生成AI導入準備チェックリスト｜PoC止まりを防ぐ21の確認項目

生成AIを導入したのに、結局現場で使われなかった。PoC（概念実証）で止まってしまい、業務改善につながらなかった——こうした声は、多くの企業に共通する“導入失敗パターン”です。

背景にあるのは、「そもそもの導入目的が曖昧」「体制が整っていない」「リテラシーや業務の準備ができていない」といった、“準備不足”によるつまずき。いくらツールが優れていても、組織としての受け入れ体制がなければ、現場に根づくことはありません。

そこで本記事では、生成AIの導入を成功させるために必要な「準備項目」を15のチェックリストに分けて解説します。現場の業務改革担当者はもちろん、情報システム部門や経営企画などの導入責任者にも役立つ実践視点で構成しています。

まずは、自社の状態を一つひとつ確認するところから始めてみませんか？

▶ 導入全体の流れを先に把握したい方はこちら
👉 生成AI導入の“失敗”を防ぐには？PoC止まりを脱して現場で使える仕組みに変える7ステップ

【目的整理】“なぜ導入するのか”が明確か？

生成AIを導入する前に、最も重要なのは「何のために導入するのか」を明確にすることです。目的が曖昧なまま進めると、PoCはできても次のフェーズに進まず、結局“使われないツール”になるケースが少なくありません。

以下の3つの視点から、導入目的を整理できているかをチェックしてみてください。

☑ 1.解決したい業務課題は具体的か？

たとえば「資料作成の時間を削減したい」「一次対応の問い合わせを自動化したい」といった、具体的な業務課題と結びついていることが重要です。

単に「AIを使ってみたい」では、現場の合意形成も進まず、評価軸もブレてしまいます。

☑ 2.導入後の“あるべき姿”をチームで共有できているか？

生成AI導入は、ツールの導入ではなく業務フローの変革です。

「誰が」「どの業務を」「どのように変えるのか」まで、関係者間で合意できているかを確認しましょう。

☑ 3.経営課題とひもづけて話せるか？

現場視点だけでなく、経営層が納得できる視点で語れるかも重要です。

たとえば「人手不足への対応」「属人化の解消」「業務品質の標準化」といった経営課題に紐づけて伝えることで、社内の巻き込みや投資判断もスムーズになります。

【体制確認】“誰がやるか”が決まっているか？

生成AIの導入は、現場任せでも、IT部門だけでも進みません。必要なのは、部門を横断して「推進体制」を構築することです。

「誰が旗を振るのか」「誰を巻き込むべきか」が曖昧なままでは、導入が形だけになってしまいます。

以下の3点をチェックしてみましょう。

☑ 4.推進役（ハブ人材）は決まっているか？

AI導入を推進するには、現場と経営、ITをつなぐ“ハブ”のような存在が不可欠です。

自分が旗振り役になる場合でも、専任に近いかたちで時間を確保できるかどうかを確認してください。

👉 参考：業務改善担当者が孤立する会社の特徴｜“1人推進”の限界と脱却法

☑ 5.IT・現場・経営を横断した合意形成はあるか？

導入にあたっては、IT部門のセキュリティ要件や、現場の実情・ニーズ、経営判断が絡みます。

どこか一部門だけで進めようとせず、全体で合意形成できる場やプロセスを設計しておくことが大切です。

☑ 6.セキュリティ・ガバナンスの責任者は明確か？

生成AIの導入では、個人情報や業務機密の取り扱い、社内ルールの整備といったセキュリティ対策も欠かせません。

「誰が責任を持つのか」「どの範囲まで利用を許可するのか」を導入前に決めておかないと、後から混乱が生じます。

【リテラシー確認】“使える人材”は育っているか？

生成AIは、導入するだけでは価値を生みません。現場が正しく理解し、活用できる状態になっているかが問われます。

「AIツールを入れたけれど、誰も使っていない」「間違った使い方で逆に非効率になった」——そんな事態を防ぐには、導入前にリテラシーの棚卸しが必要です。

以下の3点を確認しましょう。

☑ 7.担当者・現場のAIリテラシーを可視化しているか？

「誰が、どの程度AIを理解しているか」は、主観ではなく客観的に測る必要があります。

全員に高度な知識を求める必要はありませんが、使い方の前提となる基礎的理解は必要です。

👉 参考：AIリテラシー診断｜10問でわかるあなたの業務活用力とは？

☑ 8.ChatGPTなどの生成AIに触れた経験はあるか？

「使ったことがない」「アカウントを作っただけ」という状態では、PoCにすら乗り遅れてしまいます。

触れてみる・プロンプトを試す・他社事例を知るといった経験の有無は、導入後の浸透スピードを大きく左右します。

☑ 9.プロンプト設計力・リスク理解はあるか？

生成AIは“出力される内容がすべて正しい”わけではありません。

事実確認を怠らない姿勢や、適切な問いの立て方（プロンプト設計）ができるかが、業務活用できるかどうかの分かれ目です。

👉 参考：“使うだけAI”から脱却するには？AI活用を成果につなげる「3つの理解」

【業務選定】“何に使うか”の見極めは済んでいるか？

「とりあえず生成AIを入れてみよう」では、現場での活用は定着しません。導入にあたっては、どの業務で、どのように活かすのかを明確にすることが欠かせません。

業務の選定を誤ると、「思ったより効果が出なかった」「業務にフィットしなかった」といった失敗につながります。以下の観点から、対象業務の見極めができているかを確認しましょう。

☑ 10.現場の課題・非効率な業務が棚卸しされているか？

まずは、業務のどこにムダ・属人化・手間があるかを明らかにするところからスタートです。

業務棚卸しができていないと、「AIを入れたけれど、どこにも使えない」という事態に陥ります。

☑ 11.定型業務・反復業務などAI適用しやすい業務から着手できるか？

生成AIは、ゼロからの創造よりも、繰り返し作業・情報整理・文案生成といった業務に強みを発揮します。

最初から難易度の高い業務に挑戦するのではなく、比較的リスクが低く効果が見えやすい業務から始めるのがポイントです。

☑ 12.すでに一部業務で生成AIを試験導入しているか？

「完全導入」ではなく、まずは一部業務や特定メンバーでスモールスタートしているかも重要な観点です。

実際に使ってみることで、現場での反応・成果・課題が見えてきます。

【運用設計】“使い続ける仕組み”が描けているか？

生成AI導入が失敗に終わる典型パターンの一つが、「PoCまではうまくいったのに、継続運用されなかった」というケースです。

重要なのは、“一回使って終わり”ではなく、継続的に活用される仕組みを導入段階から設計することです。

以下の観点をチェックしてみましょう。

☑ 13.利用ルール・マニュアルは整備されているか？

「何をしてよくて、何をしてはいけないのか」が明文化されていないと、現場は不安を感じて使わなくなります。

プロンプト共有・禁止ワード・社外共有の可否など、基本ルールをガイド化しておくことで安心して活用できる環境が整います。

☑ 14.活用状況を可視化する仕組みがあるか？

ツールを導入した後に「誰が、どのくらい使っているか」「どんな業務に使われているか」を把握する仕組みがなければ、改善も進みません。

ログ分析・アンケート・ヒアリングなどを通じて、利用実態を継続的に把握できる体制を整えましょう。

☑ 15.社内でのユースケース共有・横展開の仕組みがあるか？

一部の人だけが使って終わるのではなく、成功事例やプロンプト事例を横展開できる仕組みがあると、他の部門への波及効果が生まれます。

定例の共有会、ナレッジポータル、Slackチャンネルなど、形式は問わず“共に学び合う土壌”を育てることが重要です。

👉 参考：AI導入がうまくいかない会社の共通点｜“使われない”を防ぐ5つの落とし穴と育成策

現場に根づくAI活用のカギは、「リテラシー」と「仕組み設計」の両輪にあります。

SHIFT AIでは、企業の活用段階に応じて、組織全体の“生成AI実践力”を底上げする研修プログラムを提供しています。

＼　導入を“仕組み化”で終わらせないために　／

生成AI研修の詳細資料をダウンロードする

【効果測定】“成果が伝わる”仕組みがあるか？

生成AI導入がうまくいっても、「成果が伝わらない」ことで社内に評価されず、継続投資につながらないケースが少なくありません。

重要なのは、取り組みの成果を“定量的かつ組織全体に伝わる形”で可視化することです。

以下の観点でチェックしてみましょう。

☑ 16.KPIの設定（例：作業時間○%削減、工数○h減）がされているか？

生成AIの効果は「なんとなく便利になった」では評価されません。

業務ごとに成果指標（KPI）を具体的に設定し、導入前後でどう変化したかを明示しましょう。

例：議事録作成時間を月10時間削減、一次対応の自動化率が60%に到達 など

☑ 17.経営陣にレポーティングする報告フォーマットがあるか？

成果が現場でとどまっていては、継続的な投資判断に結びつきません。

月次レポートや報告資料に盛り込むフォーマットを事前に整備しておくことで、現場の努力が経営に伝わる仕組みが生まれます。

☑ 18.成果を組織全体にフィードバックする場を設けているか？

成功体験は、部門を超えて“横展開”されてこそ価値を持ちます。

全社会議やイントラでの共有など、成果が他部署に刺激を与える仕組みを用意しましょう。

👉 参考：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

【PoC設計】“試して終わらない”設計になっているか？

生成AI導入で最も多い失敗は、「PoC（概念実証）だけで止まってしまう」ことです。

検証が終わったあと、本番運用にどうつなげるかの設計が不十分だと、せっかくの取り組みが一過性で終わってしまいます。

以下の3つの観点で、自社のPoC設計が“次につながるもの”になっているかを確認してみましょう。

☑ 19.小さく始めるが、次の展開を想定した計画があるか？

PoCは「スモールスタート」が基本ですが、次にどこへ展開するのかというストーリーを描いているかが重要です。

単なる実験にとどまらず、部門間展開・業務範囲拡大・本格導入への布石として設計されているかを確認しましょう。

☑ 20.評価基準（成功／失敗のライン）を明文化しているか？

「使ってみてどうだったか」は感覚に頼らず、KPIなどの定量評価と業務フローへの影響度を指標として定めておくことが大切です。

例：1件あたりの処理時間が20%削減されたら成功／1日○人が継続利用すればOK、など。

☑ 21.終わったら次にどうつなぐか、ロードマップがあるか？

PoCの先にいつ・どの部門で・何を実装していくのかというロードマップが描けている企業は、定着率が格段に高まります。

PoCが終わった瞬間が最大のチャンスです。その熱が冷めないうちに、次の動きが始められる準備を整えておきましょう。

👉 参考：生成AI導入の“失敗”を防ぐには？PoC止まりを脱して現場で使える仕組みに変える7ステップ

【まとめ】“導入準備”の可視化が導入成功の鍵になる

ここまでのチェックリストを振り返ってみて、自社はいくつチェックがついたでしょうか？

生成AIの導入は、単なるツールの選定ではなく、組織としての「準備力」と「活用設計力」が問われる取り組みです。

とくに以下のポイントが抜けている場合は、導入が“形だけ”で終わるリスクが高くなります。

• 導入目的や解決すべき課題が明確でない
  
• 推進体制や責任者が曖昧なまま進めている
  
• 利用者のリテラシーや教育の仕組みが不十分
  
• PoC後の展開を想定した計画・評価軸がない
  

こうした準備の抜け漏れを防ぐには、導入前に全体を俯瞰して、関係者と共通認識を持つことが不可欠です。

その第一歩として、本記事のチェックリストをぜひ社内で共有し、“生成AIを活かせる組織かどうか”を見つめ直してみてください。

✅ 生成AIの導入、どこから始めればいい？

SHIFT AIでは、企業の生成AI導入フェーズに応じた「実践力」を高める法人研修プログラムを提供しています。

組織全体のリテラシー底上げ、業務活用設計、PoC支援、活用定着支援まで、伴走型でご支援しています。

＼　導入を“仕組み化”で終わらせないために　／

生成AI研修の詳細資料をダウンロードする

導入前に確認したい｜生成AI導入チェックリスト21項目

以下の項目にチェックを入れて、自社の準備状況を確認してみましょう。

【1. 目的整理】

□ 解決したい業務課題が明確になっている

□ 導入後の“あるべき姿”を共有できている

□ 経営課題とひもづけて説明できる

【2. 体制確認】

□ 推進役（ハブ人材）が決まっている

□ IT・現場・経営の横断的な合意がある

□ セキュリティ・ガバナンスの担当が明確

【3. リテラシー確認】

□ 社内のAI理解度が把握できている

□ 現場で生成AIに触れた経験がある

□ プロンプト設計やリスク理解がある

【4. 業務選定】

□ 業務の棚卸しができている

□ 定型・反復業務からの導入を検討している

□ スモールスタートの試行を行っている

【5. 運用設計】

□ 利用ルール・マニュアルが整備されている

□ 利用状況を把握する手段がある

□ ユースケースの共有方法がある

【6. 効果測定】

□ KPIが設定されている

□ 成果を経営陣に報告する仕組みがある

□ 成果を社内にフィードバックする場がある

【7. PoC設計】

□ PoC後の展開計画が描けている

□ 成否の評価基準が明文化されている

□ ロードマップが用意されている

FAQ｜生成AI導入チェックリストに関するよくある質問