注意点

AI活用が定着しない会社に共通する「最初の設計ミス」

AIを配ったのに使われない原因はツールではなく導入前の設計。目的・対象業務・責任者・品質ゲートを先に決めるためのチェックとヒアリングテンプレを紹介します。

AI活用が定着しない会社に共通する「最初の設計ミス」

この記事はどんな人向けか
  • AIを導入したが定着していない担当者・経営者
  • 「とりあえず配って終わり」にしてしまった人
  • 導入前の設計で何が足りないか知りたい人

結論から言うと、定着しない原因は「目的不明確・業務未整理・責任者不在」の3つ。 1業務に絞り、責任者と品質ゲートを最初に決めると、運用が回り始めます。以下では、tugiloが必ず行うヒアリングと設計の型をまとめます。

AIを導入したものの、数ヶ月後には誰も使っていない。
この状況は珍しくありません。原因はツールではなく、導入前の設計にあります。

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定着しない理由は導入前にある

多くの企業で見られる導入パターンは次の通りです。

  • とりあえずChatGPTを全員に配布
  • 使い方は各自に任せる
  • 効果測定をしない

この状態では、現場で使われなくなるのは自然な流れです。

よくある3つの初期設計ミス

1
定着しない設計パターン
  1. 目的不明確:何を改善したいのか曖昧
  2. 業務未整理:AIに渡す前の業務が分解されていない
  3. 責任者不在:判断・修正をする人が決まっていない

最初に作る:対象業務・責任者・品質ゲート

定着する導入は、最初に「止めどころ」を作ります。

最低限これだけ決める
  • 対象業務:1つに絞る(例:問い合わせ返信、議事録要約、見積前提整理)
  • 責任者:最終判断者(承認者)を1人決める
  • 品質ゲート:送付/公開前のチェック項目を固定する

ツール選定より重要なこと

AI導入で重要なのはツール選びではありません。

  • 対象業務は何か
  • 成功と失敗の基準
  • 人が必ず確認するポイント
本質

これらが決まれば、ツールは自然に決まります。

tugiloが必ず行うヒアリング

tugiloでは、次の質問を必ず行います。

  • 今、一番時間を奪っている業務は?
  • その業務は誰がやっても同じ結果になる?
  • AIが失敗したら誰が止める?

この質問に答えられない状態での導入は、ほぼ確実に失敗します。

導入設計ヒアリングシート(穴埋め式)
【対象業務】{例:問い合わせ返信}
【現状の痛み】{例:月20時間、差し戻し多い、抜け漏れが出る}
【目的(改善したいこと)】{例:作業時間を半減、初回返信を速く}
【AIに任せる範囲】{例:要点抽出、下書き、質問リスト化}
【AIに任せない条件】{例:クレーム、個人情報、金額確定}
【最終確認者】{役割/氏名}
【品質ゲート】{送付前チェック項目}
【効果測定(KPI)】{時間/手戻り/差し戻し回数/初回返信など}

設計をやり直すためのチェックリスト

1業務

最初の対象

1人

判断責任者

1枚

業務フロー

まとめ:定着は「設計8割、ツール2割」

AI活用は「配って終わり」ではなく、運用が回る設計で決まります。まずは 1業務に絞って、責任者と品質ゲートを作るところから始めてください。

tugilo視点まとめ
  • 定着しない設計は「目的不明確・業務未整理・責任者不在」。 とりあえず配布・使い方任せ・効果測定なしでは、使われなくなるのは自然。
  • 最初に決めるのは「対象業務1つ・責任者1人・品質ゲート」。 ツール選定より、これらが決まればツールは自然に決まる。
  • tugiloは「一番時間を奪っている業務は?誰がやっても同じ結果に?失敗したら誰が止める?」を必ず聞く。 答えられない状態での導入は、ほぼ失敗する。

AI導入前の設計整理(対象業務の選定〜品質ゲート作り)から支援可能です。お気軽にご相談ください。

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次廣淳のプロフィール写真

次廣 淳(つぎひろ あつし)

執筆者

tugilo(ツギロ)
中小企業向けに、業務改善・システム開発・AI活用支援を行っています。

これまで、予約管理システム・業務支援ツール・社内向け管理システムなど、実務で使われるWebシステムの設計・開発・運用を担当してきました。

AI活用については、「導入して終わり」ではなく業務に定着するか/事故が起きないかを重視して設計しています。

この記事では、実際の案件や検証を通じて得られた判断基準・失敗しやすいポイントを中心に解説しています。

※ 本記事は、実務での検証や判断経験をもとに整理した内容であり、特定のAIツールやサービスの利用を推奨・勧誘するものではありません。

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