他社のAI事例を「自社で再現できるか」で読む：成功事例の落とし込み方

結論から言うと、事例は「真似する」のではなく「入力・例外・品質ゲート・KPIを自社用に設計し直す」ことで再現性が上がります。 以下では、tugiloが事例をどう分解して読んでいるかをまとめます。

「AIで3時間が30分になった」──そんな成功事例を見て、「うちでもできる？」と考える方は多いはずです。

でも、そのまま真似してうまくいくとは限りません。tugiloでは、事例を**「自社で再現できるか」という視点で読み、落とし込む**ことを推奨しています。

なぜ事例をそのまま真似してもうまくいかないのか

AIの成功事例には、魅力的な数字が並びます。

「議事録作成が1/10の時間に」「問い合わせ対応が半分に」「見積書作成が5分で完了」

それを見て「うちもやってみよう」となるのは自然です。しかし、そのまま導入しても、思ったようにいかないケースが少なくありません。

理由はシンプルです。事例の「前提」と自社の「前提」が違うからです。

• 入力の形式は同じか？（フォーマット、情報量、例外の有無）
• テンプレや品質ゲートは、自社の業務に当てはまるか？
• 例外の扱いや責任分界は、事例と同様に決められるか？

これらを確認せずに進めると、「事例ではうまくいっているのに、うちでは…」となりがちです。

事例を「再現パターン」で分解する

tugiloでは、成功事例を入力・テンプレ・例外・品質ゲート・KPIの5要素に分解して読むことを推奨しています。

1. 入力

事例の業務では、どんな入力が来ているのか。

• 形式は固定か、バラバラか
• 情報量はどの程度か
• 自社の入力とどれくらい似ているか

入力が違えば、同じテンプレでも結果は変わります。

2. テンプレ・プロンプト

事例で使っているプロンプトやテンプレートの「型」は何か。

• どんな指示をしているか
• どんな形式で出力させているか
• 自社の業務にそのまま使えるか、調整が必要か

「型」を借りて、自社用に調整する考え方です。

3. 例外（任せない条件）

事例では、どんな例外を「AIに任せない」としているか。

• 金額・個人情報・契約条件は除外しているか
• エスカレーションの基準はあるか
• 自社にも同様の例外があるか

例外の有無や扱いが違うと、再現性が大きく変わります。

4. 品質ゲート

事例では、AI出力のどこを人が確認しているか。

• 事実・数字の確認を誰がしているか
• 断定の見直しをしているか
• 自社でも同様の品質ゲートを設けられるか

品質ゲートが曖昧な事例は、再現しにくい傾向があります。

5. KPI

事例では、何を「効果」として測っているか。

• 時間削減か、手戻り削減か、その両方か
• 測定方法は自社でも可能か

KPIの測り方が自社と合わないと、「効いたか」が判断できません。

自社で再現できるか、の判断基準

事例を5要素で分解したら、自社に当てはめられるかをチェックします。

5つとも「近い」「できる」に近い事例は、自社での再現性が高いです。

逆に、2つ以上「違う」「難しい」がある事例は、参考程度にとどめ、まずは自社に近い事例から手をつける方がよいでしょう。

借りるのは「型」、調整するのは「自社の前提」

他社事例の価値は、「型」を借りられることです。

プロンプトの構造、例外の考え方、品質ゲートの置きどころ──これらは事例から学べます。しかし、そのまま使うのではなく、自社の入力・例外・体制に合わせて調整する必要があります。

事例を「自社で再現できるか」で読む習慣をつけると、新しい事例に出会うたびに、「どこを借りて、どこを変えるか」が判断しやすくなります。

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