Service 02
生成AI導入・活用支援
生成AIを「実験」で終わらせず業務現場に定着させるために、ユースケース設計からPoC開発・効果検証・本番移行まで一貫して支援します
課題
生成AI導入を「実験（PoC）で終わり、業務現場に定着しない」ことが最大の課題です。対象業務の選定やセキュリティ要件が曖昧なまま進むと、現場が使い続けるAI環境になりません。
ARCHECOのアプローチ
対象業務の選定、プロンプトエンジニアリング、API連携設計、セキュリティ要件の整理、ユーザー受入テストまでを一貫して実行します。ChatGPT・Claude・Gemini等の主要LLMの特性を踏まえた技術選定で、業務特化型のAI活用基盤を構築します。
提供価値
PoCから本番移行までのギャップを埋め、現場が実際に使い続ける生成AI環境を実現します。「実験」で終わらせず、業務成果に直結する生成AI導入・活用支援を提供します。
Solution Flow
01
STEP 01
ユースケース設計と対象業務選定
生成AIの適用効果が高い業務を特定し、具体的なユースケースとして設計します。業務フローの現状分析から、AIによる改善ポイントと期待効果を明確化します。
Method
業務フロー分析
ユースケースマッピング
効果シミュレーション
Output
ユースケース定義書
業務改善シナリオ
技術選定とプロンプト設計
ユースケースに最適なLLMモデル・APIを選定し、業務要件に合わせたプロンプトテンプレートを設計します。出力品質の評価基準も併せて策定します。
Method
LLMベンチマーク評価
プロンプトエンジニアリング
API連携設計
Output
技術選定レポート
プロンプトテンプレート集
API連携仕様書
PoC実装と効果検証
設計したユースケースを実際の業務データで検証するPoCを実装します。精度・速度・コストの観点から定量評価を行い、本番移行の判断材料を提示します。
Method
PoC環境構築
業務データによる検証
定量効果測定
Output
PoC検証レポート
本番移行計画書
本番実装と運用設計
PoCの検証結果を踏まえ、本番環境への実装と運用ルールの整備を行います。モニタリング体制とモデル更新の運用フローを確立します。
Method
本番環境構築
運用フロー設計
モニタリング設計
Output
本番実装済みシステム
運用マニュアル
モニタリングダッシュボード
PROOF
実測
生成AIが定着するかどうかは、配った数ではなく、業務手順に載ったかどうかで決まります。導入の現場で見てきたことです。
CASE STUDIES
関連実績
ABOUT GENAI ADOPTION
生成AI導入の進め方と、PoCで終わらせない設計
生成AIの導入を検討している方に向けて、進め方の全手順、PoCの設計、本番移行で詰まる場所、注意点までを整理しました。導入したのに使われない・検証だけが続く、を避けるための順序で書いています。
生成AI導入とは、何を決めることか
ツールの契約は導入のごく一部です。決めることは目的・範囲・体制の3つで、ここが曖昧なまま契約すると「入れたのに使われない」が確定します。
目的：何がどうなったら成功か
「生成AIを導入する」は目的になりません。どの業務の、何の数字や状態を変えたいのかを先に文字にします。目的が「乗り遅れないため」しか出てこない場合は、まず小さな範囲で試して目的を発見する段階だと認めて、投資の大きさをそれに合わせるのが誠実な設計です。
範囲：全社一斉か、部門からか
全社一斉は統制が効く代わりに、全部署の合意形成で速度が死にます。部門先行は速い代わりに、後から全社統合の手間が出ます。実務の答えは「利用環境は全社で1つ、活用の深掘りは部門先行」の組み合わせです。環境がばらばらなまま部門先行すると、後で作り直しになります。
体制：推進役と情シスの座組み
生成AI導入は利用部門・情報システム・法務の間の調整が実体です。推進役が兼務の1人だけ、という体制は高確率で止まります。専任でなくても構いませんが、部門を跨いで決められる会議体を先に作っておくと、後述のPoCから本番への移行で効いてきます。
導入のメリットと、期待値の調整
メリットの列挙はどの記事にもあります。実務ではむしろ、期待値を正しく下げることが定着の条件になります。
実際に出やすい効果
文書の下書き・要約・調査の一次処理・問い合わせの一次回答は、導入初月から効果が出やすい領域です。共通点は「人が後で直す前提の作業」であること。ここから入ると、失敗の被害が小さいまま社内に成功体験が積めます。
出にくい効果と、幻滅の防ぎ方
「導入すれば自動で業務が減る」は起きません。使い方を業務に翻訳する期間が必ず要り、最初の数週間は逆に手間が増えます。ここで幻滅して利用が止まるのが典型的な失敗なので、最初の1〜2か月は効果を問わず、使い方の発見期間として明示的に予算化しておくことをお勧めします。
生成AI導入の進め方：7つの手順
順番が重要です。ツール選定から始めると、目的が後付けになります。
1. 目的の明確化と対象業務の洗い出し
対象業務は「量が多い・型がある・間違いの被害が小さい」の3条件で絞ります。全業務を対象にした構想は、何も対象にしていないのと同じ結果になります。
2. PoC：小さく確かめる
選んだ業務で実際に試し、効くかどうかを確かめます。PoCの設計は次のセクションで独立して扱います。ここが導入全体の成否を決めるからです。
3. ツール・環境の選定
汎用チャット型か、業務特化型か、自社データ接続（RAG）まで要るか。選定基準には必ず「入力データを学習に使わない契約か」「ログと権限の管理ができるか」を入れます。価格表より、この2つが後で効きます。
4. 利用ルールの策定
入力してよいデータの区分と、出力を使うときの確認手順を決めます。禁止の列挙ではなく、判断できる基準として書くのが定着の条件です（詳細はAIガバナンスのページに一通りあります）。
5. 導入と社内展開
配って終わりにせず、業務ごとの使い方テンプレート（指示文の雛形）を一緒に配ります。ツールの使い方研修より、自分の業務での使い方の具体例のほうが利用率を動かします。
6. 効果検証
導入前に決めた数字（所要時間・件数・品質）と比べます。利用率だけを追うと「開いただけ」を成果と数える誘惑に負けます。業務の出口が変わったかで判定してください。
7. 改善と横展開
効いた業務の型を他部署へ広げます。このとき運ぶのはツールではなく、使い方のテンプレートと判断基準です。展開のたびにゼロから試行錯誤する状態は、推進体制の設計ミスです。
PoCの設計：検証で終わらせない
生成AI導入で最も多い停滞は、PoCは成功したのに本番に進まない形です。原因はPoCの後ではなく、始める前の設計にあります。
PoCの目的は「動くか」ではなく「業務で効くか」
生成AIは動きます。動くことを確かめるPoCは、確かめる前から答えが分かっている検証です。確かめるべきは、実際の業務データ・実際の担当者・実際の頻度で回したときに、業務の出口が変わるか。PoCの環境を本番に近づけるほど、結果の信頼度が上がります。
本番化の判断基準を、始める前に決める
「精度がどこまで出たら」「誰が使って効果を感じたら」本番に進む、をPoC開始前に文字で合意しておきます。基準の無いPoCは、結果が出ても「面白いですね」で終わります。基準と一緒に、本番化する場合の予算の当てと決裁者まで書いておくと、移行の速度がまったく変わります。
PoC貧乏：検証だけが積み上がる構造
PoCを繰り返すのに何も本番化しない状態には構造的な原因があります。PoCは小さな予算で決裁でき、本番化は大きな予算の稟議が要る。だから検証だけが通り続けるのです。対策は、PoCの企画時点で本番化までを一続きの計画として稟議に載せること。分割して通した稟議は、分割されたまま終わります。
本番移行で詰まる場所
検索上位の記事は導入ステップで終わりますが、実務ではPoCと本番の間に段差があります。詰まる場所は決まっています。
セキュリティ審査と情シスの負荷
PoCは特例で通っても、本番は正式なセキュリティ審査を通ります。ここで数か月止まるのが最頻出の段差です。対策はPoCの環境選定の時点で、本番でも通る構成（法人契約・ログ・権限管理）を選んでおくこと。PoC用の便利な構成で始めると、本番移行時に作り直しになります。
既存業務への組み込み
PoCでは意欲のある人が新しい手順を試しますが、本番では全員の既存業務に割り込むことになります。ツールを渡すだけでは既存の手順に負けます。業務フローのどの位置で誰が使うかを手順書に書き込み、旧手順を明示的に廃止するところまでが移行です。
運用体制とコストの再計算
本番では、精度の監視・プロンプトの改訂・問い合わせ対応・APIコストの管理が続きます。PoCの費用感で本番の予算を組むと運用で赤字になります。移行の判断材料には、初期費用ではなく月次の運用コストと担当の工数を使ってください。
注意点：リスクへの向き合い方
リスクは導入を止める理由ではなく、設計の入力です。主要な4つと、実務での受け方を並べます。
情報漏洩
入力データが学習や履歴に残る構成を避け、入力してよいデータの区分を配ります。ツールの契約形態で受けるリスクと、運用ルールで受けるリスクを分けて設計します。
著作権
社外に出す成果物は人の確認と修正を必須にします。法解釈は動き続けるので、ルールには具体的な判例ではなく確認手順を書くほうが持ちます。
ハルシネーション
誤りを断定調で出す性質は消えません。用途を「人が直す前提」と「事実の正確さが要る」に分け、後者には検証工程を必ず挟みます。個人の注意力に頼るルールは機能しません。
コストの膨張
利用が伸びるとAPI・ライセンス費用も伸びます。うれしい悲鳴に見えて、費用対効果の説明ができないと翌年度の予算で削られます。利用量と効果の両方を最初から記録しておくのが自衛になります。
NEWS & BLOG
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FAQ
よくある質問
ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。
01
QUESTION
PoCで終わらせないために、何が違うのですか？
PoCと本番移行を分けるのは技術ではなく、本番へ進む判定基準を先に決めているかどうかです。品質・速度・利用率・2週間後の継続利用を数字で見て進む・直す・やめるを判定し、さらに現場の手順書に載って初めて定着したとみなします。「使えそう」という感触だけでは本番に進めません。
02
QUESTION
生成AI導入支援の費用は、どのくらいかかりますか？
対象業務の複雑さや、セキュリティ要件の厳しさによって変わるため、定額では提示していません。まずは無料の生成AI活用診断で、最初に置き換える手順を具体的にお出しし、そのうえで概算をお伝えします。
03
QUESTION
生成AI導入支援とAIエージェント開発は、何が違うのですか？
生成AI導入支援は、既存の業務手順の中にLLMを組み込み定着させることが目的です。一方AIエージェント開発は、複数のツールやシステムを連携させ、タスクの実行そのものを自律的に遂行させることが目的で、任せる範囲とシステムが守る範囲の設計が中心になります。まず業務への定着を目指すなら生成AI導入支援から始めるのが適切です。
04
QUESTION
セキュリティ要件が厳しいのですが、使えますか？
使えます。入力してよい情報の線引き、送信先の制御、ログの保全までを設計に含めます。要件によっては閉域構成やローカルLLMも選択肢です。ルールだけでなく、技術的に守られる形にすることを前提にします。
Plans
ARCHECOの契約モデル
受託開発（1年以内のカスタム開発）、代理出産型プロフィットシェア（ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画）、ジョイントベンチャー（双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画）、スウェットエクイティ（労働力を株式として投下）。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。
Plan 01
Customize Development
カスタマイズ開発受託
お好みのスタイルを何なりと
ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。
Plan 02
Surrogacy
代理出産
産みの苦しみ、請け負います
ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。
Plan 03
Joint Venture
ジョイントベンチャー
新たなお仕事ご一緒に
クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。
無料の生成AI活用診断
いまの業務のどこから生成AIを入れるべきかを無料で診断します。ツールの比較ではなく、「最初に置き換える手順」を具体的にお返しします。
※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。