生成AI導入にはどれくらいの期間がかかる？スケジュールの目安と短縮のポイントを解説

「生成AIを導入したいが、実際どれくらい時間がかかるのか分からない」

そう感じて、なかなか社内で計画を進められずにいる──そんな企業担当者は少なくありません。

生成AIの導入プロジェクトは、「とりあえずツールを入れればいい」という単純なものではなく、PoC（試行導入）から社内展開・定着運用まで、段階的に設計する必要があります。

そして、その各工程にどの程度の時間がかかるのかを事前に把握しておくことは、社内調整や稟議取得、現場との連携をスムーズに進めるうえで不可欠です。

本記事では、生成AI導入にかかる全体スケジュールの目安や、ステップごとの所要期間・進め方のポイントを、実務担当者の視点で具体的に解説します。

PoC止まりを回避し、「現場で使える仕組み」を構築するための“時間軸設計”のヒントをお届けします。

なお、「そもそも導入プロジェクトでは何をすべきか？」という全体像を押さえたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。
👉 生成AI導入を成功させるロードマップとは？PoC止まりを防ぐ7つの実践ステップ

生成AI導入にかかる“全体スケジュール”の目安

生成AIの導入には、単にツールを選んで契約すれば完了、というわけにはいきません。

「検討・準備」→「PoC（試行導入）」→「全社展開・定着化」という複数のフェーズを経て、ようやく現場に根づいた活用がスタートします。

ここではまず、導入全体のスケジュール感をつかむために、全体像と各フェーズの所要期間の“目安”を整理しておきましょう。

PoC〜本格導入までにかかる期間の目安は？（全体で2〜4ヶ月）

実際に生成AI導入を進めた企業の事例を見ると、PoCから社内展開までにかかる期間はおおよそ2〜4ヶ月が一般的です。

もちろん、導入規模や社内体制によってばらつきはありますが、「PoC実施（約1〜1.5ヶ月）＋社内展開（約1〜2ヶ月）」という2フェーズが大きな山場になります。

初期検討〜定着運用までの工程全体像

以下が、一般的な生成AI導入の工程マップです。

フェーズ	目的	所要期間（目安）
① 初期検討	社内課題の洗い出し／導入目的の明確化	1〜2週間
② 業務選定・要件整理	活用対象の業務選定／KPI設定	1〜2週間
③ ツール選定・PoC設計	複数ツールの比較／導入設計	2〜4週間
④ PoC実施	試行導入／効果検証	3〜6週間
⑤ 全社展開・研修設計	本導入と並行して人材育成・運用準備	4〜8週間
⑥ 定着運用	継続活用／改善フィードバック	継続

各フェーズの中身については、以下の記事でより詳しく解説しています。
👉 生成AI導入を成功させるロードマップとは？PoC止まりを防ぐ7つの実践ステップ

ステップ別｜導入スケジュールの具体的な流れと期間目安

ここからは、導入プロジェクトを進めるうえでの各ステップごとの流れと、実務的な所要期間の目安を詳しく解説します。

特に、現場を巻き込みながら進める場合、各工程の“目的”と“注意点”を理解しておくことが、スケジュール遅延を防ぐカギになります。

① 初期検討・課題整理（1〜2週間）

• 目的： 生成AIを導入する理由と背景を明確にする
• 主なアクション：
  • 現場や部門から業務課題をヒアリング
  • AI活用で期待する成果を明文化
• 注意点：
  • 「なんとなく流行っているから導入」では社内合意を得にくい
  • この時点で経営層の期待値を握ることが重要

② 業務選定・要件定義（1〜2週間）

• 目的： 成果が出やすい業務に絞ってAI活用を始める
• 主なアクション：
  • 定型業務や情報処理業務の洗い出し
  • 社内でのヒアリングによる対象業務の選定
• 注意点：
  • 部門ごとの“優先順位”を考慮しないと調整が難航
  • 「業務負荷が高い部署＝AI導入が向いている」とは限らない

📎業務選定は以下の記事で詳しく解説しています。
👉 「生成AI、まずどの部署から？」PoC成功につながる“導入部門”の選び方ガイド

③ ツール選定・PoC設計（2〜4週間）

• 目的： 自社課題に合った生成AIツールの候補を絞り込む
• 主なアクション：
  • 利用目的別にツールを比較（例：社内検索、文章生成など）
  • 実際の業務フローをもとにPoC設計を行う
• 注意点：
  • スペックだけで選ぶと現場に定着しない
  • PoCの評価軸を“数値”と“現場の肌感”で事前に定めておくこと

④ PoC実施・効果検証（3〜6週間）

• 目的： 小規模な実運用により、導入効果やリスクを検証
• 主なアクション：
  • 1部門・1業務などに限定して試験運用を実施
  • Before/Afterの業務時間や品質を記録
• 注意点：
  • ここで“PoC止まり”になるケースが多いため、あらかじめ「本導入に進む判断基準」を共有しておくことが重要

⑤ 全社展開・研修設計（4〜8週間）

• 目的： 成果が確認されたPoCを起点に、対象部門・業務を広げていく
• 主なアクション：
  • 業務マニュアルや利用ガイドラインの整備
  • ミドルマネージャー層や現場社員への研修実施
• 注意点：
  • 教育設計がないと、せっかくの導入も“使われないまま終わる”
  • 特にリテラシー格差への配慮が必要

導入初期から“現場で使える”を前提に設計するには、教育・研修の整備がカギとなります。

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⑥ 定着運用・継続支援（継続）

• 目的： 運用が属人化せず、継続的に活用される仕組みを整える
• 主なアクション：
  • 定期的な業務改善会議やユーザーアンケート
  • 利用ログ・成果指標のモニタリング
• 注意点：
  • 「導入して終わり」では定着しない
  • 改善・再教育のサイクルを仕組みに組み込むこと

導入スケジュールが遅れる企業に共通する“3つの落とし穴”

生成AIの導入において、「ツールは選定済みなのに進まない」「PoCの結果は出たのに次に進めない」といったケースは少なくありません。

それらの多くは、導入スケジュール設計の“初期段階”に原因があることがほとんどです。

ここでは、スケジュールが遅延する企業に共通する3つの落とし穴を紹介します。

① 評価軸が定まらない（KPIが曖昧）

• PoCをやっても「良かったのか悪かったのか」が判断できず、次に進めない
• 経営層との期待値のずれが起きやすく、意思決定が遅延する

✅ 対策：

PoCの開始前に「定量（工数削減など）」と「定性（業務の質や満足度など）」の両面で評価指標を決めておくことが重要です。

📎成果に関しては以下の記事も合わせて読むのがおすすめです。
👉 生成AI導入の効果が見えない？KPIの設計と“見える化”のポイントを解説

② “PoC止まり”で終わってしまう

• PoCでの成功が社内に十分伝わらず、「やる意味あるの？」と失速
• 現場の温度感が上がりきらないまま、プロジェクトが自然消滅するパターン

✅ 対策：

PoC前から「成功時にどう展開するか」のシナリオを描いておくことが大切。

また、PoCの成果を社内報告資料や実績レポートに落とし込む工夫も有効です。

③ 教育・リテラシー設計が後回しになる

• ツールは導入できても、現場が使いこなせない
• 「説明したのに伝わらない」「属人化して誰も休めない」状態に陥る

✅ 対策：

導入スケジュールには研修やガイド整備など“人の準備”も含めておく必要があります。

特に中堅社員やミドルマネージャー層へのリテラシー強化の仕掛けが重要です。

導入後の“活用・定着”を見据えた教育設計が、スケジュール成功のカギを握ります。

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スケジュールを短縮するには？社内推進のポイント

生成AI導入にかかるスケジュールは、全体で2〜4ヶ月が目安ですが、やり方次第で短縮することも可能です。

ここでは、特に中堅〜大手企業で導入を効率的に進めている事例に共通する、スケジュール短縮の3つのポイントを紹介します。

① 経営層と現場を巻き込む“初期設計”を行う

• 「AIを導入したい側（情シス・推進担当）」と「実際に使う側（現場）」の認識ギャップがあると、承認や実装に時間がかかります
• さらに、経営層の合意が取れていないとPoC以降が進みにくくなるのもよくある失敗パターンです

✅ 対策：

導入初期から「現場代表」と「経営層の意思決定者」の両方を巻き込んだプロジェクト体制をつくりましょう。

ステップごとの責任者を明確にすることで、確認フローが簡略化され、進行もスムーズになります。

② スモールスタートで“成果”を早く出す

• 導入効果が見えにくいと、社内での支持も得られずプロジェクトが中断しがちです
• 大規模な展開をいきなり狙うよりも、「まず1部署・1業務」で結果を出す方が結果的に早いことも多くあります

✅ 対策：

評価しやすく改善インパクトも大きい業務を見つけ、まずは限定導入で短期成果を出しましょう。

特に、定型的・ルーティン業務は生成AIとの相性がよく、スケジュールも立てやすい対象です。

③ 外部支援を活用して属人化・迷走を防ぐ

• 自社だけで導入を進めると、プロジェクトが個人依存・属人化しがちです
• また、「何をすればいいか分からない」「設計に時間がかかる」といった状態で導入が停滞するケースもあります

✅ 対策：

外部の研修会社や支援パートナーを活用することで、導入設計〜教育支援まで一気通貫で進めることができます。

ツール選定や効果測定のテンプレートなども得られるため、社内リソースを温存しながらスケジュールを前倒しにできます。

導入後に“現場で活用される”状態をつくるには、教育設計と定着支援の仕組みが欠かせません。

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定着運用フェーズを見据えた“スケジュールの裏側”とは

多くの企業にとって、生成AIの導入は「PoCを終えたらゴール」ではありません。

むしろ本当のスタートは、ツールが導入された“その後”にあります。

この章では、導入スケジュールを立てる際に見落とされがちな「定着フェーズ」への視点と、持続的に活用される仕組みをどう織り込むかについて解説します。

導入＝ゴールではなく「仕組みづくりのスタート」

• 多くの企業がPoCや本導入で燃え尽きてしまい、現場が使いこなせないまま“放置ツール”化する問題を抱えています
• スケジュールの最終ステップに「運用設計」や「改善プロセスの設計」が含まれていないと、効果測定が形骸化しやすくなります

✅ 対策：

導入スケジュールには、定着までのステップ（教育・運用フロー整備・評価サイクル）を必ず組み込むようにしましょう。

属人化しないための運用フローと権限設計

• 最初は特定の人が詳しくなっていても、その人がいないと誰も使えない状態＝属人化が発生します
• 部門横断の活用推進を考えるなら、「誰が」「何を」「いつやるか」が明確な体制が不可欠です

✅ 対策：

• 操作マニュアルやガイドラインを作成し、ナレッジを組織に蓄積
• 利用状況を定期的に確認し、部署間で“使えていない理由”を共有する場を設ける

「継続投資」を得るにはスケジュール上の“評価設計”がカギ

• 現場の改善成果が“見える化”されていないと、次年度予算やさらなる投資を獲得するのが難しくなります
• 特に「AIで楽になった＝手を抜いているのでは？」という誤解を払拭するためにも、成果報告の準備はスケジュールに含めるべき項目です

✅ 対策：

• 定量（業務時間の削減、回答精度の向上）と定性（現場の満足度、作業負荷の軽減）をあらかじめ測定項目として設定しておく
• 実績を社内報告資料としてまとめ、次のステップ（全社展開、他部門展開）につなげる

📎合わせて読みたい：
👉 生成AI導入の効果が見えない？KPIの設計と“見える化”のポイントを解説

まとめ｜“先が見える”導入スケジュールがプロジェクト成功を左右する

生成AIの導入を社内でスムーズに進めるには、「どのフェーズで、誰が、何を、どのくらいの期間で行うか」を明確にし、先が見えるプロジェクト設計を行うことが重要です。

PoCから定着運用に至るまでには、多くの検討や調整が必要になりますが、あらかじめスケジュールを見通せるだけでも社内調整や稟議が通りやすくなり、推進スピードも格段に上がります。

✍️ 本記事で紹介したポイントの振り返り

• 導入スケジュールは 一般的に2〜4ヶ月程度（PoCから展開まで）
• 各ステップには目的・注意点・期間目安がある
• PoC止まりやリテラシー不足が遅延要因になることも多い
• スモールスタート、初期の巻き込み設計、外部支援の活用がスケジュール短縮のカギ
• 成果を“見える化”する仕組みづくりまで含めた設計が成功の秘訣

現場で使われ、成果につながる生成AI導入には、ツールだけでなく人と仕組みの整備が欠かせません。

だからこそ、導入スケジュールには教育設計や継続支援までを含めて考える視点が必要です。

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FAQ｜生成AI導入スケジュールに関するよくある質問