生成AIの浸透は、「どこから手をつけるか」よりも「どう全社で使い倒すか」を企業に突きつけている。ある企業の実装アプローチは、全社員の習慣化と重点領域での深掘りを同時に走らせることにあった。ポイントは次の4つだ。
1. 全社員へのAI活用を“ルール化”する
まずは使うことを前提化する。ガイドラインと教育を整え、全社員が日常業務でAIに触れる状態をつくる。活用の軸は二本立てだ。
- 汎用ユースケース（文章生成、要約、調査、構想出し）で日々の生産性を底上げ。
- 業務特化ユースケース（社内検索、カスタマーサポート支援、議事録・要件整理の自動化 など）で、ドメイン生産性を押し上げる。
「理解してから使う」ではなく、「使って理解する」を起点に、AIを“特別なツール”から“当たり前の道具”へ。
2. 原則は「広く × 深く」──どちらか片方では変革にならない
導入は**広く（全社員体験）と深く（ROI領域）**の両輪で回す。
- 広く：全社のAIリテラシーを均一化し、「AIに聞く／任せる」を当たり前に。
- 深く：収益やコストに直結する旗艦プロセスを再設計。ワークフローごと作り替え、財務インパクトを可視化する。
結論は明快だ。広く×深くの両立がなければ、変革は“体感”で終わる。
3. 人材戦略は「採る」より「育てる」
GUIやツール進化で“触れる”壁は下がった。ボトルネックはコーディング能力ではなく、業務プロセスをAI前提で再設計する力へと移っている。
- 既存人材の**スキル転換（リスキリング）を組織的に推進し、「全員をAI人材に」**を掲げる。
- 目安は、既存業務の生産性＋50％。浮いたリソースを新規AI施策へ再配分し、改善ループを回す。
4. 最後のメッセージ：共創で、ユーザー価値に一直線
AI活用は一社で完結しない。モデル、データ、UI、安全性…最適解は連携と共創の中で更新され続ける。
重要なのは「導入数」ではない。時間短縮、満足度、転換率、コスト削減などの実効KPIで評価し、継続的に改善すること。
ゴールは常に、「ユーザーの生活をより良くする体験」。
実装チェックリスト（抜粋）
- 〔ルール化〕全社員の利用方針・情報取り扱い・著作権・ログ管理を明文化
- 〔広く〕汎用タスクの標準プロンプト／テンプレを配布、社内相談窓口を設置
- 〔深く〕3つの旗艦プロセスを選定（例：CS、営業提案、制作運用）→KPI設計→PoC→本番
- 〔育成〕リテラシー研修＋“業務再設計ワークショップ”を職種別に定期開催
- 〔共創〕社外パートナーと評価指標・安全設計・更新計画を合意
