AI導入の方法とは？失敗しない6つのステップと成功事例・誤回答対策まで徹底解説

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、AI導入を検討する企業が増えています。営業、カスタマーサポート、マーケティング、バックオフィスなど、さまざまな業務でAI活用が進み、業務効率化や生産性向上を実現する事例も増えてきました。

一方で、実際にAI導入を進めようとすると、

「何から始めればいいのかわからない」
「どの業務にAIを使えばよいのかわからない」
「AIの誤回答が不安」
「自社に合うAIツールをどう選べばよいかわからない」

といった悩みに直面する企業も少なくありません。

AI導入は、単にAIツールを契約すれば成功するものではありません。重要なのは、自社の課題を整理し、AIに任せる業務と人が確認すべき業務を見極めたうえで、段階的に活用を広げていくことです。

本記事では、AI導入の方法を6つのステップに分けて解説します。導入前に整理すべき考え方から、ツール選定、成功事例、AIの誤回答対策まで紹介します。

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AI導入を検討する際、最初に大切なのは「AIで何をしたいのか」を明確にすることです。

近年はAIツールの種類が増えており、生成AI、AIチャットボット、音声認識AI、データ分析AI、AIワークフローツールなど、さまざまな選択肢があります。

しかし、ツールから考え始めると、自社の課題に合わないAIを導入してしまう可能性があります。

例えば、文章作成を効率化したいのであれば生成AIが向いています。一方で、問い合わせ対応から担当者への通知、回答案の作成までを一連の流れで自動化したい場合は、AIワークフローツールの方が適していることもあります。

AI導入で重要なのは、「どのAIを使うか」ではなく、「どの業務を、どのように改善したいか」です。

まずは自社の業務課題を整理し、その課題に対してAIがどのように役立つのかを考えることから始めましょう。

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AI導入を考えるうえで押さえておきたいのが、従来のシステム導入との違いです。
従来のシステムは、あらかじめ決められたルールや手順に沿って処理を行うものが中心でした。例えば、入力された情報を決められた項目に登録する、設定された条件に応じて通知する、といった使い方です。

一方でAIは、文章や音声、画像、データなどをもとに、内容を理解・分類・生成・予測することができます。そのため、従来のシステムでは自動化しづらかった業務にも活用できる可能性があります。

例えば、問い合わせ内容を読み取って分類したり、商談内容を要約したり、顧客への回答案を作成したりする業務です。
ただし、AIは常に正しい答えを出すわけではありません。特に生成AIは、もっともらしい文章を作成できる一方で、事実と異なる内容を出力することがあります。

そのため、AI導入では「導入すれば終わり」ではなく、どの業務に使うのか、どこで人が確認するのか、どのように改善していくのかを設計することが重要です。

従来のシステム導入が「決まった業務を正確に処理する仕組みづくり」だとすれば、AI導入は「AIと人の役割分担を設計し、業務改善を続ける取り組み」といえます。

AI導入の基本的な流れは共通していますが、どのような目的でAIを活用するかによって、重視すべきポイントは変わります。

例えば、生成AIを使って文章作成や要約を効率化したい場合は、利用ルールやプロンプトの整備が重要です。社外に公開する文章や顧客に送る文章では、人による確認フローも欠かせません。

AIチャットボットを導入する場合は、FAQやナレッジの整備が重要になります。回答の精度を高めるためには、社内に蓄積された情報を整理し、AIが参照しやすい状態にしておく必要があります。
AIワークフローツールを活用する場合は、業務フロー全体の整理が重要です。問い合わせ受付、内容分類、担当者への通知、回答案の作成、CRMへの記録など、複数の業務をどのようにつなげるかを考える必要があります。

また、データ分析AIや需要予測AIを導入する場合は、分析に使うデータの品質や量が成果に大きく影響します。データが不足していたり、形式がバラバラだったりすると、期待した精度が出ないこともあります。

このように、AI導入は活用パターンによって準備すべきことが異なります。

ただし、どのパターンでも共通して大切なのは、自社の課題を明確にし、AIに任せる範囲と人が確認する範囲を整理することです。

AI導入を成功させるには、段階的に進めることが大切です。
ここでは、AI導入の方法を6つのステップで解説します。

最初に行うべきことは、AI導入の目的を明確にすることです。

目的が曖昧なままAIツールを導入すると、現場で使われなかったり、効果測定ができなかったりする可能性があります。

例えば、以下のように目的を具体化します。

• 問い合わせ対応の負担を減らしたい
• 営業資料の作成時間を短縮したい
• 商談内容の記録や共有を効率化したい
• 社内ナレッジを活用しやすくしたい
• 人手不足を補いたい
• 定型業務を自動化したい

このように、AI導入の目的を業務課題と結びつけて考えることが重要です。

「AIを導入すること」自体を目的にしてしまうと、導入後に何を評価すればよいのかがわからなくなります。

まずは、現在の業務で時間がかかっている作業、属人化している作業、ミスが起きやすい作業を洗い出し、AIによって解決したい課題を整理しましょう。

目的が明確になったら、次に現在の業務を整理し、AI活用が可能な業務を見つけます。

AIと相性が良い業務には、一定の特徴があります。

例えば、

• 情報収集
• データ整理
• 文書作成
• 問い合わせ対応
• 社内FAQ対応
• 会議の議事録作成
• 商談内容の要約
• 顧客情報の整理

などはAI活用によって効率化しやすい業務です。

一方で、契約締結、人事評価、経営判断、法的判断など、責任が伴う業務はAIだけに任せるのではなく、人による確認や判断が必要です。

ここで大切なのは、すべての業務をAIに任せようとしないことです。

AI導入を成功させる企業は、業務を大きく分けて考えています。

• AIに任せられる業務
• AIが支援できる業務
• 人が判断すべき業務

このように整理することで、AIを安全に活用しやすくなります。

AI導入を検討する企業の多くが、「どの業務をAIに任せてよいのか」という判断に悩みます。

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AIで効率化したい業務が見えてきたら、次は自社に合ったAIツールを選びます。

AIツールにはさまざまな種類があり、それぞれ得意な領域が異なります。

代表的なAIツールには以下のようなものがあります。

• 生成AI（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）：文章作成や要約、情報収集を支援するツール
• AIチャットボット：顧客や社内からの問い合わせ対応を自動化するツール
• 音声認識AI：会議や商談の内容を自動で文字起こしするツール
• 画像生成AI：バナーや資料用の画像を作成できるツール
• データ分析AI：売上や顧客データを分析し、意思決定を支援するツール
• 需要予測AI：販売実績などをもとに将来の需要を予測するツール
• AIワークフローツール：複数の業務やAIツールをつなぎ、一連の業務を自動化するツール

重要なのは、高機能なツールを選ぶことではありません。

自社の課題や業務フローに合ったツールを選ぶことです。

例えば、メール文面の作成や議事録の要約が中心であれば、生成AIだけで十分な場合もあります。一方で、問い合わせ対応、担当者への通知、回答案作成、CRMへの記録など、複数の業務をつなげて効率化したい場合は、AIワークフローツールが適しています。

AI導入では、「とりあえず有名なAIツールを使う」のではなく、「自社のどの業務をどう改善したいか」を基準にツールを選定しましょう。

AIを活用して業務全体を効率化したい場合は、AIワークフローツールの活用もおすすめです。
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問い合わせ対応、営業活動、社内申請、情報共有など、複数のツールをまたぐ業務を一連の流れとして自動化できます。また、自動化の実行回数は無制限で、毎月固定の金額で利用できるため、運用コストを気にせず活用しやすい点も特徴です。

「AIを導入したいが、どの業務から自動化すべきかわからない」
「複数のシステムをまたいだ業務を効率化したい」
「AIを使った業務フローを社内に定着させたい」

という企業は、ぜひworkrunをご検討ください。

AIツールを選定したら、いきなり全社導入するのではなく、小規模な業務や部門から導入するのがおすすめです。

最初から全社展開を目指すと、運用ルールの整備や社内教育が追いつかず、現場で使われなくなる可能性があります。

まずは効果が見えやすく、比較的リスクの低い業務から始めましょう。

例えば、

• 営業部門の商談記録作成
• カスタマーサポートの問い合わせ対応
• マーケティング部門のコンテンツ作成
• バックオフィス業務の申請処理
• 社内FAQの回答作成

などです。

AIワークフローツールを活用する場合も、最初からすべての業務を自動化する必要はありません。

例えば、

• 問い合わせ受付 → 内容分類 → 担当者への通知
• 商談実施 → 議事録作成 → CRM登録
• フォーム回答 → Slack通知 → タスク作成
• 請求書受領 → 内容確認 → 担当者への共有

といった一部の業務フローから始めることで、現場への負担を抑えながらAI導入を進められます。

小さく始める目的は、AIの効果を確認することだけではありません。現場がAIに慣れること、運用上の課題を見つけること、社内で成功事例を作ることも重要です。

小さな成功体験を積み重ねることで、AI活用は社内に定着しやすくなります。

AI導入で見落とされやすいのが、運用ルールの整備です。

AIは便利な一方で、誤回答や情報漏えいなどのリスクもあります。そのため、利用範囲や確認フローをあらかじめ決めておくことが大切です。

例えば、以下のようなルールを整備します。

• 機密情報を入力してよいか
• AIが作成した文章を誰が確認するか
• 顧客対応にAI回答をそのまま使ってよいか
• 誤回答が発生した場合にどう対応するか
• どの業務はAI利用を禁止するか
• 社外公開前に誰が承認するか

特に生成AIは、もっともらしい文章を作成できる一方で、事実と異なる内容を出力することがあります。

そのため、AIの回答をそのまま利用するのではなく、人が確認する運用を前提にしましょう。

AI導入で大切なのは、「AIに任せること」ではなく、「AIを安全に使える仕組みを作ること」です。

AI導入は、一度ツールを入れて終わりではありません。

導入後は、効果を測定しながら改善を続けることが重要です。

確認すべき指標には、以下のようなものがあります。

• 作業時間をどれくらい削減できたか
• 問い合わせ対応件数がどう変化したか
• 業務品質にばらつきがなくなったか
• 現場の利用率は高いか
• 担当者の負担は軽減されたか
• 顧客対応のスピードは改善したか

AI導入の効果は、すぐに大きく出るとは限りません。最初は一部の業務から始め、課題を見つけながら改善し、徐々に対象業務を広げていくことが大切です。

また、現場からのフィードバックも重要です。

実際にAIを使う担当者の声をもとに、プロンプトやワークフロー、確認フローを見直すことで、より使いやすい運用に改善できます。

実際に企業はどのような業務でAIを活用しているのでしょうか。ここでは具体的な事例を紹介します。

株式会社ベーシックでは、新規お問い合わせへの返信文作成業務にworkrunを活用しています。

従来は複数の生成AIツールを使い分けながら返信文を作成しており、ツール間の移動や転記作業が発生していました。

そこで、Slackに投稿されたお問い合わせ通知を起点に、返信文の作成からレビュー、Slackへの投稿までを自動化。その結果、1件あたり10分かかっていた対応時間を3分27秒まで短縮し、67.1％の工数削減を実現しました。

この事例は、生成AIを単体で活用するだけでなく、業務フロー全体に組み込むことで大きな効果を得られることを示しています。

参考：https://b-work.run/home/blog/media_cases_basic_online_sales

株式会社ベーシックのカスタマーサポートチームでは、レビュー依頼や返信確認、他部署へのエスカレーションなど、問い合わせ対応に付随する定型業務の効率化を目的にworkrunを活用しています。

具体的には、

• レビュー依頼の自動通知
• お客様からの返信通知
• 有料プラン検討者の自動エスカレーション

といった運用を自動化。これにより、確認・連絡・更新といった細かな業務負担を削減し、担当者が「判断」と「返信作成」に集中できる環境を実現しました。

この事例は、大規模な業務改革だけでなく、日々の運用フローを整える小さな自動化もAI導入の重要な活用方法であることを示しています。

参考：https://b-work.run/home/blog/media_cases_basic_customer_support

AI導入を成功させるには、よくある失敗パターンを避けることも重要です。

「流行っているから」「競合も使っているから」という理由だけでAIを導入すると、現場で使われない可能性があります。

AI導入前には、必ず解決したい課題を明確にしましょう。

AIツールが高機能でも、現場の業務フローに合っていなければ定着しません。

ツール選定時には、実際に使う担当者の業務内容や利用シーンを確認することが大切です。

AIは万能ではありません。特に、顧客対応や契約判断など責任が伴う業務では、人による確認が必要です。

AIに任せる範囲を明確にし、人が確認するフローを設計しましょう。

AI活用を進めるうえで必ず理解しておきたいのが、AIの誤回答です。

生成AIは非常に自然な文章を作成できますが、必ずしも正しい内容を出力するわけではありません。

例えば、

• 存在しない情報を提示する
• 誤った数値を回答する
• 古い情報を最新情報として扱う
• 実在しない事例を作成する

といったケースがあります。

こうした現象は「ハルシネーション」と呼ばれています。

AIを導入する際は、このリスクを理解したうえで運用することが重要です。

AIの誤回答（ハルシネーション）を完全になくすことはできません。
そのため、AIの回答をそのまま利用するのではなく、人が確認する運用を前提にすることが重要です。

例えば、

• 顧客への返信は送信前に確認する

• 公開前の記事は事実確認を行う

• 契約や法務関連は必ず担当者が確認する

といったルールを設けることで、誤回答によるリスクを抑えられます。
AIは業務を支援するツールであり、最終的な責任を負うのは人であるという前提で活用しましょう。

AI導入を進める企業の多くが、「どこまでAIに任せてよいのか」という課題に直面します。

AI導入を進める企業の多くが、

• AIに任せる業務
• AIが支援する業務
• 人が判断する業務

を明確に整理したうえで運用しています。

しかし、その線引きは業務内容によって異なるため、一律の正解はありません。

そこで、業務自動化の判断基準をまとめたホワイトペーパー「AIはどこまで任せていい？業務自動化の判断基準ガイド」をご用意しています。こちらも合わせてご覧ください。
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AI導入を成功させるには、AIツールを導入する前の準備が重要です。

まずは自社の課題を整理し、AI導入の目的を明確にしましょう。そのうえで、AIで効率化できる業務を洗い出し、自社に合ったAIツールを選定することが大切です。

AI導入は、以下の6つのステップで進めると失敗しにくくなります。

1. AI導入の目的を明確にする
2. AIで自動化できる業務を洗い出す
3. 自社に合ったAIツールを選定する
4. 小規模な業務・部門から導入する
5. 運用ルールを整備する
6. 効果測定と改善を行う

また、AIには誤回答のリスクもあるため、すべてをAIに任せるのではなく、人が確認する仕組みを作ることが重要です。

AIを正しく活用すれば、業務効率化や生産性向上だけでなく、現場の負担軽減や顧客対応品質の向上にもつながります。

自社の課題に合った方法で、無理なくAI導入を進めていきましょう。

AI導入を成功させるには、単にツールを導入するだけでなく、自社の業務課題を整理し、適切な運用フローを設計することが重要です。

しかし実際には、

• どの業務からAI化すべきかわからない
• 自社に合うAIツールを選べない
• AIの誤回答リスクが不安
• 社内への定着方法がわからない
• AI活用を全社に広げたい

といった悩みを抱える企業も少なくありません。

workrunは、Gmail・Slack・Microsoft Teamsをはじめ、SFA・CRM・会計・人事システムなどさまざまなツールと連携できる国産のAIワークフローツールです。

問い合わせ対応や営業活動、バックオフィス業務など、複数の業務プロセスを一連の流れとして自動化し、業務効率化を実現できます。

また、ツール提供だけでなく、AIワークフローの検討段階から運用定着まで伴走支援を行っているため、

• どの業務を自動化すべきか
• AIをどのように活用すべきか
• 社内でどう定着させるか

といった課題についてもご相談いただけます。

「自社に合ったAI活用方法を知りたい」という方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。