導入して終わり、にしない。
社内の制作フローにAIを組み込み、実際に現場が回るところまで伴走します。ツールを入れることではなく、業務が変わることを成果とします。
AIの導入がうまくいかない原因は、多くの場合ツールの性能ではありません。誰のどの作業を、どう置き換えるのかが決まっていないまま導入していることにあります。そこを先に決めるところから始めます。
よくあるご相談
- コンテンツ制作の内製化を進めたいが、何から手をつけるべきか分からない
- AIツールを導入したが、現場で使われていない
- 制作の外注コストを下げつつ、量を増やしたい
- 社内向けの研修をお願いしたい
- 生成物の権利関係をどう扱えばよいか判断できない
進め方
現状の制作フローを確認し、AIに任せられる工程と人が判断すべき工程を切り分けます。そのうえで、小さく試して効果が出た部分から広げていきます。
おおまかには次の4段階で進めます。期間は対象範囲によって変わります。
- 現状の把握 — いまの制作フローを工程ごとに分解し、それぞれにかかっている時間を測ります。感覚ではなく実測から始めます。
- 切り分け — AIに任せられる工程と、人が判断すべき工程を分けます。判断・責任・対外的な確認が伴う工程は残します。
- 試験導入 — 効果が大きく、失敗しても影響が小さい工程を1つ選んで試します。最初から全体に広げません。
- 定着 — 手順書とテンプレートを整え、担当者が交代しても回る形にします。ここまでやらないと、導入した人がいなくなった時点で元に戻ります。
切り分けの考え方
AIに向いているのは、正解の幅が広く、量が必要で、やり直しが利く工程です。素案づくり、要約、言い換え、素材の生成などが当てはまります。
逆に、対外的な責任が伴う判断、事実の確認、社内の合意形成は人が担う工程です。ここを任せようとすると、確認の手間が増えて、かえって遅くなります。
権利と情報の扱い
生成AIを業務で使う際に、後から問題になりやすいのが次の2点です。導入の設計段階で必ず確認します。
- 使用するモデルのライセンス — 商用利用の可否、クレジット表記の要否、生成物の扱い
- 入力する情報の範囲 — 社外に出せない情報を、どのサービスまでなら入力してよいか
2つめは、ルールを決めずに運用を始めると事故につながります。使ってよいサービスと、入力してよい情報の線引きを、導入と同時に決めます。
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