AI導入チェックリスト
AI導入プロジェクトを始める前に、社内で確認しておきたいポイントを1枚にまとめました。すべてに✓が付かなくても問題ありません——足りない部分こそ、専門家と一緒に整理するところです。
1. 目的とスコープ
- 「AIで何を解決したいか」を1文で言えるか（例：問い合わせ対応の工数を減らしたい）
- 対象業務は「定型・反復・ルール化できる」業務か
- 成果をどう測るか決まっているか（工数・時間・ミス率など）
- まず小さく試す範囲（1業務・1店舗・1チーム）を決められるか
※ 目的が曖昧なままのPoCは、AI導入で最も多い失敗パターンです。
2. データと業務フロー
- 対象業務の手順は、人に説明できる程度に整理されているか
- AIに読ませたい資料（マニュアル・FAQ・帳票）はデータ化されているか
- 紙・Excel・個人のメモに散らばっている情報はどれくらいあるか把握しているか
- 最終判断を人がすべき業務と、AIに任せてよい業務を分けられるか
3. 体制とセキュリティ
- 社内に推進担当者（兼任でOK）を置けるか
- 機密情報・個人情報の取り扱いルールがあるか（AIに入力してよい情報の線引き）
- 現場のメンバーに「使ってもらう」ための説明・巻き込みを計画しているか
- 導入後の運用・改善を誰が担うか決まっているか（自社 or 開発パートナー）