世界は「AIを使う企業」と「AIに置き換えられる企業」に分かれ始めている
AIは「試す段階」から「使う段階」へ完全に移行しました。
Barnard Marr 氏が語る最新トレンドでは、AI導入企業とそうでない企業の差は次の3つの領域で急速に開きつつあります。
【差が開いている領域】
・業務スピード
・判断の精度と速度
・人材の生産性と価値創出の質
AIは一部のIT企業や先進的な外資系だけのものではなく、
中堅企業、製造業、サービス業でも急速に業務の一部が自動化されています。
日本企業がAI導入でつまずく「3つの落とし穴」
デフィデが支援してきた企業や世界のレポートを見ると、日本企業が特に陥りやすい落とし穴は以下の3つです。
落とし穴1：PoCが目的化し、本番導入に進まない
目的＝検証ではなく「業務インパクトの創出」であるべきです。
落とし穴2：ツール導入だけでAIプロジェクトと呼んでしまう
AIはツールではなく「仕組み」として組み込む必要があります。
落とし穴3：現場の心理的ハードルを無視してしまう
「スキルがないと無理」「AIが仕事を奪う」などの不安に丁寧な対応が必要です。
AI導入成功企業が実践している「4ステップ」
Barnard Marr氏は「AIの成功とは、小さな成功を積み重ねること」と強調しています。
そのアプローチは、デフィデのAI導入支援の考え方とも完全に一致します。
ステップ1：業務の棚卸しと「AI適性度診断」
紙・Excel・メールで属人化している業務を棚卸しし、
「AIに向いている仕事」「AIに向いていない仕事」を可視化します。
ステップ2：小さくて効果の高い業務から始める
例）議事録作成、FAQ返信、資料要約、受発注処理、見積チェック
ステップ3：AIの「継続的学習」を仕組みに組み込む
RAGやAIエージェントが自動で情報を取り込み、改善される状態を作る。
ステップ4：現場と経営が「数字」で効果を共有する
削減時間、生産性向上、エラー削減などを定量化し、経営判断につなげます。
AI導入は「料理」に似ている：アナロジーで理解するAI導入プロセス
AI導入をわかりやすく説明すると、料理に非常に似ています。
レシピ＝業務プロセス（ルール）
手順が曖昧だと自動化は難しいため、業務プロセスの整理が必要。
調理器具＝AIツール（chai+ や SmartOps）
道具を持つだけでは料理はできない。どう使うかが価値を決めます。
料理人＝現場担当者
現場の参加がない「机上のAI導入」は必ず失敗します。
料理の提供＝業務インパクト
AI導入の目的は「効率化された業務」という価値提供そのもの。
すぐに実践できる「AI導入のチェックリスト」
以下の3つに1つでも当てはまれば、AIによる業務改善の余地は非常に大きいです。
・属人化している業務がある
・月10時間以上、単純作業が発生している
・社内ナレッジが散在している
・情報検索に時間を取られている
・手作業でのチェックや転記が多い
・管理職がメンバー育成に十分時間をとれない
デフィデが提供する「AI導入の実践ソリューション」
RAG型AIチャットボット「chai+」
マニュアル・FAQ・文書作成などを統合
社内問い合わせの50〜80%を自動化
24時間稼働の「社内ヘルプデスク」を実現
AIエージェントBPR「SmartOps」
AI-OCR、見積作成、資料要約、チェック作業 を自動化
手続き型業務を「まるごとAIに任せる」ことが可能
属人化した作業の標準化に効果絶大
生成AI基盤構築（GPT-OSS・Gemini Enterprise）
セキュアな社内向けAI基盤
情報漏洩リスクを最小化
内製化したい企業向けのプラットフォーム
AI Future Talks（教授対談マガジン）
日本トップ研究者が語る「AIの未来」
経営判断のヒントになる「知のコンパス」
AI導入の成功は「経営が最初の一歩を踏み出せるか」にかかっている
AI導入は 「特別なプロジェクトではなく、通常業務の延長線上にある変革」です。
・大きく始めない
・属人化しない
・完璧を目指さない
まずは 10〜30分の業務削減 から始めることで、AI導入は一気に現実的なものに変わります。
デフィデは、戦略設計からPoC、運用定着まで一貫して伴走します。
最後に：AI導入の「最初の一歩」を踏み出すための3つの質問
１：どの業務がAIに向いているだろう？
２：どの部署の負荷が最も高いだろう？
３：明日すぐに試せるAIは何だろう？
この3つを考えるところから、AI導入の旅は始まります。
