こんにちは。
ワイズ株式会社代表の五反田明駿です。
画像はイメージです。
AIの活用はもはや「一部の企業の先端戦略」ではなく、ビジネスの標準装備になりつつあります。
しかし、現場でよく耳にするのが「導入したけど成果が出ない」という声。
なぜそんな事態が起こるのか？
その多くは、最初の設計段階でつまずいているからです。
原則①：導入目的を数値で明確化する
「効率化したい」では抽象的すぎます。
「業務時間を月20％削減」「顧客対応のレスポンスを平均30秒短縮」など、具体的なKPIを設定することが不可欠。
この明確化が、後の評価基準にも直結します。
原則②：AIの“燃料”はデータ品質
AIは与えられたデータでしか学習できません。
偏ったデータや古い情報は、誤った判断を招きます。
データの正確性・網羅性・最新性を確保することで、精度の高いアウトプットが可能になります。
原則③：導入後こそ本番。運用と改善の継続
AIは一度導入したら終わりではありません。
定期的なチューニングやフィードバックを行うことで、環境変化や新しい課題にも対応できます。
特にマーケットや顧客ニーズの変化が激しい現代では、この“アップデート文化”が成果を分けます。
💡 結論
AI導入の成否は「最初の目的設計」と「運用改善の継続」で決まります。
テクノロジー自体は誰でも使えますが、それを成果に結びつけるのは戦略と実行力です。
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