生成AI導入の始め方：最初の90日でやるべきこと

生成AIを「使ってみたい」という声は社内に増えても、いざ導入となると「どこから手をつければよいのか分からない」という壁にぶつかる企業は少なくありません。ツールを契約するだけでは業務は変わらず、逆に無計画な利用は情報漏えいのリスクを招きます。本記事では、生成AI導入の立ち上げ期にあたる「最初の90日」を3つのフェーズに分けて設計し、失敗を避けながら着実に成果へつなげる進め方を、公的データを交えて整理します。

なぜ「最初の90日」が重要なのか

総務省の「令和7年版 情報通信白書」によると、生成AIを「活用・利用する方針を策定している」と回答した日本企業の割合は2024年度で49.7%と、前年度の42.7%から上昇しました。関心は着実に高まっている一方で、方針の有無には企業規模による差があり、立ち上げをどう設計するかが成果の分かれ目になりつつあります。

個人レベルでも差は明確です。同白書では、2024年度に生成AIサービスを利用した経験がある人の割合は、日本が26.7%であるのに対し、米国は68.8%、ドイツは59.2%、フランスは81.2%と報告されています。日本は関心こそ高いものの、実際の利用や社内定着では出遅れているのが実情です。

同白書では、企業が生成AI活用にあたって感じる課題として「効果的な活用方法がわからない」が最も多く挙げられ、次いで社内情報の漏えい等のセキュリティリスク、コストが続くとされています。裏を返せば、活用の型とルールを先に用意し、小さく検証してから広げる——この立ち上げ設計こそが、最初の90日で取り組むべきことです。

導入前に押さえておきたい3つの前提

1. 目的とKPIを先に決める

「流行っているから」で始めると、ツール導入そのものが目的化しがちです。まず「どの業務の、何を、どれだけ改善したいのか」を言語化します。たとえば「議事録作成の時間を半減する」「問い合わせ一次対応の下書きを自動化する」といった具体的な業務と指標を定めておくと、後の効果測定や横展開の判断がぶれません。

2. 利用ガイドラインを整える

セキュリティ不安を理由に導入が止まる、あるいは逆に無防備に使われてしまう——このどちらも避けるには、社内ルールの整備が欠かせません。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は2024年7月に「テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン」を公開しており、導入・運用担当者が押さえるべきセキュリティ上の観点を体系的にまとめています。また、総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」も、事業者が留意すべき原則を示しています。これらの公的資料を土台に、入力してよい情報の範囲や利用可能なツールを明文化しましょう。

3. スモールスタートで検証する（PoC）

全社一斉展開はリスクもコストも大きくなります。まずは限定した業務・少人数で試すPoC（実証）から始め、効果と課題を見極めてから広げるのが定石です。対象は「効果が見えやすく」「失敗しても影響が限定的な」業務を選ぶと、検証の学びを次に活かしやすくなります。

90日ロードマップ：3フェーズで設計する

立ち上げ期の90日を、次の3つのフェーズに分けて進めると、やるべきことが整理しやすくなります。

フェーズ1（0〜30日）：基盤づくり

最初の1か月は、成果を急がず土台づくりに徹します。誰が推進を担い、どの部門が関わるのかという体制を決め、情報の取り扱いルールを明文化します。並行して既存業務を棚卸しし、生成AIが効きそうな候補業務を洗い出したうえで、次のフェーズで検証する対象を1〜2に絞り込みます。ここで評価基準まで決めておくことが、後の判断を客観的にします。

• 推進の旗振り役と関係部門の体制を決める
• 利用ガイドライン・情報の取り扱いルールを整える
• 業務を棚卸しし、生成AIが効きそうな候補業務を洗い出す
• PoCで検証する業務と、その評価基準（KPI）を定める

フェーズ2（31〜60日）：PoCで検証する

続く1か月は、絞り込んだ業務で実際に生成AIを使ってみる期間です。少人数のチームで日常業務に組み込み、作業時間や成果物の品質、使い勝手を、フェーズ1で定めた基準に沿って記録します。うまくいった使い方だけでなく、つまずいた点や運用上の懸念も丁寧に言語化しておくと、横展開時の教材になります。

• 1〜2の業務に絞り、少人数で実際に使ってみる
• 作業時間・品質・使い勝手を定めた基準で記録する
• うまくいった使い方・つまずいた点を言語化して共有する
• セキュリティや運用面で顕在化した課題を洗い出す

フェーズ3（61〜90日）：評価と横展開の判断

最後の1か月は、PoCの結果をKPIに照らして冷静に評価し、「続ける・広げる・見送る」を判断します。有効だった使い方は手順やテンプレートとして型化し、誰でも再現できる形に落とし込みます。広げると決めたなら、対象部門を段階的に増やす計画と、教育や問い合わせ窓口といった定着を支える仕組みまで用意しておきましょう。

• KPIに照らして効果を評価し、続ける・広げる・見送るを判断する
• 有効だった使い方を手順やテンプレートとして型化する
• 対象部門・利用者を段階的に広げる計画を立てる
• 教育・問い合わせ窓口など、定着を支える仕組みを準備する

生成AIの導入は「入れて終わり」ではなく「使い続けて成果を出す」ための設計が問われます。90日は、その土台をつくる期間です。

よくあるつまずきと回避策

立ち上げ期に多い失敗パターンと、その回避の勘どころを整理します。

• ツール導入が目的化する → 目的とKPIを先に決め、業務の成果で評価する
• セキュリティ不安で塩漬けになる → 公的ガイドラインを土台にルールを明文化し、使える範囲から始める
• 効果測定をしない → PoC段階で評価基準を決め、数値と実感の両面で振り返る
• 現場を巻き込めない → 実際に使う担当者を初期から参加させ、成功事例を社内で共有する

生成AI活用は、単なるツール導入ではなく業務の進め方そのものを見直す取り組みです。業務プロセスの再設計やシステム導入の考え方と合わせて捉えると、立ち上げから定着までの道筋が描きやすくなります。

生成AIの立ち上げ設計や、業務プロセスの見直し・定着支援にお悩みの際は、ノアブリッジのコンサルティング・DX支援サービスへお気軽にご相談ください。貴社の状況に合わせた進め方をご提案します。