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CSV版ダウンロード: readiness-check.csv
導入診断シート
『生成AIは現場から入れろ』読者特典
このシートの目的
自社の生成AI導入が、いま「進めていい段階」にあるかを15分以内で見極めるためのセルフ診断シートです。
本書で示した3つのフレームワーク——「AI導入3軸評価」「精度が出ない原因の確認順序」「組織設計の4論点」——を統合し、14問のYES/NO設問にまとめています。
このシートは、ベンダー選定の前に使うものです。先にここで穴を見つけ、社内で先に塞いでから、ベンダー打ち合わせに臨んでください。
使い方
- 検討中の業務を1つ思い浮かべる(複数業務を一度に診断しないこと)
- 各設問にYES / NOで回答する
- YESの数を合計し、最後の判定表で次の一手を確認する
- NOがついた項目を、優先順位順に潰していく
所要時間の目安は10〜15分です。担当者1人で答えるのではなく、業務の現場担当者と一緒に答えるほうが精度が上がります。
A. 業務選定の筋(AI導入3軸評価)
| No. | 設問 | YES | NO |
|---|---|---|---|
| A1 | 検討中の業務は、毎日または毎週発生する | □ | □ |
| A2 | その業務には、ルールだけでは処理しきれない文脈判断や例外対応が含まれる | □ | □ |
| A3 | AIが間違えても、人間の確認や修正でリカバリーできる範囲である | □ | □ |
Aセクションの読み方: このセクションが3問ともYESにならない業務は、そもそもAIで攻めるべき相手ではありません。頻度が低ければ投資対効果が合わず、判断幅がなければ従来のプログラムで十分、影響度が高すぎれば事故時の代償が見合いません。1つでもNOがあれば、まず別の業務候補を探すことを推奨します。
B. データ・情報整理の状態(精度が出ない原因の確認順序)
| No. | 設問 | YES | NO |
|---|---|---|---|
| B1 | AIに答えてほしい情報が、社内のどこかに既に登録されている | □ | □ |
| B2 | その情報は1つの場所にまとまっている(複数資料に分散していない) | □ | □ |
| B3 | 情報は最新の状態にメンテナンスされている | □ | □ |
| B4 | 情報はデジタル化されている(紙・口頭伝承だけになっていない) | □ | □ |
Bセクションの読み方: ここに1つでもNOがあるなら、どんな高性能モデルを選んでも精度は出ません。本書で繰り返し述べた通り、精度問題の8割は「答えとなる情報がそもそも整理されていない」ことが原因です。ベンダーに「精度を上げてほしい」と頼む前に、ここを直してください。
C. 組織・責任設計(組織設計の4論点)
| No. | 設問 | YES | NO |
|---|---|---|---|
| C1 | AI導入で効率化した担当者の評価や役割転換について、方針を決めている | □ | □ |
| C2 | AIの出力に基づく判断の最終責任者が誰か、明確になっている | □ | □ |
| C3 | 「仕事を奪われる」という現場の不安に対して、具体的な見通しを示せる | □ | □ |
| C4 | プロンプトや情報の日常的な改善を、現場担当者が即日対応できる体制である | □ | □ |
Cセクションの読み方: 技術的に動くAIと、現場で使われ続けるAIは別物です。このセクションのNOは、技術では絶対に埋められません。導入後に「なぜか使われない」「最初だけ使われた」となる典型パターンは、ほぼここの設計不足が原因です。
D. 本番運用の視点(PoC設計4条件)
| No. | 設問 | YES | NO |
|---|---|---|---|
| D1 | PoCの目的を「精度証明」ではなく「失敗パターンの洗い出し」として設計している | □ | □ |
| D2 | 残存失敗率を関係者と合意し、業務上許容できる水準を決めている | □ | □ |
| D3 | 本番化後のモニタリングと改善サイクルの体制を想定している | □ | □ |
Dセクションの読み方: ここのNOは、PoC止まりで終わる典型パターンです。PoCを「成功させるためのもの」として設計した瞬間、本番化のチャンスは失われます。失敗を歓迎する設計に切り替えてください。
診断結果
YESの総数: ＿＿＿ / 14
| YES数 | 診断 | 次の一手 |
|---|---|---|
| 12〜14 | 導入準備完了 | 小さく始めて、定着を設計せよ。最初の対象業務を1つに絞り、PoCと本番化を一体で設計する。 |
| 8〜11 | 準備不足あり | NOの項目を優先的に潰す。特にB・Cセクションの穴は技術で埋められない。 |
| 4〜7 | 土台から要見直し | 業務選定か組織設計のどちらかに致命的な穴がある。ベンダー選定より先に、社内整理を始める。 |
| 0〜3 | 着手時期ではない | まだAI導入の段階ではない。業務の言語化と情報整理から始める。本書の第2章・第6章を再読することを推奨。 |
優先度マトリクス
YES/NOの結果から、次にどこから手をつけるかを判断する際の優先順位です。
| 優先度 | 状況 | 取るべき行動 |
|---|---|---|
| 最優先 | A〜Aの3問すべてがYESではない | 別業務の検討に戻る。今の業務はAI向きではない。 |
| 高 | Bに1つでもNOがある | データ・情報の整理と登録を最優先で実施する。 |
| 高 | Cに1つでもNOがある | 経営層と人事を巻き込み、評価・責任・不安・裁量の4論点を文書化する。 |
| 中 | Dに1つでもNOがある | PoC設計を「失敗の洗い出し」に書き換える。本書の第4章を再読。 |
記入後のメモ欄
NOがついた項目について、なぜNOなのか、どうすればYESにできるか、誰がいつまでにやるかを書き留めておきます。
| No. | 現状(なぜNOか) | 改善案 | 担当 | 期限 |
|---|---|---|---|---|
出典: 『生成AIは現場から入れろ——机上のDXで終わらせない、現場に定着する導入の考え方』 黛 政隆
このシートは本書の読者特典です。社内検討での利用はご自由にお使いいただけますが、再配布・商用利用はご遠慮ください。