AI STRATEGY
AI・生成AI の
位置づけ
DX の目的そのものではなく、
DX を継続するための手段
私たちは、AI を「魔法の道具」として扱いません。
流行や話題性だけで導入せず、必要な場所に、必要な形で使います。
OUR PERSPECTIVE
私たちの基本的な考え方
AI・生成AI は強力な技術ですが、
導入するだけで業務が改善されることはありません。
業務が整理されていなければ、
AI は活かせない
データがなければ、
AI は判断できない
運用されなければ、
AI は価値を生まない
そのため私たちは、
DX の進行状況やフェーズに応じて、
AI を使うかどうかを判断します。
AI IN THE SPIRAL
漸進型 DX における AI の役割
AI・生成AI は、上昇するスパイラルの
各段階で異なる役割を担います。
PHASE 1
計画・仮説フェーズでの AI
役割
- • 思考の補助
- • 仮説立案の支援
- • 業務理解の加速
活用例
業務内容・ドキュメントの整理支援
課題整理・論点抽出の補助
ユーザーストーリーや仮説案の生成
データ活用アイデアの洗い出し
注意点
PHASE 2
小規模実装フェーズでの AI
役割
- • PoC の加速
- • 実験コストの削減
活用例
生成 AI を用いた PoC の設計・実装
チャットボット・AI エージェントの試験導入
既存業務への限定的な AI 組み込み
開発支援（コード生成・レビュー補助）
注意点
PHASE 3
運用・観測フェーズでの AI
役割
- • 運用負荷の軽減
- • 観測精度の向上
活用例
問い合わせ対応の補助
ログ解析・異常検知の補助
レポート作成・集計作業の自動化
運用ドキュメント生成の支援
注意点
PHASE 4
改善・拡張フェーズでの AI
役割
- • 改善サイクルの高速化
- • 判断材料の拡充
活用例
データ分析支援
KPI 見直しの補助
AI 活用範囲の段階的拡張
業務ルール・システム構成の再検討支援
注意点
ENGAGEMENT
受託開発・開発支援における
AI の扱い
開発支援（SES）の場合
- チームの一員として、AI 活用を含む設計・実装を支援
- AI は生産性向上・品質向上のための道具として扱う
- 導入判断・責任分界は、契約内容に基づいて明確化
受託開発（請負）の場合
- 要件に応じて AI を用いた実装も対応
- AI 利用に伴う制約・リスクは事前に整理
- 納品後の運用・改善も見据えた構成を設計
OUR VALUES
私たちが大切にしていること
AI を「魔法の道具」として扱わない
AI にも限界があり、適切な前提がなければ機能しません。
流行や話題性だけで導入しない
「AI を使うこと」が目的化しないよう注意します。
DX のスパイラルの中で、必要な場所にだけ使う
フェーズと目的に応じた適切な活用を心がけます。
AI は主役ではありません。
主役は、業務と、それを改善し続ける人と仕組みです。
SUMMARY
まとめ
AI・生成AI は、漸進型 DX を加速させる手段
導入ありきではなく、フェーズと目的に応じて使う
小さく試し、運用し、改善しながら広げる
これもまた、
上昇するスパイラルの一部です。