段階的な展開計画
組織全体への生成AI活用の展開は、計画的に段階を踏んで進めることが重要です。以下は6-12ヶ月を想定した展開計画の例です。
6.2.1 フェーズ1: 基盤構築（1-2ヶ月目）
主な目標:
- 生成AI活用の基本方針の策定
- 初期成功事例の創出
- 基本的なガイドラインの整備
具体的なアクション:
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活用方針の策定
- 生成AIを活用する目的の明確化
- 優先的に取り組む業務領域の特定
- 基本的なセキュリティ・プライバシーガイドラインの作成
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初期パイロットの実施
- 前向きなメンバーによる小規模トライアル
- 具体的な成果指標の設定と測定
- 成功事例と課題の収集
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基礎トレーニングの実施
- 基本的な使い方講習の開催
- 効果的なプロンプト作成のコツの共有
- 活用における注意点の周知
期待される成果:
- 生成AI活用の基本的な理解の浸透
- 3-5個の具体的な成功事例の創出
- 活用に前向きな初期採用者の形成
6.2.2 フェーズ2: 活用拡大（3-6ヶ月 目）
主な目標:
- 複数部門への活用拡大
- 業務プロセスへの組み込み
- プロンプトライブラリの充実
具体的なアクション:
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部門別活用計画の策定
- 各部門の特性に合わせた活用領域の特定
- 部門別の推進担当者（チャンピオン）の任命
- 部門ごとの具体的な目標設定
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業務プロセスへの組み込み
- 標準業務フローへのAI活用ポイントの明記
- チェックリストや手順書の更新
- 定例業務でのAI活用の習慣化
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プロンプトライブラリの構築と共有
- 業務別の最適化されたプロンプト集の作成
- 共有方法と更新プロセスの確立
- 優れたプロンプトの表彰・共有の仕組み作り
期待される成果:
- 主要部門での30%以上の業務でAI活用
- 平均作業時間30%削減の実現
- 組織的なナレッジ共有の基盤確立
6.2.3 フェーズ3: 高度化・最適化（7-12ヶ月目）
主な目標:
- 生成AI活用の高度化・専門化
- 他システムとの連携検討
- 継続的改善の仕組み確立
具体的なアクション:
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専門的活用の促進
- 業務特化型の高度なプロンプト開発
- 専門分野での活用事例の深掘り
- 高度なプロンプトエンジニアリング研修
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他システムとの連携検討
- 社内データベースやCRMとの連携可能性検討
- カスタムGPTやAPIを活用した専用ツールの検討
- 自社特有のデータを活用した特化型AIの可能性模索
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継続的改善の仕組み構築
- 定期的な効果測定と振り返りの制度化
- 成功事例共有のフォーラム定着
- AI活用スキルの人事評価への組み込み検討
期待される成果:
- 業務プロセス全体での生産性30-50%向上
- 高付加価値業務時間の50%以上増加
- 生成AI活用の文化定着と自走的な進化