--- title: "企業の AI 導入コンサルティング｜棚卸し、PoC から効果測定まで | TauX" description: "TauX は中小企業向けに AI 導入のコンサルティングと技術導入を行います。AI に任せる価値のある業務を洗い出し、優先順位を決めて PoC を行います。導入前に基準値を取り、導入後も同じ物差しで効果を検証します。" url: "https://taux.io/ja-JP/ai-consulting" locale: "ja-JP" alternates: en-US: "https://taux.io/en-US/ai-consulting" ko-KR: "https://taux.io/ko-KR/ai-consulting" zh-Hans-CN: "https://taux.io/zh-Hans-CN/ai-consulting" zh-Hant-TW: "https://taux.io/zh-Hant-TW/ai-consulting" --- # AI adoption consulting — 企業の AI 導入コンサルティング まず AI に任せる価値のある業務を見つけ、それからやり方を決めます。導入前に基準値を取っておけば、導入後に効いたかどうかを言えます。 01 ## こんな方に * 社員がそれぞれ ChatGPT のようなツールを使っているが、会社として共通のやり方やルールがない * AI を導入したいが、どの部署のどの業務から始めればよいかわからない * AI ツールを一つ二つ試したが、実際にどれだけ時間が減ったのか説明できない * 会社のデータを AI に渡すリスクが心配で、先にルールをはっきりさせたい 各部署の業務 繰り返しが多く、ルールが明確な業務 優先順位づけ 効果、リスク、データの準備状況 PoC 一つの部署の一つの業務から 効果測定レポート 導入前後を同じ物差しで比較 まず現状を測り、それから AI で何をするかを決めます。最後に同じ数字で、拡大するか、調整するか、やめるかを判断します。 02 ## サービス内容 ### 現状の棚卸し 各部署にヒアリングし、繰り返しが多く、ルールが明確で、データを取り出せる業務と、それぞれに今どれだけ時間がかかっているかを一覧にします。 ### ユースケースの評価と優先順位づけ 効果、リスク、データの準備状況で順位をつけ、最初に取り組む項目を選びます。やらない項目には、その理由も書き残します。 ### ツールと構成の提案 まず、すでに費用を払っているツール（たとえば Google Workspace や Microsoft 365）に組み込まれた AI でできるかを確かめます。できない部分についてのみ、開発や購入を提案します。 ### PoC と導入 一つの部署の一つの業務で先に試し、実現できると確認してから広げます。会社全体を一度に変えることは避けます。 ### 効果測定 導入前に基準値（処理件数、処理時間、手戻り率）を取り、導入後も同じ物差しで測ります。社員の自己評価と客観的な数字は分けて記録します。 ### 利用ルール どのデータを AI に渡してよいか、どのプランを使うか、出力を誰が確認するかを、社員が読んでわかるルールにまとめます。 03 ## 進め方 ### 1\. 棚卸しとヒアリング 今の業務の流れ、ツール、データを把握し、AI で処理できる業務の一覧を作ります。 ### 2\. テーマ選定と基準値 優先順位を決め、最初の項目について測定指標を設定し、導入前の数字を取ります。 ### 3\. PoC と導入 実装と調整を行い、実際に使う社員へのトレーニングを行います。 ### 4\. 測定と次の一手 同じ指標で導入前後を比べ、拡大するか、調整するか、やめるかを決めます。 04 ## 納品物 * 現状の棚卸しレポートと、AI で処理できる業務の一覧 * ユースケースの優先順位と評価の根拠 * PoC の成果と実現可能性の評価 * AI 利用ルール * 導入前後の効果測定レポート 05 ## 契約の期間 3 か月、半年、1 年のいずれかを一つの期間とし、範囲に応じて決めます。期間が終わるたびに、お客様と一緒に最初に決めた目標と突き合わせ、次の期間に何をするか、あるいはここで終えるかを決めます。 どの期間も：棚卸し → 設計 → 導入 → 目標との照合、そして次を決める 06 ## 料金の考え方 案件ごとに見積もります。扱うシステムとデータの量、必要な人員と時間、期間の長さによります。まず一度お話を伺い、実際の範囲に基づいて金額をお出しします。先に金額を出してから範囲を合わせることはしません。 07 ## よくある質問 ### 規模の小さい会社でも、AI 導入のコンサルティングは必要ですか？ 規模が小さいほうがかえって始めやすいです。業務の流れが短く、決定も速いからです。まず最も時間のかかっている繰り返し業務を一つ二つ見つけ、そこから始めます。会社全体を一度に変えることはしません。 ### AI を導入するには、新しいソフトウェアを買う必要がありますか？ 必ずしも必要ありません。多くの用途は、すでに費用を払っているツールでまかなえます。たとえば Google Workspace や Microsoft 365 に組み込まれた AI です。今のツールでできない場合にのみ、別途の開発や購入を提案します。 ### AI の導入が効いたかどうかは、どうやって判断しますか？ 導入前に基準値を取ります。処理件数、処理時間、手戻り率など、客観的に数えられる指標を選びます。導入後も同じ物差しで測り、社員の自己評価と客観的な数字は分けて記録します。 ### 会社のデータを AI に渡しても安全ですか？ これは導入前に決めておくべきルールです。どのデータを使ってよいか、どのプランと契約条件を選ぶか、出力を誰が確認するかを決めるお手伝いをします。 08 ## 関連記事 * [Workspace AI の導入効果](https://taux.io/ja-JP/google-workspace-with-ai) * [プロンプトの手引き](https://taux.io/ja-JP/agent-prompting-guide) * [データガバナンス](https://taux.io/ja-JP/data-governance) ## 状況をお聞かせください 今どこでつまずいているかをメールでお知らせください。実現できるやり方と次の一手をお返しします。 [メールで問い合わせる](mailto:hello@taux.io) 企業の AI 導入コンサルティング 契約の期間 3 か月、半年、1 年 料金の考え方 案件ごとに見積もり [メールで問い合わせる](mailto:hello@taux.io)