」という状態です。PoCでは一見動いても、本番運用で精度が安定しないケースは少なくありません。対策として、参照データの整理や前処理を行うことで、回答の精度が向上し、実務で使えるレベルに引き上げることができます。実際に、図表や専門用語の多いメーカー資料で精度が大きく改善した事例や、ホームセンターで月3万件規模の問い合わせ対応を高精度で運用している事例もあります。
生成AIを定着させている企業は何が違うのか
生成AIをうまく定着させている企業は何が違うのか。
大きな違いは、技術だけでなく、業務と運用の視点をあわせて考えていることです。単に「何ができるか」から入るのではなく、「どの業務で、どの負荷を、どこまで減らしたいか」を明確にしています。
AI活用において特に差が出やすいのが、最初の対象業務の選び方です。
着手しやすいのは、業務フローが比較的明確なのに数を裁かなければいけない問い合わせ業務です。たとえば、社内ヘルプデスク、人事・総務の制度照会や申請案内、営業の提案準備などが代表的です。似た問い合わせや手順が繰り返し発生しやすいため、AI活用の効果を確認しやすいです。
一方で、例外対応ばかりが発生する業務や、判断基準が整理されていない業務を最初の対象にすると、PoCまでは進んでも現場で定着しにくくなります。たとえば、クレーム対応のような高度な個別判断を伴う顧客対応などは難易度が高いので避けた方が良いでしょう。使いこなしている企業も、最初から完璧を目指すのではなく、対象業務を絞り、小さく回しながら改善を重ねています。
まずは小さく始めるべき理由
生成AI活用というと、大がかりなシステム導入や全社展開をイメージされることがあります。
しかし実際には、最初から大きく始める必要はありません。
むしろ、最初は次の3条件を満たす業務から始めるのが現実的です。
- 同じような問い合わせや作業が繰り返し発生していること。
- 参照すべきマニュアルやFAQ、履歴がある程度まとまっていること。
- 成果を数字で見やすいことです。
たとえば、社内ヘルプデスクであれば「同じ問い合わせが何度も来る」、人事・総務であれば「制度照会や申請案内が繰り返し発生する」、営業支援であれば「提案のたたき台づくりや事前調査に一定の型がある」といった特徴があります。こうした業務は、件数が多く、流れが見えやすいため、AI活用に適した領域です。
小さく始めるとは、単に規模を小さくすることではありません。「繰り返しが多い」「流れが見える」「評価しやすい」業務を選ぶことが、成功確率を高めるポイントです。
大きな注目を集めているAIエージェントの活用も同様の取り組み方で段階的に広げられます。最初から複雑な業務全体を任せるのではなく、追加質問の生成や回答案の作成、対応履歴の記録など、一部の作業から取り入れるのが現実的です。どの業務の、どの工程を、どこまで任せるのかを切り分けながら進めることで、現場で使える形に育てやすくなります。
小さく始めたあとの「運用設計」が定着の鍵
生成AIの価値は、導入することそのものにはありません。現場の業務の中で自然に使われ、成果につながることではじめて意味を持ちます。
そのために欠かせないのが、導入後の運用設計です。最低限、誰がナレッジを更新するのか、誰が回答品質を確認するのか、どの頻度で見直すのか、AIでは対応しきれない場合（ハルシネーションの懸念がある場合など）にどの条件で人による対応へ切り替えるのか決めておく必要があります。
加えて、効果を測るための指標も最初から絞っておく方が現実的です。たとえば、利用率、一次解決率、更新反映リードタイムの3つを見るだけでも、
「使われているか」
「人手削減につながっているか」
「改善が回っているか」を確認できます。
運用を通じて現場のニーズに合わせて改善を繰り返し、業務に根づかせていくことで、初めて真の価値が生まれます。
まとめ：生成AI活用は“導入”ではなく“定着”で成果が決まる
生成AI活用が“試すだけ”で終わってしまう理由と、“使いこなす”段階へ進むために必要な視点をご紹介してきました。
生成AIは、導入すれば成果が出るものではありません。業務に合ったテーマを選び、必要なデータを整え、小さく始めながら改善を重ねることが大切です。AIエージェントについても、最初から大きな自動化を目指すのではなく、一部の作業から段階的に広げていくことが現実的です。
重要なのは、「AIを導入すること」ではなく、「AIが現場で使われ続けること」です。まずは、自社の業務の中から「繰り返しが多い」「流れが見えやすい」「効果を測りやすい」テーマを1つ選び、小さく改善を回していくことをおすすめします。
Almondoでは、お客様の状況に合わせた生成AIソリューションのご提案から、PoCのご支援、開発・実装、運用定着まで一貫してサポートしております。ご関心がございましたら、ぜひお気軽にお問い合わせください。
