AI導入の実務ガイド

対象業務を一つに絞り、人の判断を残した試行を設計するための記事です。

• AIエージェント導入で、最初に「一つの業務」を選ぶための6項目
  最初の試行対象を絞る選定シート
• 生成AI導入で、最初に決めるべき4つのこと
  生成AI導入をツール選定から始めず、対象業務、データ境界、責任者、限定パイロットを決めるための実務ガイドです。
• AI導入費用を比較する前に、範囲を分ける方法
  AI導入の費用を一つの数字で比較せず、対象業務、既存ツール、人のレビュー、データ境界に分けて検討するための表です。
• AI導入のパイロットを、失敗しても学べる形にする5項目
  限定パイロットの目的、入力、出力、例外、人の判断を事前に揃えるための実務チェックリストです。
• AIに渡す仕事と、人に残す判断を最初に書く理由
  AI導入で自動化する準備作業と、人が保持する承認・例外・外部作用を分けるための判断表です。
• 生成AIの社内利用ルールを、導入を止めずに作る方法
  生成AIの社内利用で、禁止事項だけで終わらせず、対象情報、権限、承認、例外を業務単位で整理する方法です。
• AI導入を、ツール設定だけで終わらせない運用設計
  AI導入後に担当者が迷わないために、入力、出力、例外、引き継ぎ、確認地点を設計する実務ガイドです。
• AIコーディング導入を、限定した開発業務から始める方法
  AIコーディングを全開発工程へ一度に広げず、レビュー・権限・対象範囲を決めて試すための導入ガイドです。
• AI導入で現場実装を進めるための、課題整理と定着の進め方
  AI導入を現場の課題整理、実装、改善、定着に分け、導入支援で確認すべき項目を整理する解説です。
• AI導入で、Go・修正・停止を試行前に決める方法
  AI導入の試行を期待値だけで続けず、観察する事実と、継続・修正・停止の判断条件を事前に決める方法です。