目次
- Phase 1: 戦略策定とユースケース選定（Week 1-4）
- 1-1. 業務の棚卸しとAI適性診断
- 1-2. LLM選定とアーキテクチャ設計
- Phase 2: プロトタイピングとPoC（Week 5-8）
- 2-1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築
- 2-2. プロンプトの標準化
- Phase 3: パイロット運用とUX改善（Week 9-12）
- 3-1. ユーザー体験（UX）の磨き込み
- 3-2. 評価指標（Evaluation）の確立
- Phase 4: 全社展開とガバナンス（Week 13-）
- 4-1. AIリテラシー教育
- 4-2. ガバナンスガイドライン
- 成功の鍵：AI Ops（運用基盤）の構築
2023年の「生成AI元年」から時が経ち、2025年の今、企業の関心は「AIで何ができるか（可能性）」から「AIでどう稼ぐか/どうコストを下げるか（実効性）」へと完全にシフトしました。
しかし、多くの企業が「PoC（概念実証）貧乏」に陥っています。 「とりあえずChatGPTを導入したが使われない」「RAG（検索拡張生成）を作ったが回答精度が低い」——。
本記事では、生成AIを単なるおもちゃで終わらせず、企業のコア業務に組み込み、運用定着させるまでの具体的なロードマップを、Wizitの支援実績に基づいて解説します。
AIとビジネスの融合
Phase 1: 戦略策定とユースケース選定（Week 1-4）
いきなり開発を始めてはいけません。「どの業務にAIを適用すればROI（投資対効果）が出るか」を見極めるのが最重要です。
1-1. 業務の棚卸しとAI適性診断
全社的な業務フローを可視化し、以下の基準でAI適用領域を選定します。 * テキスト処理の量が多い: 議事録、日報、問い合わせ対応履歴など。 * 定型化されているが判断が必要: 一次スクリーニング、分類、要約。 * ミスが許容される（Human in the loop）: 最終確認を人間ができる領域。
推奨ユースケース例: * 社内ドキュメント検索・回答（社内ヘルプデスク） * 営業ロープレ・商談準備の壁打ち * 契約書・仕様書の一次レビュー * マーケティングコンテンツ（ブログ、メール、SNS）のドラフト生成
1-2. LLM選定とアーキテクチャ設計
2025年現在、選択肢は多様です。 * GPT-4o (OpenAI): 最高性能。複雑な推論が必要なタスク向け。 * Claude 3.5 Sonnet (Anthropic): 自然な日本語、長文読解、コーディングに強み。 * Gemini 1.5 Pro (Google): 巨大なコンテキストウィンドウ（長文入力）が必要な場合。 * SLM (Small Language Models): オンプレミスで動かす場合や、コストを抑えたい特定のタスク向け。
セキュリティ要件（Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockの利用）を含め、企業のポリシーに合わせた基盤を選定します。
Phase 2: プロトタイピングとPoC（Week 5-8）
小さく作って、素早く検証します。ここでのポイントは「プロンプトエンジニアリング」と「RAG精度向上」です。
2-1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築
社内データに基づいて回答させるRAGは必須技術ですが、単にデータを突っ込むだけでは機能しません。 * データのクレンジング: ゴミデータを入れたらゴミが出てきます（Garbage In, Garbage Out）。PDFのテキスト抽出精度を高め、古いデータを削除します。 * チャンキング戦略: データをどのような単位で分割するか（意味のまとまり、文字数）が検索精度を左右します。 * ハイブリッド検索: キーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、ヒット率を高めます。
2-2. プロンプトの標準化
「いい感じで要約して」という曖昧な指示ではなく、構造化されたプロンプトテンプレートを作成します。 * 役割定義（Role）: 「あなたはベテランの法務担当者です」 * 制約条件（Constraints）: 「文字数は400字以内」「箇条書きを使用」「断定的な表現を避ける」 * 出力形式（Output Format）: JSON、Markdown、表形式など。
Phase 3: パイロット運用とUX改善（Week 9-12）
特定の部署（例：カスタマーサポート部、法務部）に限定して導入し、実際のフィードバックを集めます。
3-1. ユーザー体験（UX）の磨き込み
AIの回答速度（レイテンシ）やUIの使いやすさは、定着率に直結します。 * ストリーミング表示の実装（待ち時間の体感短縮）。 * 「回答の再生成」「ソースの確認」ボタンの配置。 * Slack/Teams連携（普段使っているツールから離脱させない）。
3-2. 評価指標（Evaluation）の確立
「なんとなく便利」ではなく、数値で評価します。 * 定量的指標: 業務時間の削減率、対応件数の増加率。 * 定性的指標: 回答の正確性（Hallucination率）、ユーザー満足度（Good/Bad評価）。 * LLM-as-a-Judge: 生成された回答の品質を、別のLLMを使って自動採点させる仕組みの導入。
Phase 4: 全社展開とガバナンス（Week 13-）
成功事例を横展開し、運用を制度化します。
4-1. AIリテラシー教育
ツールを入れるだけでは使われません。 * 全社員向けのプロンプトエンジニアリング研修。 * 「AIは嘘をつく（ハルシネーション）」リスクの周知と、ファクトチェックの義務化。
4-2. ガバナンスガイドライン
* 入力データの制限（個人情報、機密情報の扱い）。 * 著作権侵害リスクへの対応。 * 利用状況のモニタリングと監査ログの保存。
成功の鍵：AI Ops（運用基盤）の構築
AIシステムは「作って終わり」ではありません。モデルの性能は日々進化し、社内データも更新されます。 MLOps / LLMOps の考え方を取り入れ、継続的にプロンプトを改善し、参照データを最新化し、モデルをアップデートする運用体制（Human in the loop）を構築することが、長期的な競争優位につながります。
Wizitは、単なるツールの導入支援にとどまらず、業務プロセスの再設計から組織への定着、そしてセキュアな運用基盤の構築まで、End-to-Endで企業の生成AI活用を伴走支援します。
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