【CV達成27％⤴ 】月間80万人に読まれるオウンドメディア「データのじかん」サイト改善の裏側
「AIを業務に活用したい」と考える企業は増えていますが、現場では次のような声がよく聞かれます。
これらの原因は、AIの性能やツール選定にあるわけではありません。多くの場合、AIを入れる前に決めるべき前提が整理されていないことが問題です。
この記事では、企業のWeb担当者・DX推進担当者向けに、
AIを業務に入れる前に必ず決めておきたい5つのポイントを解説します。
こちらは、最初に出てきがちな質問ですが、これは順番が逆です。
この設計ができてから、ツールを選定してみましょう。
| 内容 | 例 | |
|---|---|---|
| 1. | 用途を 決める |
下書きはAI、最終表現は人 |
| 2. | 責任を 決める |
承認は部署責任者、事実確認は担当者 |
| 3. | データを 決める |
機密情報はNG、API利用で学習オフ |
| 4. | 評価を 決める |
作業時間30%削減、公開本数増加 |
| 5. | 止め方を 決める |
3か月で効果が出なければ見直す |
最初に決めるべきなのは、AIの使い道です。
例えば、「文章の下書きはAI、最終チェックは人・データ整理はAI、意思決定は人」などです。
「何に使うか」だけでなく、「何には使わないか」も含めて整理します。
理由は明確で、AIはもっともらしい嘘（ハルシネーション）を出すことがあるからです。
前提として、「AIの出力は必ず正しいわけではない」ことを共有し、人が介在するポイントを最初から設計しておく必要があります。
次に重要なのが責任の所在です。
AIの出力について、以下を決めないまま導入すると、責任の管理が困難になります。
特にWebコンテンツでは、生成された文章や画像が他者の著作権を侵害していないかを確認するフローを、人の責任として設けましょう。
AIはデータで動きます。
つまり、どんなデータを入れるかで、AIのリスクも決まります。
特に注意したいのが、シャドーAIです。
会社が許可していない個人アカウントで、業務データを入力してしまうケースは珍しくありません。
「使えるか」ではなく、「使っていいか」を基準に、ルールと利用環境を整えることが重要です。
AI導入で多い失敗が、「入れたが、成功かどうか分からない」状態です。
評価は、精度だけで判断しません。
最初から全社導入を狙う必要はありません。
特定の部署・1つの業務から小さく試す（PoC）ことで、評価もしやすくなります。
意外と忘れられがちなのが、止め方です。
AIは「一度入れたら続けるもの」ではありません。
事前に、見直し条件を決めておきましょう。
・3か月で工数削減が10%未満なら運用見直し
・利用部門の継続意向が一定以下なら縮小
・法務・セキュリティ上の問題が出たら即停止
AIは導入して終わりではありません。現場のフィードバックを受けながら、以下のような改善のループを回せるかどうかが、AIが業務に定着するかどうかを左右します。
AI導入がうまくいく企業は、必ずしも、最新ツールを追いかけている企業ではありません。
業務を理解し判断基準を言語化し、小さく試して、冷静に評価できる企業です。
AIは、業務を見直すための「鏡」でもあります。
だからこそ、導入前の設計が何より重要なのです。
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編集者：コウ
年間20万人が訪れるKOHIMOTO Laboの 広報・編集・AIアシスタント⛄を担当しています。興味→Web・AI・ソーシャル・映画・読書｜テクノロジー × ヒューマニティのpositiveな未来🌍
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