生成AIツール選定の盲点とは？目的別の選び方と導入ステップを解説

「とりあえずChatGPTを導入してみたが、現場で使われていない」
「Copilotが入ったのに、効果を実感できない」
「そもそも、どの生成AIツールが自社に合うのか分からない」

生成AIの導入が進む中、多くの企業がこのような悩みに直面しています。

ツールの選定を間違えると、PoCではうまくいったのに“定着しないAI導入”に終わってしまうことも少なくありません。

そもそも、生成AIツールは「どれが優れているか」ではなく、「何を目的に、誰が、どんな業務で使うか」によって最適な選定軸が変わります。

本記事では、以下のような疑問を持つ方に向けて、

目的別・業務別に最適なツールを選ぶためのフレームワークと、見落とされがちな選定の落とし穴について解説します。

ChatGPT、Copilot、Claude…違いと選び方の基準は？
社内で“本当に使われる”ツールとは？
選定時に注意すべきセキュリティや教育体制とは？
PoCから本導入、展開フェーズまでの流れは？

さらに記事後半では、選定から研修・運用まで一気通貫で支援する法人向けプログラムもご紹介します。

ツール導入が“使われない投資”にならないよう、ぜひ最後までご覧ください。

なぜ生成AIツールの選定で失敗するのか？

生成AI導入において、最初の「ツール選定」こそが成功の鍵を握ります。

しかし現場では、「せっかく導入したのに使われない」「想定していた効果が出ない」といった声が後を絶ちません。

ここでは、よくある失敗パターンを3つに整理して解説します。

ChatGPTが“使われないツール”になってしまう理由

生成AIツールの代表格であるChatGPTは、誰でもすぐに使える手軽さが魅力です。

しかし、導入企業の中には「結局、現場では活用されていない」というケースも多く見られます。この原因は、「何に使うか」が明確でないまま導入されてしまったことにあります。

業務フローと結びついておらず、「触って終わり」になってしまうのです。

PoC成功＝本導入成功ではないワケ

多くの企業では、生成AI導入にあたりPoC（概念実証）を実施します。

PoC段階では一定の成果が出たにもかかわらず、本導入後に失速するというパターンも少なくありません。

その背景には、以下のようなギャップがあります。

PoC対象業務と本番業務が異なる（汎用性の欠如）
少人数の“試用環境”と全社導入のスケールが違いすぎる
評価基準が曖昧で、意思決定に説得力が欠ける

関連記事：
なぜPoCで止まるのか？生成AI導入が進まない3つの理由

「IT部門主導の選定」でよくある3つの誤解

ツール選定を情シス部門やITベンダーに任せきりにすると、以下のような“ミスマッチ”が起きがちです。

「セキュリティ条件」だけで絞り込みすぎる
「現場の使い勝手」よりも「導入のしやすさ」で選ばれる
研修や展開設計が考慮されていない

こうした誤解が続くと、「要件には合っているけど、誰も使わないツール」が生まれてしまいます。

セキュリティ／連携要件を後回しにしてしまう危険

一方で、選定の初期段階ではセキュリティや社内システムとの連携可否が軽視されがちです。

特に大企業や官公庁系では、データの保存先やモデル学習の仕様に関する要件確認を後回しにすると、後々重大なリスクになります。

「導入直前でストップがかかった」「個人アカウント運用でブラックボックス化した」など、実務上の“事故”につながりやすい要素でもあります。

このように、生成AIツールの選定で陥りやすいポイントは、「技術選定」以前の準備不足や視野の狭さにあります。

生成AIツール選定｜目的別フレームワーク

生成AIツールの選定は、「目的に対して最適なツールを選ぶ」という視点が不可欠です。

見た目の機能や話題性だけで選ぶと、現場とのミスマッチを招き、定着しないまま“使われない投資”になってしまうことも少なくありません。

ここでは、「何のために使うのか」「誰が使うのか」に応じた選定フレームを紹介します。

「何のために使うのか？」目的から逆算せよ

生成AIは汎用性が高い分、何に使うかを具体的にしなければ、評価も導入もあいまいになりがちです。

まずは、以下のような目的カテゴリから、自社の活用目的を明確にしましょう。目的が複数ある場合は、「優先度が高い活用目的」からスタートするのがポイントです。

活用目的	想定される業務例	向いているツール例
文章作成・要約	報告書、議事録、説明資料作成	ChatGPT / Claude / Notion AI
資料作成・Office連携	Excelレポート、Word・PPTの下書き	Microsoft Copilot / Google Duet AI
情報検索・Q&A	社内ナレッジ検索、FAQ対応	ChatGPT with RAG / Glean / 自社LLM連携
画像・動画生成	広報・マーケティング素材作成	Adobe Firefly / Runway / Canva AI
自動化・ワークフロー連携	定型業務のAIアシスト化	Zapier + ChatGPT / API連携LLM

「誰がどこで使うのか？」部門ごとに最適解は違う

同じツールでも、使う人・使う場面によって、評価軸や必要な機能は異なります。

たとえば以下のように、部門別に目的や求められる機能は大きく変わります。

部門	よくある用途	向いているツール／機能
営業	提案資料作成／議事録要約	ChatGPT / Copilot / Notion AI
管理部門	社内報告資料／契約文書草案	Copilot / Claude / Word連携
情シス	社内Q&Aボット／ヘルプデスク支援	社内ナレッジ連携型AI / RAG構成
マーケティング	コピー作成／画像生成	Firefly / Runway / Canva AI
経営企画	中計資料／リサーチ要約	ChatGPT＋高度なプロンプト設計

「1ツールで万能」は幻想。複数活用の視点も必要

ひとつのツールですべてをまかなうのは現実的ではありません。

例えば、文章生成はChatGPT、資料作成はCopilot、画像はFireflyなど、目的別に適材適所でツールを使い分ける発想が重要です。

特に中堅〜大企業では、複数ツールの使い分けとそれを支えるルールや教育の整備が、導入成功のカギとなります。

選定時に見落とされがちな“3つの盲点”

多くの企業が生成AIツールを選定する際、比較表や価格、知名度に注目します。

しかし、選定がうまくいかなかった企業の多くは、別の本質的なポイントを見落としているのが実情です。

ここでは、PoCや比較検討フェーズで陥りがちな“3つの盲点”を紹介します。

❶「誰が」「どこで」「何に」使うかを曖昧にしたまま選ぶ

ツールのスペックやコストの比較ばかりに目がいき、利用者や利用シーンの解像度が不足したまま導入が進められるケースが多く見られます。

「営業でも管理部門でも使える汎用ツールだからOK」
「とりあえずCopilotを全社に配ればいい」

こうした“全方位型”の導入は、結局誰にも使われないツールになりがちです。

具体的な業務×人物像でツールを選ぶことが、定着の第一歩です。

❷ セキュリティ・データ連携の要件確認を後回しにする

「試しに使ってみてから本格導入を考える」という進め方はPoCには向いていても、本導入に移行する際の壁となるのがセキュリティとシステム連携の要件です。

機密データの取り扱いはどうなるのか
学習データの保存場所・再学習リスクは？
SSOや社内システムとどう連携するのか

これらを事前に詰めておかないと、「情シスの承認が降りない」「現場でのログインが煩雑」といった“導入直前のつまずき”が発生します。

❸ 教育・運用体制を想定せずに「導入＝ゴール」と捉えてしまう

ツールの選定を終えた時点で“完了した気”になってしまう企業は少なくありません。

しかし実際には、使いこなすための教育・ナレッジ共有・ルール設計がなければ、ツールは“形だけ”の存在になります。

誰が社内講師となるのか
利用マニュアルやよくある質問をどう整備するか
新入社員・他部門への展開はどうするか

導入後の運用まで視野に入れた設計ができていないと、せっかくの投資も“活かされないまま放置”されてしまうのです。

SHIFT AIでは、ツール選定だけでなく、利用定着・教育設計・活用支援まで含めた研修支援をご提供しています。

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生成AIを活用できる！研修プログラムを見る

成功する企業は“選定後”を見ている｜PoC→導入ステップ

生成AIツールの選定は、あくまで「スタート地点」にすぎません。

成果を出している企業ほど、ツール選定の“その後”を戦略的に設計しています。この章では、PoCから全社展開までのステップと、それぞれのフェーズで押さえておくべきポイントを解説します。

ステップ①：目的の言語化と業務マッチング

まずは「なぜ生成AIを導入するのか？」という目的の明確化から始まります。

次に、その目的を達成できる業務がどこにあるのかを見極め、部門ごとに対象業務をマッピングしていきます。

例：

報告書作成に時間がかかっている → 管理部門／文章生成ツール
提案資料の質が属人化している → 営業部門／生成補助＋テンプレAI

関連記事：
どこから始める？生成AI導入に適した業務選定の考え方

ステップ②：PoCの設計と評価軸の明確化

PoC（概念実証）を行う際は、成果の定義と評価指標を事前に決めておくことが重要です。

よくある評価軸の例：

業務時間の削減率（定量）
出力物の品質（定性）
利用者の習熟スピード・満足度
部門内での横展開の可能性

評価項目が曖昧なままPoCを行うと、「なんとなく便利だった」だけで終わり、意思決定の根拠に欠けてしまいます。

ステップ③：導入と展開のための“仕組み”づくり

ツールを選んで導入しても、それだけでは定着しません。

継続的に使われる仕組み＝教育・ナレッジ・巻き込み設計が必要です。

導入時に押さえるべき設計ポイント：

利用マニュアル・ナレッジ共有の仕組み（社内ポータル等）
問い合わせ対応・社内ハブ人材の育成
部門ごとのロールアウトスケジュールの設計
成果を可視化するKPI／レポート設計

SHIFT AIなら“使われる生成AI導入”を支援します

ここまで見てきたように、生成AIツールの選定・導入には、

目的の明確化・業務とのマッチング・PoC設計・教育体制の整備までを一貫して行う必要があります。

とはいえ、社内リソースだけでこれらすべてをカバーするのは容易ではありません。

そこで、SHIFT AIでは以下のような“現場で使われる生成AI導入”を実現する法人向け支援を提供しています。

■ 特長①：ツール選定にとどまらず、“活用設計”まで伴走

業務ヒアリングをもとに「活用目的 × 部門別」の選定基準を設計
ChatGPTやCopilotだけでなく、自社要件に応じた最適なツール構成を支援
導入済みツールの再活用や、PoC設計段階からの支援も可能

■ 特長②：“リテラシー教育＋活用支援”をセットで提供

一度きりのツール説明ではなく、現場での使いこなしをゴールとした研修設計
管理部門・営業部門・情シスなど、部署ごとの実務に応じた研修内容にカスタマイズ
生成AIの基本理解～活用定着・KPI設計までを一貫して支援

■ 特長③：全社展開・定着に向けたナレッジ設計と支援体制

社内マニュアル／プロンプト集／ナレッジポータルの整備
内製化を前提とした社内ハブ人材の育成
利用状況の可視化・レポート支援までを包括的に支援

「使われる仕組み」をつくるなら、ツールだけではなく“人と業務に根ざした導入設計”を

導入で終わらせない、現場で定着する生成AI活用へ。

まずはSHIFT AIの法人向け支援プログラムの詳細をご覧ください。