AI導入で最初にやるべきこととは？

技術よりも先に整理すべき3つの視点

AI導入を検討する際、多くの企業が最初に考えるのは
「どのツールを使うか」「どのモデルが優れているか」といった技術面です。

しかし実務では、
技術を選ぶ前に整理すべきことを飛ばしてしまい、
導入がうまく進まないケースが多く見られます。

本記事では、AI導入を始める前に
必ず押さえておきたい3つの視点を、ビジネス目線で整理します。

AI導入で最初にやるべきことは、
業務の特定です。

よくある失敗は、次のような状態です。

これでは、導入後に
「成功したのかどうか」が判断できません。

例えば、

など、具体的な作業レベルまで落とし込むことが重要です。

AI導入は、
「業務を選ぶこと」から始まります。

次に重要なのが、
**成果の判断基準（KPI）**を事前に決めておくことです。

AI導入では、次のような評価が起きがちです。

これらはすべて、
評価軸が決まっていないことが原因です。

最初から難しい指標を作る必要はありません。

このような業務に直結する指標を決めておくだけで、
導入の判断が格段にしやすくなります。

AI導入を検討すると、現場から次のような不安が出てきます。

これらを放置したままでは、
AIは使われないツールになります。

導入初期に決めるべきなのは、完璧な規程ではありません。

この程度のシンプルなルールで十分です。

「安心して使える状態」を作ることが、
導入成功への第一歩になります。

ここまで整理できていれば、
技術やツールの選定は後からでも問題ありません。

むしろ、

が決まっていない状態で技術を選ぶと、
「使いどころのないAI」になりがちです。

AI導入の成否は、
高度な技術よりも事前の整理で決まることがほとんどです。

まずは次の3点を意識してみてください。

この準備ができていれば、
AI導入は「難しいプロジェクト」ではなく、
現実的で進めやすい取り組みになります。