Column コラム

最近、いろいろなところでよく相談を受けるようになりました。

「AI、使った方がいいですよね？」
「ChatGPTとGeminiって何が違うんですか？」
「結局どれ入れたらいいんですか？」

正直に言います。
その問い、人によって事情が違うから正解がわからないんです。

「どのAIを入れるか」を決める前に、考えなければいけないことがあります。

今回は「AI導入を何から始めるか」について、弊社自身の失敗も含めて正直に書いてみます。
ツール選びより先に考えるべきことがあること、そしてそれが地味で工数のかかる作業であることを、包み隠さずお伝えします。

AI導入前に決めるべきこと　ツール選びは最後の話

「どのAIを入れるか」という問いは、「どの車を買えばいいですか？」という質問に似ています。

• 毎日の通勤に使うのか
• 休日に家族で遠出するのか
• 仕事の荷物をたくさん積みたいのか
• 駐車場の大きさは？
• 予算は？

これらの事情を聞かないと、解答することができません。
車だとこれくらいのシンプルな内容で収まるのですが、AIとなると

• 日々の業務内容
• 部署ごとの役割の違い
• 社内のITリテラシー

など考えるべき要素が複雑すぎて、正直、外から見ただけでは全体像が把握しきれません。
だから弊社も「これがいいと思います」とは簡単には言えないのです。

AI活用の第一歩は業務の棚卸しから

では「何のために」をどうやって決めるのか。
手っ取り早いのは自分たちの日常業務を書き出してみることです。

たとえばこんな業務が候補に上がりやすいです。

• 毎週作成しているレポートや報告書の下書き
• お客様へのメール返信の文面作成
• 会議の議事録まとめ
• SNS投稿やブログ記事のアイデア出し
• 社内マニュアルや手順書の整理

この中で「時間がかかっている」「毎回同じようなことをしている」「品質のばらつきが気になる」と感じる業務に付箋を貼るイメージで考えてみてください。

AIが得意なのは、繰り返し性があって、ある程度フォーマットが決まっている作業です。
逆に、判断が必要な業務や、感情的な配慮が必要なコミュニケーションは、まだ人間がやった方が早いし安全です。

「何に使えそうか」のあたりがついてから、初めてツール選びの話になります。

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AI活用セミナーで学んでも、業務が変わらない理由

「AIで業務が10倍効率化！」
「乗り遅れると取り残されます！」

こういうセミナーに行って、感動して帰ってきて
何も変わらなかった経験、ありませんか？

別にセミナーが悪いわけじゃないのですが
ただ、「すごいと思わせること」と「あなたの会社で使えるようになること」は、全くの別物です。

セミナーで見るデモは、最高の条件で最高の結果を出した事例です。
自社の業務フローに当てはめたとき、同じようにいくかどうかは、やってみないとわかりません。

感動して終わる1時間より、実際に手を動かす15分の方が、圧倒的に価値があります。

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AI導入の失敗談　実際にやってみてわかったこと

弊社でも、この1〜2年でいろんなAIツールに課金して試してきました。
結果から言うと、ゴミみたいなアウトプットをたくさん作りました。

たとえば、こんな失敗があります。

①プロンプトが雑すぎた

「この内容でブログを書いて」とだけ伝えたら、どこかで見たような当たり障りのない文章が出てきました。
誰向けなのか、どんなトーンで、何文字で、何を強調したいのか
これを全部伝えないと、AIは「平均的な答え」しか返してきません。
自分の頭の中ではなんとなくイメージができていても、AIはそのイメージを一切聞いてないので当然です。
指示が雑だと、アウトプットも雑になります。

②誰も使わないシステムを開発した

以前、Web広告のROASシミュレーターを社内向けに開発したことがあります。
予算・CPC・CVR・客単価を入力するとクリック数やCPA、見込み売上がリアルタイムで計算されて、グラフ表示もCSV出力もできます。
でも気づいたら誰も使っていませんでした。
Excelで慣れた計算を、わざわざ新しいツールでやり直す理由が現場にはなかったのです。
「凄そうなものを作ること」が目的になってしまっていて、「誰が・どの業務で・本当に困っているか」を先に確認していなかった。
これはAI導入でも全く同じ失敗が起きます。

③セミナー資料をAIに作らせたら一般論だらけになった

インスタグラム運用についてのセミナー資料をAIに作らせたことがあります。
テーマ、対象者、伝えたいことをそれなりに詳しく渡したつもりでした。
でも出てきたのは「まずインスタグラムとは」「投稿頻度は週3回が理想」みたいな、どこかで見たような一般論ばかり。
参加者それぞれの現場やリソース、フォロワー数や現状の課題に合わせた具体的な工夫は一切出てきませんでした。
AIは「平均的に正しいこと」を出すのは得意ですが、「この人たちに刺さる内容」を考えるのはまだ人間の仕事です。

AI業務活用で実際に使えた場面　試行錯誤の結果

失敗ばかりではありません。試行錯誤を続けていると「これはAIに任せると明らかにラクになる」という場面が少しずつ見えてきます。

①広告・コンテンツのアイデア出しで思考が広がる

広告やコンテンツの企画を考えるとき、対象ユーザーの情報や自分が想定している着地点をAIに伝えると、「その角度は考えてなかった」「確かにそれも面白い」というアイデアが出てくることがあります。
全部使えるわけではないし、出てきたアイデアをそのまま使うわけでもない。
でも一人で考え続けると自分の経験や思考の癖に引っ張られがちなところを、うまく外側から崩してくれる感覚があります。
AIに価値を感じているのは、答えをもらうことより、自分の考えが広がるところです。

②長い文章の要点まとめ

資料や議事録を読んでいる途中でチャットや連絡が入って、気づいたら読み返しをしている。
そんな経験ありませんか。
集中が途切れた状態で長い文章を読み続けると、読み間違いや見落としが起きやすくなります。
そこでまずAIに要約させて全体像を把握してから、自分で読む流れにしています。
AIを過信せず人間が確認する前提で使うのがコツですが、補助として使うだけでかなりミスが減ります。

③文章の一貫性チェックと校正

伝えたいことが多いと、どうしても詰め込みすぎて読みにくくなったり、言いたいことがぼやけてしまったりします。
書いた文章をAIに渡して「この文章、主旨が一貫しているか確認して」「敬語のミスがあれば直して」と依頼すると、自分では気づきにくいズレや矛盾を拾ってくれます。
書くこと自体は人間がやる、整えることをAIに手伝わせる。
この分担がうまくはまっています。

④バイブコーディングで小さな修正を自分で完結させる

「この作業、もう少し効率化できないかな」「ホームページのここ、直したいんだけど」と思ったとき、以前はコーダーに依頼してデザイナーと打ち合わせしてと、スピード感が必要なはずなのに人も工数もかかっていました。
今はAIと対話しながらコードを書いていくバイブコーディングで、小さな修正や改善を自分で完結させられるようになっています。
専門家に頼む案件が減ったというより、「これくらいなら自分でできる」の範囲が広がった感覚です。

この「使える／使えない」の感覚は、やってみないと絶対にわかりません。
自分たちの業務に合わせた正解を、自分たちで探していくしかないのです。

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ChatGPT・Gemini・Claude・Copilot　何が違うのか簡単に整理

「ツール選びより先に考えることがある」とは言いつつ、気になりますよね。
簡単に整理しておきます。

ChatGPT（OpenAI）
現時点でもっとも知名度が高く、日本語の精度も高い。文章作成、アイデア出し、要約など幅広い用途に使いやすい。
有料版（月額約3,000円）にすると画像生成や高性能モデルも使えるようになります。

Gemini（Google）
GoogleドキュメントやGmailなどと連携しやすいのが強み。
Googleのサービスを業務で使っている会社には相性がいい選択肢です。

Claude（Anthropic）
長い文章の読み込みや、丁寧なやりとりが得意とされています。
大量のテキストを処理する業務に向いています。

Copilot（Microsoft）
WordやExcel、Teamsなど、Microsoft製品を使っている環境に組み込まれているため、既存の業務フローに入れやすい。

正直なところ、どれもできることは似ています。
しかも日々すごいスピードで進化していて、昨日できなかったことが今日できるようになっていたりする。
そんな状況で「どれが一番か」を真剣に比較検討している時間は、はっきり言って無駄です。
どれか一つ触り始めて、使いながら自分の業務に合わせていく方が圧倒的に早い。
正解を探すことが目的になってしまうと、いつまでも始められません。

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AI導入時のセキュリティ　社内ルールはシンプルに3点だけ

楽しい話ではないのはわかっています。でも、これだけは先に読んでください。

無料のAIツールの多くは、入力した内容がサービスの改善に使われる可能性があります。
利用規約に書いてありますが、読んでいる人はほぼいません。

AIに入れてはいけない情報の例

• お客様の氏名・連絡先・契約内容などの個人情報
• 社内の売上データや財務情報
• 締結前の契約書や見積書の内容
• 競合他社との比較資料など、外部に出たら困る社内資料

これらをそのままコピペするのは、今すぐやめてください。

「でも、具体的な情報がないとAIに依頼できない」という場面もあります。
そういうときは固有名詞や数字を仮の情報に置き換えてから使うのが現実的な対応です。
「株式会社〇〇様との契約」→「クライアントAとの契約」のように伏せるだけで、リスクは大きく下がります。

社内でのルール化については、難しく考える必要はありません。

• AIに入れていい情報・ダメな情報を一覧にして共有する
• 使用するツールを会社として決めておく（無法地帯にしない）
• AIが出した文章は必ず人間が確認してから外に出す

この3点を決めておくだけで、「うっかり」によるトラブルはほぼ防げます。
まず最低限のルールを決めて、あとは使いながら少しずつ整えていけば大丈夫です。
ただし「外に出たら困る情報は入れない」だけは最初から絶対に守ってください。
ここだけは妥協なしです。

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地味で、面倒で、それが全てです

AIの導入で一番大変なのは、ツールを選ぶことでも、お金を払うことでもありません。
「自分たちの業務のどこに使えるかを探し続けること」です。
これが地味で、工数もかかって、すぐには成果が見えない。
だから多くの会社が「とりあえず導入した」で止まってしまいます。

SaaSやDXの導入と全く同じ話です。
どれだけ優れたツールを入れても、使いこなすまでの地味な試行錯誤を避けては通れない。
そこから逃げた会社が「導入したのに効果が出なかった」と言い続けてきた歴史が、AIでも繰り返されようとしています。

弊社も全然使いこなせているとは言えません。
今でも「あ、これは向いてないな」と気づいて使うのをやめた用途がいくつもあります。
それでも、この試行錯誤を続けた会社と、「いつか本格導入しよう」と言い続けた会社では、1〜2年後にじわじわと差がついていきます。
AIツールの精度も使い手のスキルも、使い続けた分だけ上がっていくからです。

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まとめ：「どのAI」より「何のために」を先に

• 「どのAIを入れるか」より「何の業務に使うか」を先に決める
  まず自社の業務を書き出して、繰り返し性が高くフォーマットが決まっている作業から試してみる。
  ツール選びはその後でいい。
• セミナーで感動して終わらない。手を動かす
  15分でいいから実際に触ってみる。
  プロの話を聞いただけでは何も変わらない。
• ゴミも作る。それが普通。めげずに続ける
  うまくいかないのは当然で、失敗から「使える場面」が見えてくる。
  弊社もまだ現在進行形です。
• 正解を探すことをやめる
  どのツールが一番かを比較検討している時間は無駄です。SaaSもDXもAIも、使いこなすまでの地味な試行錯誤を避けては通れない。
  それをやり続けた会社とやらなかった会社の差が、1〜2年後にじわじわ出てきます。
• 情報漏洩だけは最初から絶対に気をつける
  ここだけは試行錯誤の話ではありません。
  外に出たら困る情報は最初から入れない。
  これだけは妥協なしです。

弊社も現在進行形で試行錯誤しています。
「完璧に使いこなせてから教えます」ではなく、転びながら走っている状態をそのまま書いた方がきっと参考になると思ったので、正直に書きました。

AIを活用した集客や、コンテンツ・広告への活かし方について相談したい方はお気軽にお問い合わせください。
弊社の失敗談も含めて、自社に合った使い方を一緒に考えます。