2026.08.31-
経営層から「生成AIなどを活用して業務を効率化したい」と求められたものの、何から手をつければよいかわからず、悩んでいる担当者の方もいるのではないでしょうか。
AIを業務に導入するためには、ツールを選ぶだけでなく、解決する課題や対象業務を整理し、利用するデータや運用体制、導入後の効果測定まで検討する必要があります。
しかし、社内にAIやシステム開発の知見を持つ人材がいない場合、これらを自社だけで進めることは容易ではありません。
AI導入コンサルティングは、業務課題の整理やツール選定、PoC（概念実証）、システム構築、導入後の定着支援などを行うサービスです。
一方で、戦略策定、システム開発、AIツールの提供、社員研修など、会社によって得意とする支援領域は異なります。
本記事では、AI導入コンサルの役割や支援範囲、自社導入・ベンダー支援との違い、費用の目安、自社に合う会社を選ぶポイントを解説します。
あわせて、AIの導入や活用を支援している会社・サービス6社もご紹介します。
【目次】
AI導入コンサルティングとは、企業がAIを活用して業務改善やDXを進める際に、課題整理から導入後の運用までを支援するサービスです。
ただし、すべてのAI導入コンサルティング会社が同じ範囲を支援しているわけではありません。
戦略策定を得意とする会社、システム開発に強い会社、ツールの提供や研修を中心とする会社など、それぞれに特徴があります。
AI導入コンサルティングの主な役割は、AIツールを紹介することだけではありません。
企業が抱えている業務課題を整理し、AIを適用する業務や導入方法を検討したうえで、実行計画の策定やPoC、本格導入を支援します。
主な支援内容には、次のようなものがあります。
たとえば、「生成AIを使って業務を効率化したい」という漠然とした要望であっても、コンサルタントが現場の業務フローをヒアリングし、「過去の問い合わせ履歴の要約」や「仕様書・マニュアルからのFAQ自動生成」など、AIを適用する業務を具体化する支援を行います。
AIの導入自体を目的にするのではなく、「どの業務課題を、どのような方法で解決するか」を明確にすることが、コンサルティングの重要な役割です。
AIツールを導入しても、現場で利用されなければ、期待していた業務改善にはつながりません。
そのため、AI導入コンサルティングでは、ツールやシステムの導入に加えて、業務プロセスの見直しや利用ルールの策定、マニュアル作成、社員研修などを支援する場合があります。
近年は、生成AIによる文章作成や情報検索だけでなく、複数のツールやシステムを連携させて処理を進めるAIエージェントなども、支援対象のひとつとなっています。
AIエージェントの仕組みや導入手順、業務での活用事例については、以下の記事で詳しく解説しています。
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AIエージェント導入ガイド｜活用事例・導入ステップを解説
ただし、必要な支援範囲は企業によって異なります。
AI導入を検討する際は、自社が課題整理、システム構築、導入後の定着のどこに支援を必要としているかを整理することが重要です。
AIを業務に導入する方法は、大きく「自社でAIツールを導入する」「ベンダーの導入支援を利用する」「コンサルティングサービスを活用して業務整理から進める」の3つに分けられます。
どの方法が適しているかは、導入目的、対象業務、社内の人材・体制、予算などによって異なります。
主な比較項目と特徴は以下のとおりです。
| 比較項目 | 自社でAIツールを導入 | ベンダーの導入支援を利用 |
コンサルティングサービスを活用して業務整理から進める |
| 主な課題・目的 | 目的や利用するツールが明確 | 導入する製品がある程度決まっている | 課題整理や対象業務の選定から進めたい |
| 導入難易度 | 社内の知識や体制による | 製品の仕様を理解しながら進める | 支援を受けながら段階的に進める |
| 自社で必要となる工数 | 選定・設定・運用を自社で対応 | データ準備やベンダーとの調整が必要 | ヒアリングや意思決定への参加が必要 |
| 費用感 | 比較的抑えやすい | 製品や支援範囲による | 支援範囲によって高くなる傾向 |
| カスタマイズ性 | ツールの標準機能が中心 | 製品の対応範囲内で調整 | 支援内容に応じて業務に合わせた設計が可能 |
| 業務プロセスの見直し | 自社で対応 | 製品の導入範囲を中心に対応 | 業務整理やプロセス改善を含む場合がある |
| システム連携 | 標準連携や自社での設定が中心 | 提供製品との連携が中心 | 複数のツールや既存システムを含めて検討できる場合がある |
| 導入後の定着支援 | 自社で対応 | 操作説明や製品サポートが中心 | 運用設計、研修、人材育成を含む場合がある |
| 主な注意点 | 社内に推進担当者が必要 | 支援範囲や対応製品を確認する | 費用、成果物、支援範囲を事前に確認する |
進め方に迷った場合は、「AIを適用する対象業務と、利用するツールがすでに確定しているか」を最初の判断基準にするとよいでしょう。
自社にAIの知識や推進体制があり、導入するツールや対象業務が決まっている場合は、自社導入やベンダー支援が適していることがあります。
一方で、AIを導入する業務が決まっていない場合や、複数の部署・システムをまたぐ業務を見直したい場合は、コンサルティングサービスを活用して業務整理から進めることも選択肢となります。
市販の生成AIサービスやチャットボット、議事録作成ツールなどを契約し、自社で設定・運用する方法です。
利用目的が明確で、社内にツールの選定や設定、利用ルールの策定を担当できる人材がいる企業に適しています。
外部への支援費用を抑えやすい一方で、自社に合うツールの選定、セキュリティや利用ルールの確認、社内への利用方法の周知、利用状況の確認や改善、問い合わせやトラブルへの対応などを自社で行う必要があります。
小規模な業務から試したい場合や、すでに導入したいツールが決まっている場合に検討しやすい進め方です。
導入したいAI製品やサービスが決まっている場合は、その製品を提供するベンダーの導入支援を利用する方法があります。
ベンダーから、初期設定、データ登録、システム連携、操作説明などの支援を受けることで、自社だけで進めるよりも導入時の負担を抑えやすくなります。
ただし、支援範囲が提供製品を中心としている場合もあります。業務全体の見直しや、他社製品を含めた比較を必要とする場合は、どこまで対応してもらえるかを事前に確認しましょう。
AIを適用する業務が決まっていない場合や、自社に合うツールがわからない場合は、コンサルティングサービスを活用して業務整理から進める方法があります。
現在の業務フローを棚卸しし、業務量、発生頻度、判断の複雑さ、利用できるデータなどを踏まえて、AIを適用する業務を選定します。複数部門を横断する業務や、複数のツール・システムを連携させる必要がある業務にも適しています。
一方、コンサルティング会社へ依頼した場合でも、すべてを任せきりにすることはできません。自社の担当者も、業務課題や導入目的の整理、現場との調整、意思決定に参加する必要があります。
AI導入コンサルティングは、一般的に、業務課題の整理から本格導入、運用改善まで段階的に進められます。
代表的な支援の流れは、次の5つのフェーズです。
実際には、PoCや本格導入の結果を踏まえ、前のフェーズへ戻って対象業務や要件を見直す場合もあります。
最初のフェーズでは、経営層や現場担当者へのヒアリングを通じて、現在の業務フローや課題を整理します。
具体的には、作業にかかっている時間、業務の発生頻度、担当者の人数、ミスや手戻りの発生状況、担当者の経験に依存している判断、システム間で発生している転記や確認作業などを確認します。
「AIを使うこと」を目的にせず、「どの業務の負担を、どの程度軽減したいか」「どのような状態を目指すか」を整理することが重要です。
整理した業務課題の中から、AIを適用する候補業務を選定します。
技術的な実現可能性だけでなく、期待できる効果、必要なデータ、導入難易度、現場への影響などを踏まえて優先順位を決めます。
すべての業務を一度に対象とするのではなく、対象範囲を限定して検証しやすい業務から始める方法もあります。
AIを活用するためには、対象業務で利用するデータの量や形式、品質などを確認する必要があります。PDFや表計算ファイル、画像、メール、業務システムのログなど、利用するデータによって必要な準備は異なります。
そのうえで、既存のAIツールを利用するか、カスタマイズするか、独自システムを構築するかを検討します。
PoCでは、限られた業務やデータを使い、以下のような観点を検証します。
・想定している処理を技術的に実現できるか
・出力品質が業務で利用できる水準か
・業務時間や作業負担を軽減できるか
・本格導入時に必要な運用体制を構築できるか
・導入・運用コストが得られる効果に見合うか
PoCの結果を踏まえて本格導入を決めた場合は、AIツールの設定やシステム構築、既存システムとの連携などを進めます。必要に応じて、アクセス権限、データの保存先、利用ログ、エラー発生時の対応なども設計します。
AI導入では、必ずしも独自のAIモデルを開発するとは限りません。既存の生成AIサービスやSaaS、RPA、社内システムを組み合わせて業務フローを構築するケースもあります。
本格導入後は、あらかじめ設定したKPIなどをもとに、業務時間の削減、処理件数の増加、ミスや手戻りの減少、出力品質、利用者数や利用頻度、運用にかかるコストなどの効果を確認します。
また、現場で継続的に利用できるように、利用ルールやマニュアルの整備、社員研修、社内推進担当者の育成などを行います。
AI開発における要件定義やPoC、本格導入までの詳しい流れについては、以下の記事も参考にしてください。
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AI開発プロセスとは？PoCの進め方や成功のポイントを解説
AIは、システムを構築して終わりではありません。運用開始後には、次のような課題が生じることがあります。
これらの壁を乗り越えるためには、システムを納品して終わりではなく、現場の業務フローに合わせた利用ルールの策定や、社員が自発的に活用できるような教育体制を整えることが重要です。
コンサル会社を選ぶ際は、システム構築だけでなく、運用マニュアルの整備、トラブル対応、社員研修、将来的な内製化まで支援できるかを確認することが大切です。
AI導入コンサルティングの費用は、相談や助言を中心とする支援か、PoCやシステム構築まで含む支援かによって大きく異なります。
また、対象業務、データの状態、既存システムとの連携、セキュリティ要件、支援期間などによっても変動します。
AI導入コンサルティングの主な契約形態は、「スポット・アドバイザリー型」「プロジェクト型」「継続伴走型」の3つに分けられます。
主な契約形態の概要と特徴は以下のとおりです。
| 契約形態 | 主な支援内容 |
費用の発生方法 | 適したケース |
注意点 |
| スポット・アドバイザリー型 | 課題相談、ツール選定、専門的な助言 | 相談時間・回数ごと、または短期間の定額 | 自社で導入を進められるが、専門家の意見が必要 | 開発や資料作成は含まれない場合がある |
| プロジェクト型 | 業務整理、PoC、システム構築など | プロジェクト単位で見積もり | 目的や成果物、期間がある程度決まっている | 要件変更により追加費用が発生する場合がある |
| 継続伴走型 | 定期相談、運用改善、研修、内製化支援 | 月額固定など | AI活用の定着や継続的な改善まで依頼したい | 支援期間に応じた継続予算が必要 |
案件によっては、固定報酬と成果報酬を組み合わせるケースもあります。
ただし、AI導入では、AI単体による効果を切り分けにくい場合があるため、成果の定義や算定方法を事前に確認する必要があります。
AI導入支援会社が公開している料金を見ると、相談や初期診断は比較的少額から利用できる一方、PoCやシステム構築を含む場合は、対象範囲に応じて費用が増える傾向があります。
支援内容に応じた費用の目安と確認ポイントは以下のとおりです。
| 支援内容 | 公開価格例から見た目安 | 主な支援内容 |
確認したいポイント |
| スポット相談・初期診断 | 無料相談～数万円程度 | 課題相談、業務の棚卸し、ツール選定の助言 | 相談時間、成果物、開発作業の有無 |
| 月額アドバイザリー・伴走支援 | 月額数万円～数十万円台 | 定期相談、ロードマップ策定、運用改善、研修 | 対応時間、相談回数、実装支援の有無 |
| PoC・小規模なワークフロー構築 | 数十万円台から | データ確認、プロトタイプ構築、効果や精度の検証 | 対象業務、利用データ、検証後の成果物 |
| AIアプリ・システム構築 | 数十万円～数百万円以上 | 要件定義、アプリ開発、既存システムとの連携 | 開発範囲、連携対象、セキュリティ要件 |
| 全社導入・基幹システム連携 | 個別見積もりとなる場合が多い | 複数部門への展開、基幹システム連携、運用体制の構築 | 利用部門、利用人数、保守体制、導入期間 |
| 研修・定着支援 | 1回数万円程度から、または月額制 | 社員研修、マニュアル作成、利用状況の確認、内製化支援 | 受講人数、研修時間、導入後のフォロー |
上記は、2026年7月時点で各社が公式サイトに掲載している公開価格を参考にした目安です。
公開価格は、定型化されたプランや中小規模の導入支援に偏る傾向があります。
実際の費用は、対象業務、支援範囲、データの状態、システム連携、セキュリティ要件、導入期間などによって異なります。
AI導入コンサルティングの費用は、主に次の要因によって変動します。
同じ月額制のサービスでも、専門家への相談を中心とするプランと、PoCの進行管理や実装、社員研修まで含むプランでは、支援内容が異なります。
見積もりを比較する際は、金額だけでなく、成果物、対応回数、開発の有無、運用開始後の支援範囲を確認しましょう。
また、外部へ相談する前に、自社内で業務の棚卸しや課題の洗い出しをある程度進めておくことで、コンサルタントの稼働工数を減らし、費用を抑えられる場合もあります。
なお、本章では、コンサルティングや伴走支援にかかる費用を中心に紹介しました。
AIツールの利用料や、SaaS・API活用・個別開発など、AI導入全体にかかる費用については、以下の記事で解説しています。
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AI導入費用の相場はどれくらい？開発費用・システム導入費用・運用コストを解説
AI導入を支援する会社は、主に得意とする領域によって、「戦略・業務改革系」「開発・構築系」「ツール・SaaS系」「活用・人材育成・定着支援系」の4つのタイプに整理できます。
ただし、実際には戦略策定からシステム開発、社員研修まで複数の領域に対応する会社もあります。自社に合う支援会社を探すための目安として参考にしてください。
| 比較項目 | 戦略・業務改革系 |
開発・構築系 | ツール・SaaS系 |
活用・人材育成・定着支援系 |
| 主な支援範囲 | AI戦略、業務整理、ロードマップ | PoC、システム開発、連携 | 製品提供、初期設定、導入支援 | 業務への組み込み、研修、定着支援 |
| 得意なプロジェクト | 全社的なAI活用や業務改革 | 独自要件を含むシステム構築 | 特定業務へのツール導入 | 現場活用や社内人材の育成 |
| 業務課題の整理 | 上流工程から対応する傾向 | システム要件を中心に対応する傾向 | 製品の適用範囲を中心に対応 | 現場業務を中心に対応する傾向 |
| ツール選定 | 複数の選択肢を検討する会社もある | 開発要件に応じて選定 | 自社製品・取扱製品が中心 | 操作性や定着を重視する傾向 |
| システム開発 | パートナー企業と連携する場合がある | 開発を主な支援領域とする | 製品の設定・連携が中心 | 会社やサービスによる |
| 導入後の定着支援 | 会社や契約内容による | 保守・技術支援が中心の場合がある | 製品の利用支援が中心 | 研修・運用改善を含む場合がある |
| 適した企業 | 導入方針から整理したい | 実現したい要件が明確 | 導入製品が決まっている | 導入後の活用・定着に課題がある |
会社名や分類だけで判断せず、実際の提案内容や支援範囲を確認することが重要です。
戦略・業務改革系は、経営課題や事業方針を踏まえ、全社的なAI活用方針やロードマップを策定する支援を得意とするタイプです。
AIを導入する業務や目的が決まっていない場合や、複数部門を含む業務改革を検討している場合に適しています。
一方、システム開発や導入後の研修などを別の会社と連携して提供する場合もあります。
実装や定着支援まで依頼したい場合は、対応範囲を確認しましょう。
開発・構築系は、PoC、AIアプリの開発、既存システムとの連携など、技術的な実装を得意とするタイプです。
実現したいシステムや要件が比較的明確で、市販ツールだけでは対応しにくい業務に適しています。
一方、業務課題の整理や社内への定着支援は会社によって対応範囲が異なります。
開発前の業務整理や、導入後の研修まで依頼したい場合は事前に確認が必要です。
ツール・SaaS系は、自社製品や取り扱い製品を活用した導入支援を行うタイプです。
製品の初期設定やデータ登録、操作説明など、その製品を活用するためのノウハウを持っています。
導入したい製品や解決したい業務が決まっている場合は、比較的進めやすい方法です。
ただし、支援範囲が提供製品を中心としている場合もあります。
他社製品との比較や、業務全体の見直しを希望する場合は対応範囲を確認しましょう。
活用・人材育成・定着支援系は、AIツールを現場業務へ組み込み、社員が継続して活用できる体制づくりを支援するタイプです。
主な支援内容には、対象業務の整理、利用ルールやマニュアルの作成、現場社員向けの操作研修、AIを活用する社内事例の収集・共有、利用状況の確認と改善、社内推進担当者の育成などがあります。
AIツールを導入したものの、利用が一部の社員に限られている場合や、社内で継続的に活用できる人材を育てたい場合に適しています。
AI導入を支援する会社は、経営戦略や業務改革の支援を得意とする会社、AIシステムの開発に強い会社、AIツールの提供から研修・定着まで対応する会社など、それぞれ特徴が異なります。
そのため、会社の知名度やサービスの多さだけで選ぶのではなく、「自社がどの段階で支援を必要としているか」を整理したうえで比較することが重要です。
本章では、AIの導入や活用を支援している会社・サービス6社をご紹介します。
主な特徴や適したケースの比較は以下のとおりです。
| 会社名 |
主な支援領域 | 主な特徴 |
検討しやすいケース |
| ヒューマンリソシア株式会社 | 業務整理、AI・RPA導入、研修、運用・定着、内製化 | AIやデジタルツールの導入と社員教育、現場での活用支援を組み合わせた伴走支援 | 対象業務の選定から導入、社員研修、現場への定着まで相談したい場合 |
| PwC Japanグループ | 事業化、社内導入、業務改革、リスク管理 | 生成AIの活用方針や業務プロセスの検討、ガイドライン策定、ガバナンス体制の構築などを支援 | 全社的なAI活用方針やリスク管理を含めて検討したい場合 |
| アクセンチュア株式会社 | 業務改革、AI実装、データ・システム基盤、ガバナンス | AI導入だけでなく、業務やデータ、人材を含めた企業変革を支援 | 複数部門を含む業務改革や大規模なAI活用を進めたい場合 |
| 株式会社AVILEN | 課題整理、要件定義、AI開発、運用、研修 | ビジネスと技術の両面から、AI導入やシステム開発、人材育成を支援 | AI活用の検討から開発・研修までまとめて相談したい場合 |
| 株式会社ABEJA | AIシステムの設計・開発・運用、AIガバナンス | ABEJA Platformを基盤に、基幹業務へのAI実装や継続的な運用を支援 | AIを業務プロセスへ組み込み、本格運用まで進めたい場合 |
| JAPAN AI株式会社 | AIプラットフォーム、コンサルティング、研修、AI開発 | 法人向けAIサービスの提供に加え、活用支援、研修、PoC、個別開発にも対応 | AIツールの導入から社内への活用・浸透まで段階的に進めたい場合 |
※掲載内容は、2026年7月時点で各社の公式サイトに掲載されている情報をもとに整理しています。支
援内容や提供条件は変更される場合があるため、最新情報は各社の公式Webサイトなどで確認してください。
ヒューマンリソシアでは、「AI・DX活用・伴走支援サービス」を提供しています。
業務フローの棚卸しや対象業務の選定から、AIエージェント、生成AI、RPA、Microsoft 365などを活用したシステムの構築、社員研修、運用改善、内製化まで、企業の状況に応じた支援を行っています。
AIツールを導入するだけでなく、社員が活用方法を学び、社内にノウハウを蓄積できる状態を目指している点が特徴です。
法人向け生成AI研修では、企業ごとの課題や活用シーンに応じた研修・ワークショップを提供しており、2023年度からの累計受講者数は、2026年7月に1万人を突破しました。※
また、AIエージェントの活用支援では、導入する業務の検討、PoC・プロトタイプの構築、本実装、ハンズオン研修、導入後の定着支援などを段階的に進めます。
【このような企業におすすめ】
AIを導入する業務が決まっていない場合や、導入後の現場定着・人材育成まで相談したい企業
【関連サービス】ヒューマンリソシアのAI・DX活用・伴走支援サービスを見る
※出典：ヒューマンリソシア株式会社「法人向け生成AI研修、受講者数が1万人を突破」
PwC Japanグループは、生成AIに関する事業化支援、社内導入支援、リスク管理支援を提供しています。
AIを適用する業務の選定や業務プロセスの見直し、既存システムとの連携、人材育成など、生成AIを社内へ導入するための幅広い支援に対応しています。
また、生成AIの活用に伴うリスクを整理し、社内ガイドラインの策定やガバナンス体制の構築を支援している点も特徴です。
【このような企業におすすめ】
AIツールの導入だけでなく、全社的なAI活用方針や業務改革、リスク管理まで含めて検討したい企業
アクセンチュアは、生成AIやデータを活用した業務改革、システム・データ基盤の構築、人材や組織の変革などを支援しています。
個別の業務やAIツールだけを対象とするのではなく、複数の部門やバリューチェーンを含めた業務全体を見直し、AIを活用した業務プロセスの構築を支援している点が特徴です。
セキュリティ、プライバシー、ガバナンスなど、AIを企業で利用するために必要な要件にも対応しています。
【このような企業におすすめ】
複数部門にまたがる業務改革や、大規模なシステム・データ基盤の整備を含めてAI活用を進めたい企業
AVILENは、企業の業界やビジネスモデルに応じた生成AI導入コンサルティングを提供しています。
AI活用に向けた課題整理や導入方法の検討から、要件定義、システム開発、社内システムとの連携、保守・運用までを支援しています。
ビジネス面と技術面の両方から、企業の課題に合ったAI活用方法を検討できる点が特徴です。
また、社員の役割や習熟度に応じた生成AI研修にも対応しています。
【このような企業におすすめ】
AI活用の検討からシステム開発、導入後の運用、人材育成までまとめて相談したい企業
ABEJAは、「ABEJA Platform」を基盤として、企業の基幹業務へのAI導入や継続的な運用を支援しています。
AIシステムの設計・開発・構築から、導入後の運用・改善までを支援しており、AIを実証実験だけで終わらせず、実際の業務プロセスへ組み込むことを重視しています。
また、必要な工程に人の判断を組み込む「Human in the Loop」の仕組みにも対応し、AIガバナンスに関する支援も提供しています。
【このような企業におすすめ】
独自のAIシステムを業務へ実装し、品質管理や運用改善まで継続的に進めたい企業
JAPAN AIは、法人向けAIプラットフォームの提供に加え、AIコンサルティング、生成AI研修、AI人材育成、個別開発などを提供しています。
生成AIチャットやAIエージェントなどの導入後も、企業の課題や利用状況に応じて、活用方法の提案や社内への浸透を支援しています。
また、既存のサービスだけでは対応しにくい業務については、要件定義、PoC、個別のAI開発・実装にも対応しています。
【このような企業におすすめ】
法人向けAIツールの導入から、社内でのユースケース拡大、社員研修、個別開発まで、企業の活用段階に合わせて進めたい企業
各社を比較する際は、対応している支援領域の広さだけでなく、自社が必要としている支援と合っているかを確認することが重要です。
同じ会社でも、契約するサービスやプロジェクトの範囲によって対応内容は異なります。
相談前に、自社が抱えている課題、対象業務、外部へ依頼したい範囲を整理しておきましょう。
次章では、自社に合うAI導入コンサルティング会社を選ぶ際に確認したいポイントを解説します。
複数の会社から自社に合う支援先を選ぶためには、費用や知名度だけでなく、支援実績や対応範囲、導入後の体制まで確認する必要があります。
本章では、選定時に確認したい5つのポイントを解説します。
同じAI導入でも、業界や業務によって必要なデータ、システム、運用方法は異なります。たとえば、製造、営業、人事、経理、カスタマーサポートでは、利用する情報や求められる精度、セキュリティ要件が異なります。
実績を確認する際は件数だけでなく、以下のような観点も確認しましょう。
・どの業界・業務を支援した実績があるか
・どのような課題を対象としたか
・課題整理から運用まで、どの範囲を支援したか
・導入後にどのような評価指標を設定したか
自社と同じ業界の実績がない場合でも、類似する業務課題への支援経験が参考になることがあります。
AI導入コンサルティング会社を選ぶ際は、自社が必要とする支援範囲を明確にすることが重要です。
業務課題の整理、AI導入戦略やロードマップの策定、ツール選定、データ確認、PoC、システム開発・連携、運用改善、社員研修・人材育成などから、外部へ依頼したい範囲を整理し、それに合う会社を選びましょう。
また、AIによる文章作成や回答生成だけでなく、RPAや既存システム、人による確認作業を組み合わせた業務プロセス全体の設計に対応できるかも、確認したいポイントです。
ヒューマンリソシアでは、月間4,000件規模の求人原稿作成業務において、RPAによるデータ取得・入力、生成AIによる情報整理と文章案の作成、担当者による最終確認を組み合わせた業務フローを構築し、月間約400時間の工数を削減した自社での活用事例があります。
関連記事：【実録】RPA×生成AIで月400時間を削減！「人の判断」を自動化した求人作成業務の変革事例
このように、単体のAIツールを導入するだけでなく、前後の業務や人による確認まで含めて設計できるかを確認することが大切です。
AIの導入自体をゴールにせず、導入後の効果を確認するための指標を設定します。
成果指標には、削減できた業務時間、処理できる件数、出力内容の修正率、ミスや差し戻しの件数、利用者数や利用頻度、導入・運用コストなどがあります。
提案段階でどの指標を使って効果を測定するのか、PoCから本格導入へ進む基準をどのように設定するのかを確認しましょう。
なお、AI導入による効果は対象業務や運用方法によって異なります。
算定の前提や検証方法が明確かを確認することが重要です。
生成AIやAIシステムを業務で利用する際は、入力するデータや出力内容の管理が欠かせません。主に確認したいのは、以下のような項目です。
・入力データがどこに保存されるか
・入力データがAIの学習に利用されるか
・個人情報や機密情報をどのように扱うか
・利用者ごとのアクセス権限を設定できるか
・操作履歴や利用ログを保存できるか
・自社の環境要件（オンプレミス／クラウドなど）に対応できるか
・社内のAI利用ルールの策定を支援できるか
自社の情報セキュリティ部門や法務部門とも連携し、必要な要件を整理したうえで相談することが重要です。
AIツールやシステムを導入しても、現場で利用されなければ期待する効果にはつながりません。
操作マニュアルの作成、現場社員向けの研修、問い合わせ対応、利用状況の確認、業務やルールの変更に合わせた改善、社内推進担当者の育成、将来的な内製化に向けた支援など、導入後にどこまで支援を受けられるかを契約前に確認することが大切です。
特に生成AIなどの新しいツールは、プロンプト（指示文）のコツがわからず、「思ったような結果が出ない」と現場が早々に利用を諦めてしまうケースが少なくありません。
ハンズオン（体験型）研修の実施や、社内の成功事例を収集・共有する仕組みづくりなど、現場のつまずきに寄り添った伴走支援があるかどうかを必ず確認しましょう。
AI導入コンサルティング会社へ相談する際は、事前に自社の課題や対象業務、予算、社内体制などを整理しておくことが重要です。
準備が不十分なまま相談すると、支援範囲や見積もりの前提が曖昧になり、自社の希望と提案内容にずれが生じる可能性があります。
また、PoCから本格導入へ進む判断基準や、利用できる補助金・支援制度についても、あらかじめ確認しておくと導入計画を立てやすくなります。
本章では、相談前に整理しておきたい項目と、導入を進める際の注意点を解説します。
相談前に、次の項目を整理しておくことをおすすめします。
AI導入前の事前整理チェックリスト
[ ] 解決したい業務課題を説明できる
[ ] 対象となる部署・業務を決めている
[ ] 現在の業務フローを整理している
[ ] 作業時間、発生頻度、担当人数を把握している
[ ] システム間で人が転記・確認している工程があるか把握している
[ ] 担当者が経験に基づいて判断している工程を把握している
[ ] 複数のツールや部署をまたぐ工程を把握している
[ ] 利用できるデータの種類や保存場所を把握している
[ ] 現在利用しているシステムやSaaSを整理している
[ ] 想定予算と導入希望時期を検討している
[ ] 社内の推進担当者と決裁者を決めている
[ ] セキュリティや個人情報に関する社内ルールを確認している
特に確認したいのが、システムとシステムの間を人が手作業でつないでいる工程です。
データの転記、内容の確認、担当者への連絡、システムへの再入力などが発生している場合、AIやRPA、既存システムの連携によって業務フローを見直せる可能性があります。
PoCを始める前に、「どのような結果が得られれば本格導入へ進むか」の判断基準を関係者間で決めておきましょう。
判断基準の例には、以下のようなものがあります。
・想定している処理を技術的に実現できるか
・出力品質が実務で利用できる水準か
・業務時間や作業負担を軽減できるか
・現場担当者が継続して利用できるか
・導入・運用コストがAI導入で得られる効果に見合うか
・セキュリティ要件を満たせるか
・他部署や類似業務へ展開できるか
精度や削減率などの具体的な数値は業務内容や求める品質によって異なるため、関係者が合意できる基準を設定することが重要です。
2026年には、中小企業・小規模事業者などを対象とした「デジタル化・AI導入補助金2026」などの制度が実施されています。
通常枠では、登録されたソフトウェアやクラウド利用料のほか、条件を満たす導入・活用コンサルティング、導入設定、マニュアル作成、導入研修、保守サポートなどが補助対象に含まれる場合があります。
ただし、一般的なAIコンサルティング費用がすべて補助対象になるわけではありません。
通常枠では、事務局に登録されたITツールを選び、登録されたIT導入支援事業者とともに申請する必要があります。
対象企業、対象経費、申請期間などの条件は年度によって変わる可能性があるため、最新の公式情報を確認してください。
※出典：中小企業庁「デジタル化・AI導入補助金2026の公募要領を公開しました」
https://www.chusho.meti.go.jp/koukai/hojyokin/kobo/2026/260310001.html
※出典：デジタル化・AI導入補助金2026 公式サイト「通常枠」
https://it-shien.smrj.go.jp/applicant/subsidy/normal/
AI導入を進める際は、まず解決したい業務課題と、AIに任せる範囲を整理することが重要です。
導入する業務やツールが明確で、社内に推進できる体制がある場合は、自社導入やベンダー支援が適していることがあります。
一方、対象業務の選定、業務フローの見直し、PoC、導入後の定着まで支援が必要な場合は、AI導入コンサルティングサービスの活用が選択肢となります。
支援会社を選ぶ際は、費用だけでなく、自社の業務に関する実績、必要な支援範囲、セキュリティへの対応、導入後の運用・人材育成まで確認しましょう。
自社だけでAIを活用する業務や進め方を整理することが難しい場合は、課題整理の段階から外部の専門家に相談することも一つの方法です。
ヒューマンリソシアでは、「AI・DX活用・伴走支援サービス」を通じて、お客様一社一社の課題や状況に合わせ、AIを活用する業務の選定や要件整理から、AI・RPAなどのツール導入、社員研修、導入後の運用・定着まで伴走しながら支援しています。
AI導入の進め方や対象業務の選定にお悩みの場合は、お気軽にご相談ください。
AI導入コンサルティングに関するよくあるご質問
A: データが十分に整っていない段階から相談できる会社もあります。
相談時には、現在保有しているデータの種類、保存場所、形式、量などを伝え、AI導入に利用できるかを確認します。
ただし、必要なデータが不足している場合や形式が統一されていない場合は、PoCや本格導入の前にデータの収集・整理が必要になることがあります。
A: AIコンサルティング会社は、業務課題の整理、AI導入戦略、対象業務の選定など、導入前の検討を含めて支援する傾向があります。一方、AI開発会社は、PoCやAIアプリの開発、システム連携など、技術的な実装を得意とする傾向があります。
ただしコンサルティングと開発の両方に対応する会社もあるため、会社名や分類だけで判断せず、自社が必要とする支援範囲に対応しているかを確認することが重要です。
A: 導入までの期間は、対象業務、データの状態、PoCの有無、システム開発や連携の範囲によって異なります。
既存のAIツールを利用する場合は比較的短期間で開始できることがありますが、業務整理やPoC、独自開発、基幹システムとの連携が必要な場合は期間が長くなる可能性があります。
初回相談時には対象業務、導入目的、利用するデータ、既存システム、PoCの必要性、導入希望時期などを伝えたうえでスケジュールを確認しましょう。
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