8割以上が本番導入できない生成AI活用問題を解決する方法を徹底解説

「動くところまでは行ったのですが、そこから一年止まっています」。生成AIの相談で、この言葉を何度も聞いてきました。

生成AIを試した企業は、もう珍しくありません。問題は次の段階です。試したうちの88%が、本番環境に届いていません。

企業が社内業務のAI導入で行ったPoC(概念実証。本格導入の前に小さく試す検証)のうち、88%が本番環境への移行に至っていないという意味になります。作ってはみたものの、業務では使われないまま放置されている状態です。

本記事では、なぜ本番導入の手前で止まるのかを4つの理由に分けて特定し、そこから抜け出すための手順を示します。

この記事の対象読者

• 生成AIを社内で進めたい企業や組織
• AI導入をしたいが、どこから始めればよいか分からない担当者
• 検証は終わったのに、そこから先に進んでいない企業の方
• 社内にAIツールを入れたものの、業務のやり方が変わっていないと感じている方

88%とはどういう数字か

念のためもう一度整理します。88%は「AIが動かなかった割合」ではありません。検証では動いたのに、業務で使われるところまで進まなかった割合を指します。

この数字を「AIは使えない」と読むのは誤りです。動くところまでは到達しているからです。

読むべきは、動かすことと使われることの間に、想像より大きな溝があるという事実でしょう。

OpenAIでStrategic Delivery Leadを務めるライアン・ケイン氏は、古い基幹システムの刷新を例に、この溝を次のように表現しています。

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本番導入が止まる4つの理由

支援の現場で見てきた範囲では、止まる場所はほぼ4つに収まります。自社の案件がどれに当たるかを確かめてください。

1. 権限周りの設計

検証では、担当者が自分のアカウントで動かします。全社に広げる段になって、誰がどのデータを見てよいのかが問題になります。

人事情報、取引条件、個人情報。参照範囲を分けないまま広げることはできません。

2. 既存システムとの相互性の欠落

検証は手元のファイルで行えます。本番では基幹システムから毎日データを取り、結果を書き戻す必要があります。

20〜30年前に作られたシステムでは仕様書が残っていないことも珍しくありません。

接続の作業量を見積もっていない計画は、この段階で数か月遅れるでしょう。

3. 例外処理への対応が不十分

検証はうまくいく例で行います。本番には、想定していない書式、欠けた項目、途中で止まった処理が入ってきます。

AIが誤った答えを出したときに誰が気づくのか、そのとき何が起きるのかを決めていなければ、現場は怖くて使えません。

失敗したときの動きを設計に組み込んでいるかどうかが、使われるかどうかを分けます。

4. 本番開発のリソース不足

最も多い止まり方がこれです。作った人は次の案件へ移り、引き継ぎ先が決まっていません。手順書もありません。

担当者が異動した瞬間に、動いていた仕組みごと止まります。

外部に頼んだ場合も同じです。支援が終わった時点で誰も触れなくなるなら、それは資産ではなく負債です。

止まっている箇所の切り分けを相談する

本番導入を成功に導くための手順

手順1: 対象業務を一つに絞る

全社で広く試すと、どこで止まったのかが分からなくなります。件数が多く、判断がやさしく、効果を数字で測れる業務を一つ選んでください。

• 請求書の処理
• 問い合わせの一次対応
• 議事録の作成

手順2: 止まっている箇所を特定する

前章の四つのどれで止まっているかを書き出します。複数に当たる場合もありますが、必ず一番重い一つがあるはずです。

技術の問題だと思っていたものが、実は運用の担当者と責任者が決まっていないだけだった、という例は多く見てきました。

手順3: 本番の完了条件(成功条件)を定義する

検証を始める前に、何が満たされたら本番へ進むのかを書いておきます。処理時間、誤りの許容範囲、対象の件数、参照できるデータ。これを後から決めると、判断が人によって変わり、決裁が止まります。

あわせて、やめる条件も書いてください。三か月で処理時間が三割減らなければ対象業務を見直す、といった線を引いておくと、費用の上限が見えます。

手順4: 運用担当者と責任者を配置する

作り始める前に、本番稼働後に誰が面倒を見るのかを決めます。社内の担当者なのか、外部の支援なのか、両方なのか。決まっていないまま作ったものは、必ず止まります。

本番導入に向けての開発体制強化のためには

4つの理由を越えるには、構想を作る人と実際に動かす人が分かれていない体制が要ります。工程ごとに担当が変わると、その隙間で計画が落ちるからです。

いま注目されているFDE(Forward Deployed Engineer)という職種があります。まさにこの発想から生まれた役割です。

顧客の現場に入り、課題の発掘から本番環境への展開までを同じ担当が持ちます。ケイン氏は、初期の構想から導入まで一気通貫で担うと述べ、本番環境で動いていない限り十分な価値はないと語っているはずです。

• どの業務にAIが効くのかを判断できる人が社内にいない
• 試すところまでは進むが、権限設計や既存システムとの接続で止まってしまう
• 担当者が異動すると仕組みごと止まってしまう

BinxAIのみっちゃくんは、この役割を外から引き受けるサービスです。提案の前に現場へ入り、課題の整理と現状の診断を済ませてから要件を固めます。

そのうえで詳細なお見積りをお出しするため、一式いくらの発注にはなりません。契約後に要件が動いても、決めた範囲の中で優先順位を入れ替えて進められます。

• 課題の整理と現状の診断。提案の前に現場へ入って行います
• 要件定義と設計。何を作るかを決めるところから受け持ちます
• 開発と本番環境への展開。動くだけでなく、使われる状態まで進めます
• 運用の引き継ぎと内製化の支援。社内で回せる形にします
• 担当者向けの研修。定着するまで一緒に進めます

本番導入までの進め方を相談する

よくある質問

PoCは成功したのに本番へ進めない理由は？

PoCで確かめたのは「技術的に可能か」であり、「業務で使えるか」ではないからです。この二つは別の問いです。

本番の条件を先に書いていないと、確かめたつもりの範囲がずれるでしょう。

止まっている案件は作り直すべきか？

止まっている箇所によります。権限設計や接続で止まっているなら、作り直しが必要になることもあるでしょう。

運用の担当者と責任者が決まっていないだけなら、体制を決めるだけで動き出します。まず切り分けてください。

社内エンジニアなしで本番導入できるか？

進められます。ただし、業務を説明できる担当者と、運用を引き受ける担当者は社内に必要です。

技術は外部で補えますが、業務の理解と運用の責任は社内に残るもの。この点だけは外注できません。

どのくらいの期間で本番まで行けますか

対象業務の範囲と、既存システムとの接続の有無で大きく変わります。一つの業務に絞り、接続が軽い場合は数か月で到達した例があります。

基幹システムとの連携を伴う場合はそれ以上を見込んでください。

費用が読めないのが不安です

要件の追加のたびに見積が出る契約だと、上限が見えません。定額で範囲を協議しながら進める形にすると、月あたりの費用が固定されます。

契約の形が費用の読みやすさを左右するでしょう。プランごとの範囲と料金は、サービスの公式ページでご確認いただけます。止まっている案件の切り分けからご相談いただくこともできます。

AIのPoCの88%が本番に到達していないのは、技術が足りないからではありません。権限、接続、例外、運用という4つの理由を、誰も引き受けないまま進めているからです。

まず社内で止まっている案件を一つ選び、4つのどこで止まっているかを紙に書き出してください。書き出せた時点で、次に誰の力を借りるべきかが決まります。

本記事に挙げた調査の数値や他社の取り組みは、執筆時点で公開されていた情報です。ご検討の前に、各調査機関および各社の最新の内容をご確認ください。記載の手順は成果を保証するものではありません。