AIとは？種類・仕組みから先進企業の取り組みまでわかりやすく解説【2026年版】

#AIの基礎

公開日

2023.01.05

更新日

2026.07.29

AIとは？種類・仕組みから先進企業の取り組みまでわかりやすく解説【2026年版】

AI（人工知能）とは、人間が行う学習・推論・認識・判断といった知的な活動を、コンピューターで再現する技術です。機械学習やディープラーニング、近年広まった生成AIやAIエージェントは、いずれもこのAIを実現する技術として、その中に位置づけられます。

2026年のいま、AIをめぐる論点は「何ができる技術か」から「経営にどう組み込むか」へ移りました。生成AIで誰もが扱える道具となり、AIエージェントが業務を自律的に進める段階に入ったことで、先進企業はAIを業務効率化のツールではなく事業の前提として組み込み始めています。

この記事では、AIの定義・種類・進化を最短で押さえたうえで、先進企業の経営戦略、業界別の活用、導入時の注意点と進め方までを、最新の事例と一次情報をもとに解説します。

なお、AIを社内で安全に活用したい場合は、法人向け生成AIサービスの「エクサベース AI」が選択肢になります。

※デロイトトーマツミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェントソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

AI（人工知能）とは

AI（人工知能）に、研究者の間で確立した定義はありません。総務省の情報通信白書（令和元年版）も、AIに確立した定義はないとしたうえで、次のように説明しています。

「AI」とは、人間の思考プロセスと同じような形で動作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情報処理・技術といった広い概念で理解されている。

引用：総務省「令和元年版情報通信白書」AIに関する基本的な仕組み

ここで誤解しやすいのが、AIと機械学習、ディープラーニングの関係です。これらは横並びの別物ではありません。AIという大きな技術の中に機械学習があり、その中にディープラーニングがある、という入れ子の関係にあります。近年広まった生成AIやAIエージェントも、この延長線上に位置づけられます。

技術としては、画像や音声の認識、数値の予測、文章や画像の生成といった機能が、すでに実用の水準に達しています。ただし、その活用には国ごとに差があります。総務省「令和7年版情報通信白書」によると、生成AIを使った経験のある個人の割合は、日本では前年の9.1%から26.7%へ急増したものの、米国の68.8%や中国の81.2%とはなお開きがあります。企業の利用率でも、日本の55.2%に対し、米国・中国・ドイツはいずれも9割を超えました。なお個人の数値は利用経験、企業の数値は業務での利用率にもとづくため、両者を同じ基準では比較できません。

生成AIの利用率の国際比較（出典：総務省「令和7年版情報通信白書」（2025年）をもとに作成。個人＝利用経験、企業＝業務での利用率）

以下では、AIを構成する技術の全体像と、そのうちいま実際に業務で使えるのはどこまでかを、順に見ていきます。

出典：

総務省「令和7年版情報通信白書」個人におけるAI利用の現状（2025年）

AIは単一の技術ではなく複数の技術で成り立つ

AIは一つの技術ではなく、機械学習やディープラーニング、生成AI、AIエージェントなど、性格の異なる複数の技術によって成り立っています。近年話題の生成AIやエージェントも、まったく新しい別物が登場したわけではなく、この枠組みの中にあります。それぞれの位置づけと役割は、次のとおりです。

技術	AIの中での位置づけ	仕組みの要点	代表的なモデル・サービス	主な活用領域
機械学習	AIを実現する中核的なアプローチ	データから規則性を学習し、予測・分類を行う	回帰・決定木・ランダムフォレスト	需要予測、与信判断、異常検知
ディープラーニング	機械学習の一手法	多層のニューラルネットワークで特徴を自動抽出する	CNN、RNN、Transformer	画像認識、音声認識、自然言語処理
生成AI・LLM	ディープラーニングの応用	学習したパターンから文章や画像を生成する	GPT、Claude、Gemini	文書作成、要約、画像生成、対話
AIエージェント	生成AIを基盤とした発展形	目標から手順を自ら立て、ツールを使って実行する	エクサベース AI、各社エージェント基盤	調査・資料作成・処理の一連の自動化

ここで押さえたいのは、これらが横並びの別物ではなく、積み重なった層の関係にあることです。機械学習という土台があり、その一手法としてディープラーニングが発展し、それを基盤に生成AIやLLM（大規模言語モデル）が生まれ、さらに生成AIへ自ら判断して動く力を加えたものがAIエージェントです。

新しい技術が前の技術を置き換えたのではなく、できることが上へ上へと積み上がってきました。だからこそ「生成AIを導入する」ことは、AIや機械学習とは別の取り組みではなく、同じ流れの最新の層を業務で使うことを意味します。

土台となる機械学習とディープラーニングの仕組みは、関連記事の機械学習とは、ディープラーニングとはもご参照ください。

業務で使えるのは特化型AIで汎用型AIは将来の技術

AIは、こなせる仕事の幅によって3つに分けられます。特定の仕事だけをこなす特化型AI、人間のように分野を問わずこなす汎用型AI、人間の知能を超えるAIの3つです。いま業務で使えるのはどこまでか、次の区分で押さえておきましょう。

区分	対応できる範囲	実現状況	代表例	ビジネスでの位置づけ
特化型AI（ANI）	特定の領域・課題に限定	実用化済み。現在のAIはすべてここに該当	画像認識、需要予測、ChatGPTなどの生成AI	いま導入・投資の対象になる
汎用型AI（AGI）	分野を問わず人間と同等にこなす	研究段階で、いつ実現するかは見通せない	実在するサービスはない	中長期の動向として注視する段階
超AI（ASI）	あらゆる面で人間の知能を上回る	概念段階	理論上の構想	事業計画の前提にはならない

文章を生成する生成AIも、目標に沿って動くAIエージェントも、現在実用化されている製品はすべて特定の用途に最適化された特化型AIです。人間のように何でもこなす汎用型AIは、研究は進んでいるものの、いつ実現するかは見通せず、超AIにいたっては概念の段階にとどまります。

万能なAIがすでに存在する前提で投資や組織を設計すると、判断を誤りかねません。いまは特定の業務を任せられるAIを、どの業務にどう組み込むかを考える段階です。

AIは作業の自動化から自律駆動の段階へ進んだ

AIの役割は、ここ数年で大きく変わってきました。決められた作業をこなす段階から、人が細かく指示しなくても自ら判断して動く段階へと進んでいます。その歩みを、認識・生成・自律駆動という3つの段階に分けて確認していきましょう。

ディープラーニングが画像や音声の認識を実用水準に引き上げた

AIの研究は、これまで3度の高まりを経てきました。最初は1950〜60年代の探索と推論、次が1980年代のエキスパートシステム（専門家の知識をルール化する手法）です。いずれも限られた条件でしか機能せず、実務には届きませんでした。

この流れを変えたのが、2010年代に広まった3度目のブームにおける、ディープラーニングです。人が特徴を細かく指定しなくても、大量のデータから自動で特徴をつかむこの手法が、AIを実用の段階へと押し上げました。

この手法によって、画像認識や音声認識の精度が実用に耐える水準まで一気に高まりました。製造現場の検査や音声入力など、ビジネスでの活用が本格的に始まったのもこの時期です。そして、この技術の延長線上に、文章や画像を生み出す生成AIが登場します。

生成AIの普及で文章や画像の作成のハードルが大きく下がった

2022年に登場したChatGPTをきっかけに、生成AIは急速に広まりました。それまでのAIが与えられたデータの認識や分類を中心にしていたのに対し、生成AIは学習したパターンをもとに文章や画像そのものを作り出します。従来のAIとの違いは次のとおりです。

比較項目	従来のAI（識別・予測型）	生成AI（生成型）
主な出力	分類結果や予測値（数値・ラベル）	文章・画像・コードなどの成果物
代表的なタスク	需要予測、画像分類、異常検知	文書作成、要約、翻訳、画像生成
入力の与え方	定型のデータを決まった形式で入力	自然な言葉で指示（プロンプト）
使う人	データに詳しい専門担当者が中心	専門知識がなくても利用できる
業務での使いどころ	予測や判定の自動化	資料・文章作成など制作業務の効率化

最も大きな変化は、専門知識がなくても、普段の言葉で指示するだけで成果物を作れるようになった点です。資料の下書きや要約、メール文面の作成といった作業のハードルが下がり、業務での利用が一気に広がりました。

AIエージェントが業務の一連の流れを自動で動かす

生成AIの次の段階として広がっているのが、AIエージェントです。生成AIが聞かれたことに答えるのに対し、AIエージェントは目標を与えると手順を自ら考え、複数の作業をつないで実行します。両者の違いは次のとおりです。

比較項目	生成AI	AIエージェント
役割	指示に応じて成果物を生成する	与えた目標を達成する
自律性	一問一答で受け身に応答する	手順を自ら設計して能動的に実行する
実行できる範囲	単一の作業（要約・作成など）	調査・作成・処理をつないだ一連の業務
人の関与	都度プロンプトで指示する	目標を渡せば実行し、要所で承認する
業務での使いどころ	メールや議事録の下書き	商談準備から報告までの自動化

たとえば「この企業の商談準備をして」と目標を渡すと、AIエージェントは情報を集め、資料の下書きを作り、必要な処理まで進めます。AIが人の指示を一つずつ待つ道具から、業務のまとまりを任せられる存在へと変わってきたのです。

この自ら判断して動く変化こそが、AIを効率化の道具から、経営や事業のあり方に関わる存在へと押し上げています。

先進企業に見るAI活用の事例

先進企業はすでにAIを効率化の道具ではなく事業の前提として組み込み、仕事と組織の設計そのものを変え始めています。ここでは国内外5社の動きと、経営にとっての意味合いを順に見ていきます。

企業	取り組みの概要	具体的な施策と規模	経営・事業へのインパクト
DeNA	AIを全社戦略の柱に据える	現業約3,000人の業務量を半減、余力を新規事業へ	効率化で生んだリソースを成長投資に再配分
ソフトバンク	AIエージェントを労働力として配置	社員1人あたり1,000体・全社10億体構想	人とAIの役割分担を前提に組織を再設計
Moderna	AIを全部門に組み込み組織を再設計	ChatGPT Enterpriseを全社導入、750超の業務特化GPTを運用（導入から約2か月）、人事とITを統合	人とAIの役割分担を前提に組織構造を変える
Salesforce	事業をAIエージェント前提に再定義	主力製品をAgentforceに改称、CS人員を縮小し営業職へ再配置	製品・人材配置を含む事業モデルの転換
Shopify	購買体験をAIネイティブに移行	ChatGPT経由の購買などAI前提の顧客接点を構築	提供価値と収益の入り口そのものを再設計

DeNAは現業の業務量を半分に圧縮し新規事業へ人を再配置する

DeNAは「AIにオールイン」を第二の創業と位置づけ、全社の生産性向上、既存事業の競争力強化、AIを使った新規事業の創出という3つの戦略を打ち出しています。

象徴的なのが人員配置です。現業を担う約3,000人の業務量を半分に圧縮し、生まれた人員を新規事業へ振り向ける構想を示しています。あわせて、社員のAI活用スキルを段階で可視化する社内制度（DARS）で全社の底上げを進めています。

ポイントは、効率化で生んだ余力を、コスト削減ではなく新規事業への投資に振り向ける出口設計です。そこまで描けるかどうかが、全社AI戦略の成否を分けます。

出典：

DeNA「フルスイング」AIオールイン関連記事

ソフトバンクは社員一人にAIエージェント千体分の働き手を持たせる

ソフトバンクは、社員1人あたり1,000体、全社で10億体のAIエージェントを稼働させる構想を掲げています。人事や財務、営業などの業務をエージェントが自律的に動かす体制づくりを進め、将来的にはプログラミングなどの業務も人手を離れる方向を見据えています。

ここでのAIは人が使う道具を超え、人と並んで働く労働力として組織に組み込まれている点が特徴です。問われるのは「AIを何体動かすか」ではなく、どの業務をどこまでAIに委ね、人はどこに集中するのかという役割分担です。労働力としてのAIを前提に組織図を引き直す発想が、これからの人員計画の前提を変えます。

出典：

ソフトバンク「SoftBank World 2025」孫正義氏基調講演

ModernaはAIを前提に人事とIT部門を統合し組織を再設計する

mRNA医薬で知られるModernaは、AIを全部門の前提に置き、組織そのものを組み替えています。OpenAIと提携して全社にChatGPT Enterpriseを導入し、法務・研究・製造・営業などの各部門で、業務に特化したGPTを運用しています。その数は導入から約2か月で750を超えました。

さらに踏み込んだのが組織設計です。Modernaは人事部門とIT・デジタル部門を一つに統合し、両方を束ねる新たな役職を設けました。どの仕事を人が担い、どこをAIに委ね、役割をどう変えていくかを、人事と技術を切り離さずに一体で判断する狙いです。

ツールの導入にとどめず、AIと人がともに働くことを前提に組織の形そのものを引き直す。ここに、AIを経営の中核に据える姿勢が表れています。

出典：

OpenAI「Moderna」

Salesforceは自社をAIエージェント前提の会社へ作り変える

Salesforceは、自律型AIエージェントの基盤であるAgentforceを軸に事業を再定義しています。主力製品だったSales CloudとService Cloudを、それぞれAgentforce Sales、Agentforce Serviceへと名称ごと改め、AIエージェントを前提とした製品体系に組み替えました。

人員配置も動かしており、カスタマーサポートの規模を縮小する一方、AIの価値を顧客に届ける営業職へ人材を再配置しています。改善の対象は個別の業務ではなく、製品の名前・人の配置・提供価値を含む事業モデルそのものです。AIを「機能の追加」ではなく「事業の再定義」として扱う構えが、ここに表れています。

出典：

Salesforce プレスリリース「エージェンティックエンタープライズへ」（2025年）

Shopifyは購買体験そのものをAIが動かす仕組みへ移す

ECプラットフォームのShopifyは、AIネイティブなコマースを掲げます。店舗運営を補助するだけでなく、ChatGPTのようなAIとの対話の中で商品が見つかり、購入につながる購買体験そのものをAI前提で広げています。

出店企業の商品データをAIが扱える形で整え、AIとの会話を新たな販売の入り口にしました。AIの主戦場を社内の効率化に限定せず、顧客との接点や売上が生まれる入り口の設計にまで広げる。これは提供価値と収益モデルそのものをAI前提で引き直す動きです。

出典：

OpenAI「Buy it in ChatGPT（Instant Checkout・Shopify連携）」（2025年）

業界別に見るAI活用の事例とケース

AIの事業インパクトは、業界ごとに異なる形で現れています。経営や事業の競争力に直結する事例を、代表的な6つの業界から取り上げます。全体像は次のとおりです。

業界	主なAI活用	代表的な事例	経営・事業へのインパクト
製薬	AI創薬による候補化合物の探索	第一三共×エクサウィザーズ（約60億→約400化合物）	新薬の成功確率と開発スピードの向上
素材・化学	材料候補の予測・探索（MI）	ライオン、東レ、Microsoft	研究開発期間を年単位から月・週単位へ短縮
製造	外観検査・予知保全・生産最適化	スマートファクトリーの各種導入	人手不足下での品質と生産性の両立
金融	面談記録・書類作成の自動化	山口FG（約600人が利用）、第一生命	営業・与信など中核業務の生産性向上
エネルギー	需給予測と電力市場取引の最適化	関西電力グループE-Flow	電力の安定供給とコスト最適化
公共・自治体	文書作成・問い合わせ対応の支援	25都道府県庁・200超の自治体で利用	人員制約下での行政サービスの質と効率の両立

【製薬】AI創薬で新薬探索の成功確率とスピードを高める

製薬では、新薬候補を見つける工程にAIが入り込んでいます。エクサウィザーズと第一三共のAI創薬では、約60億種類の化合物群から、わずか約2か月で約400の有望なヒット化合物を絞り込みました。絞り込んだ化合物では、狙ったタンパク質の働きを抑える活性も確認されています。

新薬の成功確率と開発スピードという、製薬の競争力の核に直接かかわる取り組みです。

出典：

エクサウィザーズ「第一三共と実施するAI創薬で成果」

【素材・化学】マテリアルズインフォマティクスで開発期間を大幅に縮める

素材・化学では、AIが材料の候補を予測・探索するマテリアルズインフォマティクスが広がり、開発の時間軸を変えています。ライオンはハミガキの組成開発で、想定の約半分の期間で開発を完了しました。東レは航空機向けの炭素繊維強化プラスチック（CFRP）を、マテリアルズ・インフォマティクスを活用して従来の半分程度（約1年）で開発しました。

海外でも、Microsoftが大規模な計算技術を使い、膨大な候補材料の絞り込みを大幅に高速化した事例があります。研究開発にかかる時間そのものが、競争力を左右する領域です。

出典：

ライオン「ハミガキの組成開発期間を約半分に短縮」

東レ「難燃性と力学特性を両立するCFRPをマテリアルズ・インフォマティクスで短期間開発」（2021年）

Microsoft Azure Quantum Blog「AIで3,200万超の候補から新たな電池材料を発見」（2024年）

【製造】スマートファクトリーで検査や保全の自動化を実現

製造業では、工場にAIを組み込むスマートファクトリーが広がっています。外観検査をAIが担えば、検査員ごとの判定のばらつきや見逃しを抑えられます。設備の異常の兆候を事前に捉える予知保全は、ライン停止に直結する計画外の故障を減らします。

さらに需要予測にもとづく生産計画の最適化が加わり、検査・保全・生産は、あらかじめ決めた手順どおりに動く自動化から、状況に応じてAIが自ら調整する自律化へと向かいつつあります。人手不足のなかで品質と生産性を両立させる、製造業の収益基盤に関わる動きです。

出典：

経済産業省・厚生労働省・文部科学省「2025年版ものづくり白書」（2025年）

【金融】AIが面談記録や書類作成を担い営業の時間を生む

金融では、規制の多い中核業務にAIが入っています。エクサウィザーズは、山口フィナンシャルグループ傘下の山口銀行・北九州銀行・もみじ銀行の法人営業担当者向けに、面談の音声から面談記録のドラフトを自動作成するAIを提供し、約600人が利用を始めました。記録作成にかかっていた時間を減らし、担当者は顧客対応や提案に時間を回せます。

第一生命は、AI開発基盤のexaBase Studioを採用して内製の体制を整えています。営業・与信・書類作成といった中核業務の生産性に直結する動きです。

出典：

エクサウィザーズ「山口FG傘下の銀行に面談記録AIを提供」

【エネルギー】AIが電力の需要と供給の調整を最適化する

エネルギーでは、AIが電力の需給と市場取引の最適化を担っています。エクサウィザーズは、関西電力グループのE-Flowが手がける分散型エネルギーの運用にAIモデルを提供し、各地に分散した蓄電池の電力を複数の電力市場で最適な条件で取引する仕組みを本格稼働させました。

需給や価格など多くの条件を踏まえてAIが入札計画を立てることで、電力の安定供給とコストの最適化に貢献します。事業基盤そのものに関わるAI活用です。

出典：

エクサウィザーズ「関西電力グループの蓄電池運用でAIモデルが本格稼働」

【公共・自治体】AIが文書作成や問い合わせ対応を担い職員を本来業務に戻す

公共・自治体でも生成AIの導入が広がっています。自治体専用に行政ネットワークのLGWANに対応した「exaBase 生成AI for 自治体」は、全国47都道府県の約53%にあたる25の都道府県庁で導入・利用され、200以上の官公庁・自治体で使われています。

文書の作成や情報収集、住民からの問い合わせ対応といった定型業務をAIが支えることで、限られた人員のなかでも、職員が企画立案や住民サービスの向上といった本来の業務に時間を割けるようになります。

出典：

エクサウィザーズ「exaBase 生成AI for 自治体、全国53%の25都道府県庁で導入」（2026年）

身近な業務でAI活用を始めるなら

「エクサベース AI」なら、GPT・Claude・Geminiを用途に応じて使い分けながら、社内データを参照させて自社の業務に合った回答を引き出すことができます。

AI活用で押さえておくべき注意点

AIが自ら判断して動く段階に入り、注意すべき点は現場のツール利用から経営の統制設計へと移りました。全社として決めておくべき論点は、次の4つです。

AIガバナンスを全社で設計する
AI利用に伴う情報漏洩は全社的な仕組みで防止する
AIエージェントの運用と監督の体制を定める
AI時代に人へ求める役割と人材要件を経営で定める

AIガバナンスを全社で設計する

AI活用の統制、規制への対応、責任の所在をまとめて束ねるのが、AIガバナンスです。現場の運用ルールというより、経営として方針と責任体制を決める取り組みを指します。

なぜ経営が決めるべき事項なのか。AIをめぐるルールがまだ固まりきらず、しかも変化が速いからです。EUのAI規制（EU AI Act）は、EU域内でサービスを提供する日本企業に影響が及ぶ可能性があるほか、国内でもAI事業者ガイドラインやAI推進に関する法整備が進んでいます。取引先や投資家から、ガバナンスの整備状況を問われる場面も増えています。

具体的には、次の4点をセットで用意します。

全社で使ってよいAIサービスと、その用途・禁止事項を一覧で定める
個人情報や未公開の経営数値など、AIに入力してはいけない情報を明文化する
AIの判断を業務で使う際の最終責任者を決める
これらを四半期ごとに見直す

ルールが固まるのを待つのではなく、変化に追従できる体制（アジャイルガバナンス）として運用するのが現実的です。

これらは現場任せにできる範囲を超えるため、取締役会のレベルで方針を決めておくことが求められます。

出典：

総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年）

AI利用に伴う情報漏洩は全社的な仕組みで防止する

個人が会社の管理外で外部ツールを使うシャドーAIは、機密情報や個人情報が外部に流出するリスクを生みます。

たとえば、便利だからと、社員が無料の生成AIに顧客リストや未公開の資料を貼り付けてしまう、といったことが起こりえます。しかも管理者はその事実に気づけません。かといって利用を全面的に禁止しても、隠れて使われるだけで根本の解決にはなりません。

そのため、禁止するのではなく仕組みで防ぐことが重要です。具体的には、次のような対策を組織の標準として固定します。

全社で使う基盤を用意し、そこを経由させる
機密情報の入力を自動でブロックする
役職や部署に応じて使える範囲を制限するアクセス制御（RBAC）を設ける
入力内容を学習に使わせない設定にする

現場の判断任せにせず、全社共通の仕組みとして整えることが要点です。

AIエージェントの運用と監督の体制を定める

AIエージェントは、人が一つずつ承認しなくても、外部へのメール送信や契約手続き、データの削除といった操作まで自ら実行できます。便利な反面、誤作動の影響も大きくなります。

たとえば、宛先を取り違えたまま社外へメールを一斉送信したり、必要なデータまで削除したりすれば、被害は一瞬で広がります。自律して動くからこそ、止められる・後から追える状態をあらかじめ用意しておく必要があります。

具体的には、次のような運用ルールを定めておきます。

重要な操作は人が承認してから実行する設計（ヒューマン・イン・ザ・ループ）にする
エージェントに与える権限を必要最小限にとどめる
何をしたかを後から追える実行ログを残す
異常を検知したら自動で止める

日本のAI事業者ガイドラインも、自律的に動くAIの重要な操作には人の判断を挟むことを求めています。

出典：

総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年）

AI時代に人へ求める役割と人材要件を経営で定める

AIに任せる仕事が増えるほど、人が担うべき役割を経営として定義し直す必要があります。

理由は、AIの出力に誤りや偏りが残り、最終的な意思決定の責任は人が負うからです。どこまでをAIに任せ、人はどこを担うのかが曖昧なままでは、責任の所在も育成の方針も定まりません。

たとえば、次のような領域を「人に残す価値」として明確にし、リスキリング（学び直し）や配置転換の方針へ落とし込みます。

目標の設定
複数の選択肢からの意思決定
顧客との信頼関係づくり
AIの出力が妥当かどうかの最終判断
新しい発想の立案

これは雇用不安の問題としてではなく、経営の人材戦略として扱うべきものです。AIに任せる領域と人が担う領域の線引きそのものが、経営判断になります。

AIの統制を効かせて全社で安全に使うなら

0からAIを活用する環境や制度を整えるのは、負担の大きい作業です。「エクサベース AI」は、国内でのデータ処理、入力を学習に使わせない設定、役職や部署に応じた権限管理と利用ログを標準で備えています。シャドーAIを防ぎながら、GPT・Claude・Geminiを業務で使える環境を、短期間で整えられます。

AI活用を推進するための手順

AIは、導入しただけで成果につながるとは限りません。成果を出す企業と出ない企業を分けるのは、ツールの優劣よりも進め方です。

目的の設定から定着までを、次の6つの手順で進めます。導入手順の全体像は、関連記事の生成AI導入のロードマップもあわせてご覧ください。

経営が変革の目的とゴールを定める
AI活用を推進する体制を整備する
投資対効果の高い業務から優先的に着手する
AIが活用できる社内データ基盤を築く
AI活用スキルを可視化し人材育成を仕組み化する
ユースケースを量産し組織への定着を促す

経営が変革の目的とゴールを定める

高い効果を上げている企業は、経営陣が変革の目的を掲げ、AIを中核の業務プロセスに組み込んでいます。一方、効果が出ない企業ではAIがツールとして断片的に導入されるにとどまります。この差はPwCの国際調査でも裏付けられています。

効率化の先に何を実現するのか、たとえば人員の再配置や新規事業の創出といったゴールを経営の言葉で定めること。これが、すべての出発点になります。

出典：

PwC「生成AIに関する実態調査2025春 5カ国比較」

AI活用を推進する体制を整備する

目的を定めたら、次に決めるのは「誰が進めるか」です。推進体制の設計が、活用が広がるかどうかを左右します。

AIは、技術と業務の両方がわからないと使いどころを見極められません。情報システム部門だけに任せれば現場の業務に合わず、事業部門だけに任せれば技術的な判断ができません。どちらか一方に偏ると、技術と現場が結びつかず、活用が進みません。

有効なのは、AIに詳しい人材と業務を熟知した担当者をペアにし、現場に近いところへ推進役を置く形です。DX部門・情報システム部門と事業部門が連携して動ける体制にすると、技術と現場の双方を踏まえた判断が早くなります。部門ごとに推進の責任者を1人決めて権限を持たせるだけでも、「誰の仕事かわからないまま止まる」事態を避けられます。

投資対効果の高い業務から優先的に着手する

すべての業務へ一斉に導入するのは避け、投資対効果（ROI）の高い業務から着手します。一度に広げると定着の支援が行き届かず、どの取り組みも根づかないまま頓挫しやすくなるからです。効果が見えない取り組みは、現場の意欲も経営の予算も続きません。

具体的には、投資対効果と実現の難易度の2軸で業務を並べ、「効果が大きく、着手しやすい」ものから選びます。毎日発生して時間削減が見えやすい、次のような業務が典型です。

議事録の作成
資料の下書き
問い合わせ対応

着手前に、見込まれる効果を削減時間などの数値で示しておくと、経営の合意も取りやすくなります。小さくても成果の出る取り組みから始めることが、次の投資への合意につながります。

AIが活用できる社内データ基盤を築く

AIの回答の質は、参照できる社内データの質に大きく左右されます。どれほど高性能なモデルでも、根拠となる社内情報がなければ一般論しか返せません。

社内の文書を検索してAIに参照させる仕組み（RAG）を使えば、自社の規程や過去の事例に即した回答を引き出せます。そのために、まずよく参照される文書から優先的に整え、表記や版をそろえます。あわせて、誰がどのデータにアクセスできるかの権限管理と版管理を設計し、見せてはいけない情報がAIの回答に混ざらないようにします。

データがすべて整うのを待つ必要はありません。ガバナンスと一体で、使いながら土台を広げていくのが現実的です。

AI活用スキルを可視化し人材育成を仕組み化する

活用を全社へ広げるには、人材育成を一過性のイベントではなく仕組みにする必要があります。号令や単発の研修だけでは、意欲の高い一部の社員にとどまり、組織の標準にはならないからです。

そこで、社員のAI活用スキルを段階で可視化し、評価や登用につなげると、現場が動く理由が生まれます。研修も一度きりにせず、学んだ人が職場に持ち帰り、勉強会で教え合う形にすると、受講していない人にも活用が伝わります。

「使える人」を可視化して増やす循環をつくれるかどうかが、定着を左右します。研修サービスの選び方は、関連記事の生成AI研修とはもご参照ください。

ユースケースを量産し組織への定着を促す

成功例は、一つで止めずに横へ広げて量産します。一部署の好事例も、共有されなければそこで終わってしまうからです。逆に、効果の出た使い方を再利用できる形にしておけば、組織全体の活用は加速度的に広がっていきます。

横展開を進めるうえでは、次の取り組みが有効です。

効果の出た使い方を他部署へ展開する
優れたプロンプトをテンプレートとして全社で共有する
職種別にテンプレートを整える
利用ログで伸びた部署の使い方を可視化して横展開する

これにより、横展開の再現性が高まります。

こうして効果と学びを循環させることで、AI活用は一過性で終わらず、日常の業務に根づいていきます。

エクサベース AIで自社のAI活用を前に進める

当社グループが提供するエクサベース AIは、富士キメラ総研の調査（2026年）で国内市場シェア1位を獲得した法人向け生成AIサービスです。2023年6月の提供開始以来、1,700社以上に導入、利用IDは15万以上の実績があります。（※2026年7月時点）

本記事で解説した論点を、現場で実践しやすくする機能を備えています。技術の使い分けにはGPT・Claude・Geminiを切り替えて使えるマルチLLM、判断支援や自律実行には社内データを参照させるRAGとAIエージェント、統制には権限管理・利用ログ・国内でのデータ処理、組織への展開にはプロンプトテンプレートの全社共有と活用状況の可視化が対応します。

特徴	内容
マルチLLM	GPT・Claude・Geminiを用途に応じて使い分けられる
RAG・データ連携	社内文書を参照させ、自社の業務に即した回答を得られる
AIエージェント	資料作成やデータ分析まで一連の作業を自動で実行する
セキュリティ・統制	国内でのデータ処理、入力の学習なし、権限管理・ログに対応
組織展開	テンプレートの全社共有と、削減時間の可視化で定着を支える