AI-Ready？AI導入との違い
ここでは、3つのポイントからAI-Readyについて解説します。
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AI-Readyを知るための参考にしてください。
AIをすぐ成果につなげられる状態のこと
AI-Readyとは、AIを適切に活用し、すぐ成果につなげられる状態のことです。AI-Ready企業の具体的な例は、以下の通りです。
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AI-Readyは、データの整備のみならず、ガバナンス整備・戦略立案・人材育成・組織文化の醸成など、広範囲にわたる取り組みを含みます。
そのため、情報システム部門だけでなく、経営や法務などさまざまな部門と連携し、組織全体で推進することが大切です。
AI導入・DXとの違いは準備の有無
AI導入とは、AIツールを活用し、業務の自動化などを目指す活動のことです。DXは、デジタル技術を取り入れてビジネスモデルや業務プロセスを変革していくことを指します。
一方で、AI-ReadyはAIで成果を出すために必要な前提条件です。AIを活用するための戦略やデータ、人材、組織文化の準備を整えることを目的としています。
また、DXは広範囲な変革を見据えているのに対し、AI-ReadyはAIを機能させるための準備に焦点を当てているのが特徴です。AI-Readyは、長期的な視点でAIを活用するための土台作りといえます。
なぜ今AI-Readyが注目されているのか
AI-Readyは、内閣府が掲げた「人間中心のAI社会原則」から誕生した考え方です。「世界で最もAIフレンドリーな国家」を目標にしており、AI導入を進める際の大切な指針となっています。
近年、AI導入の課題となっているのは、データとナレッジの扱い方です。データが不足していたり、部門ごとに分散したりしている状態だとAIは十分に機能しません。
また、現場のナレッジを言語化してAIに学習させるには、業務を熟知している現場の協力が必須です。
こうした背景から、AI活用の体制を整えるための準備としてAI-Readyが注目されるようになりました。
参考：人間中心のAI社会原則検討会議 AI-Readyとは？｜Preferred Networks
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AI活用が進まない企業に共通する3つの問題
AI活用が進まない企業に共通する3つの問題は、以下の通りです。
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それぞれの問題点について詳しく解説します。
ツールを入れても成果が出ない
適切な準備が整わないままツールを導入すると、成果が出づらくなり、AI活用が停滞します。ツールを導入しても成果が出ない原因の一つに、目標設定が曖昧なことが挙げられます。
「AIがトレンドになっているから」「競合他社がAIを取り入れているから」などの理由でAIを導入した場合、AIで何を改善したいかという目標が明確になっていません。AIを使うことが目的になり、業務の改善に活かしきれない状態が常態化してしまいます。
そのため、AIで成果を出すには、具体的な目標設定が必要です。
データが使えずAIが機能しない
AIを活用するためには、データの整備が必要不可欠です。例えば、以下のような状態ではAIが適切に機能しない可能性が高まります。
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こうした状況だと、AIは正確なデータを学習できず、誤った回答を出しやすくなります。
データの整備では、企業の情報管理体制の見直しから始めることが大切です。「最新版のデータを明確にする」「データの保存形式を統一する」などを徹底することで、AIを活用できるようになります。
現場がAIを使いこなせず定着しない
現場がAIを使いこなせない理由として、以下の問題点が挙げられます。
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具体的な運用方法やルールを示さないまま導入しても、従業員はどのようにAIを活用すべきかわかりません。AIに対して不安が広がり、継続的な活用が困難になってしまいます。
また、業務フローを把握しないままツールを選定すると、現場に必要な機能が不足したものを導入するリスクが高まります。
AIを使いこなすためには、業務フローを明確化し、どの過程でAIを活用すると成果が出やすいか検討することが大切です。
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AI-Readyを支える5つの要素
AI-Readyを支える5つの要素は、以下の通りです。
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それぞれの要素を詳しく解説します。
1. 戦略：解く課題を先に決める
まずは、AIを取り入れることで解決したい課題を決めることが大切です。AIの導入を目的とするのではなく、AIで何を実現したいかを先に明確にする必要があります。
例えば「顧客満足度を向上させたい」「ルーティンワークを自動化して業務効率を上げたい」など、解決すべき課題は企業によってさまざまです。課題解決の手段としてAIを取り入れる意識を持ち、戦略を立てることでAI-Readyの推進につながります。
また、こうした戦略立案では経営層が積極的にリーダーシップを取り、社内全体で共通の認識を持つことも重要なポイントです。
2. データ：AIが活用できるデータ基盤を整える
データは、AIの精度に大きな影響を及ぼす要素です。適切なデータを用意しないと、AIは本来の力を発揮できません。そのため、データ基盤を整える必要があります。
データ基盤とは、データを「集める」「蓄積する」「加工する」「活用する」ことを支える仕組みです。AI導入前にデータを整えることで、成果を得やすくなるでしょう。
企業によっては、部門ごとにデータが散在していたり、保存形式が異なっていたりといった状態も珍しくありません。社内データの現状を見直し、いつでもAIが活用できるようにデータ基盤を整備することが重要です。
3. 人材・文化：現場が使える状態
AI-Readyでは、エンジニアやデータサイエンティストなどの専門人材をバランス良く配置するだけでなく、現場の担当者がAIへの理解を深めることも大切です。
たとえ高性能なAIを導入しても、現場が使いこなせなければ適切に活用できません。社内全体でAIを理解し、積極的に活用しようという文化を育てる必要があります。
そのためには、研修やワークショップを開催することが効果的です。AIで実現できることや注意すべきリスクを知り、データに基づいた意思決定の大切さを学ぶことで、AIが定着しやすくなります。
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4. 基盤：適切なツールと安全な環境
ツールを選定する際は、課題を解決するための機能を備えているか確認することが大切です。例えば、顧客対応の効率化にはAIチャットボット、顧客対応品質の均一化にはナレッジシステムなど、解決すべき課題によって適切なツールは異なります。
必要な機能とコストのバランスが取れていることもポイントです。初期費用とランニングコストの両方を考慮した上で、コストモデルを検討すると良いでしょう。
AIツールを導入する際は、セキュリティ対策や安定したネットワークなどの環境整備も欠かせません。導入前に、ツールを運用するために必要な環境が整っているか確認することが大切です。
5. ガバナンス：使い続けるルール
AIには、データの透明性や個人情報の取り扱いなど、注意すべき法的・倫理的な課題があります。適切なルールを決めておかないと、顧客に損害を与えたり、企業の信頼を失ったりする可能性があるでしょう。
例えば、GDPR（EUの個人データ保護関連の法律）や個人情報保護法などへの法令を遵守し、個人情報を守るためのルールを構築することが大切です。定期的に監査を実施し、ルールに沿った運用体制が維持されているか確認する必要もあります。
トラブルが発生した際の対応手順を決めておき、迅速な解決と再発防止を徹底することも重要なポイントです。
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AI-Readyのメリット
AI-Readyの3つのメリットは以下の通りです。
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メリットの具体的な内容を解説します。
AIツールの導入効果を最大化できる
AI-Readyが整備されていれば、適切なデータをAIに学習させて導入効果を最大化できます。例えば、問い合わせが急増する時期をAIが予測することで、事前に人員配置を調整しやすくなります。
また、問い合わせ対応の品質ばらつきをAIが検知し、担当者ごとの改善ポイントを可視化することも可能です。
さらに、AIで業務の効率化・自動化を実現することでオペレーターがより複雑な問い合わせに集中できる環境を整えられます。、ヒューマンエラーの削減にもつながり、対応品質の安定化と顧客満足度の向上が期待できるでしょう。
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スピーディーなPoC・本番移行が実現する
変化が目まぐるしい現代市場において、柔軟な戦略変更やスピーディーな意思決定が欠かせません。
AI-Readyな企業では、高品質なデータを使い、正確性の高い分析や予測を行えるため、競合他社より早いPoC（本格開発・導入前の検証作業）と本番移行が実現します。
また、AIを使って新しい商品・サービスを開発したり、業務プロセスを自動化したりすることで企業のイノベーションが推進されるでしょう。
AI-Readyの環境を維持すれば、新しい技術が登場した際も、短期間で自社に導入・活用できるようになります。
属人化したナレッジをAIが活用できる形に変えられる
属人化とは、特定の担当者のみが業務に必要な知識やノウハウを持ち、社内で共有されていない状態のことです。属人化が進むと、「担当者がいないから回答方法がわからない」「担当者ごとに商品の説明が異なる」などの問題が起きやすくなります。
AI-Readyであれば、属人化したナレッジをAIに学習させて、誰でもアクセスできるナレッジベースの構築が可能です。
AIの活用によって、特定の従業員に依存していたナレッジが社内で共有され、業務プロセスを標準化できるようになります。結果として従業員ごとの業務品質のばらつきが解消され、業務効率化や顧客満足度向上などの成果につながるでしょう。
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AI-Readyの進め方
AI-Readyを進めるための4つのステップは以下の通りです。
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それぞれのステップを詳しく解説します。
1. 現状と理想のギャップを把握する
まずは、自社の戦略・データ基盤・人材スキル・ガバナンスなどの現状を確認しましょう。データの取り扱い方や品質、既存のシステム構成などを見直し、AI-Readyを進める際の障壁となりうる問題を洗い出します。
次に、目標とすべきAI-Readyの状態を定めて、現状と理想のギャップを把握します。ここで出てきたギャップが、優先的に解消すべき課題です。課題が明確になったら、短期・中期・長期の具体的な目標を設定しましょう。
カスタマーサポートの現場であれば、蓄積された問い合わせデータを分析し、「繰り返し発生している問い合わせトップ20件」「担当者の経験に頼っている対応領域」などを洗い出すところから始めると、ギャップが明確になりやすいでしょう。
2. 小さく成果が出るテーマから始める
最初から大規模なプロジェクトを始めると、失敗のリスクが高まり、成果が出るまでに時間がかかる可能性があります。
まずは、短期間で成果を確認しやすいテーマからスタートし、業務への影響やAIの精度を検証することが重要です。小さく始めることで、リスクを抑えながらAI導入を進められます。
また、小規模なプロジェクトを実施する際は、運用上の問題や現場の声を把握することが大切です。ここで収集したフィードバックをもとに計画を修正し、本格的なAI導入に向けた方針を固めていきましょう。
例えば、特定業務の対応ナレッジをAIが参照できる形に整備し、その業務における問い合わせ件数や対応時間への影響を1〜2ヶ月かけて測定します。効果が確認できたら、他の業務へ展開していくことで、リスクを抑えながらAI活用を進めることができます。
3. PoCで効果とリスクを検証する
PoCとは概念実証のことで、「ビジネス的に効果があるのか」「技術的に問題ないか」などの観点から、実現可能性を事前に検証する取り組みです。
コスト削減や売上向上、業務効率化といった具体的なKPI（重要業績評価指標）などの成功基準を設定し、定期的に効果とリスクを検証します。
検証結果をもとに改善策を検討し、PDCAサイクル（計画・実行・評価・改善）を回しながら運用をブラッシュアップしましょう。AIモデルのチューニングや運用方法の見直しなど、多様な側面から改善策を取り入れることで、AI-Readyの実現に近づけます。
4. 全社展開して運用で磨く
PoCや小規模プロジェクトの実施で効果を確認できたら、AIを社内全体に展開していくフェーズに入ります。運用するなかで検証と改善を繰り返し、AIの精度を磨きましょう。
全社展開の際は、従業員への丁寧な説明やサポート体制の整備も欠かせません。例えば、マニュアルの整備や研修の実施、問い合わせ窓口の設置などを通じて、誰でも安心してAIを活用できる環境を整えましょう。
定期的にAIの成功事例を共有し、従業員や経営層の協力と理解を得ることも、AI-Readyを定着させる重要なポイントです。
カスタマーサポートのAI-Ready化を支えるAIナレッジプラットフォーム「Helpfeel」
問い合わせ対応の自動化やAI活用には、ナレッジの整備が重要です。ナレッジの整備レベルは、チャットボットやRAG（AIが情報を検索しながら回答を生成する仕組み）の精度を左右します。
適切に整備されたナレッジであれば、AI-ReadyデータとしてAI活用の成果を支える土台になるでしょう。
ナレッジの整備には、AIナレッジプラットフォーム「Helpfeel」がおすすめです。
表記ゆれや曖昧な言い回しにも対応する、独自のAI技術「意図予測検索」を搭載しており、ユーザーの声（VoC）を蓄積して新たなナレッジデータの構築も自動化できます。
カスタマーサポートのAI-Ready化を進める際は、ぜひ「Helpfeel」の導入を検討してみてください。
まとめ：AI-Readyはナレッジ整備から
AIを導入する際は、人材やガバナンスなどの多方面で準備を整える必要があります。準備が整わないままAIを導入しても、成果は期待できません。事前にAI-Readyを推進し、社内全体でAIに対する認識や戦略を共有することが大切です。
まずは、社内に散在しているナレッジを収集・蓄積し、AI-Readyデータとして整備するところから始めましょう。整備したナレッジを土台にAI-Readyを進めることで、AI活用の成果を得やすくなります。
