エグゼクティブ・サマリー
- 生成AIの現場活用が止まる最大の原因は、モデルの性能ではなく業務の切り出し方である。「何に使えるか」から入った検討はほぼ止まり、「どの業務のどの工程を、誰の何分に代えるか」から入った検討は動く。
- 現場業務は「文書化」「翻訳・要約」「探索」「判断支援」「対話」の5類型に整理できる。最初に着手すべきは、出力の誤りを人がその場で発見でき、かつ発生頻度が高い業務——つまり文書化と要約である。判断支援と対話は、業務設計と責任分界が固まるまで後回しにする。
- 精度100%を前提にした業務設計は必ず失敗する。生成AIは「間違えることがある部品」であり、間違いを人が検知・修正する工程を業務フローに組み込んだ設計だけが本番稼働に耐える。ゼロから書く作業を「叩き台を直す作業」に変える、という価値の置き方が現実的である。
- 社内文書を読ませる取り組みは、AIの設定ではなく文書側の整備で成否が決まる。版が混在し、どれが最新か人にも分からない文書群を読ませても、答えは当然揺れる。整備の順序を決めずに着手した案件は、ほぼ例外なく「使えない」で終わる。
- 利用ルールは禁止事項の列挙ではなく判断基準で書く。禁止リストは新しい使い方が出るたびに破綻し、結果として現場の私的利用（シャドー利用）を生む。「何を入力してよいか」「出力を誰の責任で使うか」の2軸で書けば、想定外の用途にも判断できる。
生成AIを現場で使いたい、という相談は年々増えている。だが持ち込まれる相談の多くは「生成AIで何ができますか」という形をしている。この問いの立て方そのものが、その後の停滞を予告している。できることを網羅的に調べれば調べるほど選択肢は増え、どれも一長一短に見え、意思決定は先送りになるからだ。
本稿は、技術の解説書ではない。ロボット導入の現場で繰り返し見てきた「PoCで止まる構造」は、生成AIでもそのまま再現されている。だからこそ、導入7工程——①RXビジョン／構想策定 ②要件定義・PoC・選定・組成 ③構築スケジュール／ToBe業務設計 ④システム設計 ⑤開発・導入 ⑥定着化 ⑦運用——という同じ枠組みで扱える。本稿は、この枠組みに生成AIを載せ、最初の90日で何を決め、何を作り、何を測るかを具体的に示す。
