「経営」×「現場」×「AI」 ~AI実装で組織を変革、一段上へ~
加速するAI導入格差を
120日間の成功モデルで
突破し自走する
AI活用組織へ
生成AIの進化と労働人口の減少は、企業の競争環境を劇的に変化させています。大企業と中堅・中小企業のAI導入格差が約4倍に拡大する中、従来の人手依存モデルからの脱却は、経営基盤の再設計において避けて通れない重要課題です。
しかし、単発的なツール導入や実証実験の繰り返しだけでは、現場の定着には至らず、投資対効果も見えにくいのが実情です。今求められているのは、資本力に頼る大規模投資ではなく、機動力を活かしたスモールスタートと、確実な実利を創出する一点突破の戦略です。
タナベコンサルティングのAI導入コンサルティングでは、120日間という短期間で経営戦略と現場課題をAIで繋ぐ「成功の型」を構築します。
技術導入の枠を超え、社員一人ひとりがAIを使いこなす「組織変革」までを伴走支援することで、AI導入格差を解消し、持続的な企業成長を実現します。

AI実装コンサルティングの
全体像
多くの企業が陥る実証実験疲れを回避し、わずか120日間でAI実装の成功モデルを構築します。
「計画策定」から「PoC実行」「効果検証」、そして「パイロット導入・定着化」までの4フェーズを一気通貫で支援。経営戦略と現場課題を同期させ、特定業務での確実な成果創出と、社員一人ひとりがAIを活用できる自走組織への変革を実現するロードマップです。
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フェーズⅠ
(1-30日)計画策定・事前準備
経営層と現場の認識を統一しAI導入の目的と成功基準を明確に対象を絞ります。
主な成果物- AIツール選定表
- PoC計画書
-
フェーズⅡ
(31-60日)PoC実行・改修
小規模な実証実験を行い、AIの活用可能性を調査します。同時に現場のAIリテラシー向上も図ります。
主な成果物- PoCレポート
- 課題管理表
-
フェーズⅢ
(61-90日)検証・意思決定
PoCの結果を分析し、本番導入の意思決定を行います。GOサインの場合は本番環境準備に進みます。
主な成果物- 経営層向け報告書
- 本番導入計画書
-
フェーズⅣ
(91-120日)パイロット導入・定着化
本番環境での活用を開始し、自走に向けて新業務フローの整理や活用マニュアルの整備も進めます。
主な成果物- 新業務フロー
- 活用マニュアル
※万が一、意思決定で"NO"となった場合、フェーズⅣでは原因分析および代替案の検討を行います。
AI実装
コンサルティングの
ポイント
多くの企業が陥る検証疲れや現場での形骸化。その真因は技術ではなく、組織への定着プロセスにあります。AI導入コンサルティングでは、単なるツール導入に留まらず、経営と現場をAIで繋ぐ三位一体のアプローチを採用。わずか120日間で現場が成果を実感できる「成功の型」を構築します。技術を武器に変え、社員一人ひとりが自律的にAIを使いこなす組織変革を強力にバックアップします。

検証疲れを回避する、
120日間の集中実装
検証疲れによる停滞を回避し、計画からパイロット導入までを120日間で完遂。短期間で小さな成功体験を積み上げ、全社展開への確実な足掛かりを築くスピード重視の実装を実現します。

「経営」×「現場」×「AI」
の三位一体アプローチ
経営が求める投資対効果と、現場の業務課題解決を両立させるテーマを選定し、双方のギャップを解消。形骸化を防ぐ設計で、組織的な定着と持続的な成果創出を強力に促進します。

ツール導入ではなく、
人が変わる組織変革を支援
成否を分ける人に焦点を当て、単なるツール導入ではなくマインドセット変革や業務フロー再構築までを伴走。社員一人ひとりがAIを武器として使いこなせる自走する組織を実現します。
フェーズ1.
計画策定・事前準備
フェーズ(DAY 1-30)
キックオフにて推進体制を構築し、経営層へのヒアリングを通じて経営戦略とAI活用の目的を合致させます。
同時に現場インタビューから業務課題を可視化し、ビジネスインパクト・実現可能性・データ充足度の3軸評価を用いてPoC対象業務と最適ツールを選定します。
KGI/KPIの設定、投資判断基準の明確化を行い、「AI導入計画書」および「PoC計画書」を策定。経営と現場の目線を合わせ、確実なスタートダッシュを切るための準備を整えます。
成果物イメージ
-
1. 対象業務選定表
AI導入候補業務をビジネスインパクト・
実現可能性・データ充足度の3軸で評価し、
優先順位を整理した一覧表 -
2. AIツール選定表
候補ツールを機能・価格・セキュリティ・
拡張性等で比較評価し、推奨ツールを
明示した比較表 -
3. KGI・KPI設定表
経営目標(KGI)とAI導入の成功指標
(KPI)を定義し、測定方法・目標値・
測定頻度を一覧化した管理表 -
4. AI導入計画書
AI導入の目的・期待効果・投資計画・
推進体制案などを体系的にまとめた戦略文書 -
5. PoC計画書
検証仮説・検証方法・成功基準・
スコープ・スケジュール・体制を定義した
概念実証の実行計画書
フェーズ2.
PoC実行・改善
フェーズ(DAY 31-60)
実データを用いたPoCを実行し、現場での定着を支援します。週次定例会を通じた進捗管理に加え、メンバーへの操作教育やプロンプト最適化のアドバイスを実施し、リテラシー向上を促進します。
単なるツール検証に留まらず、現場社員の成功体験創出を重視し、実業務での活用可能性を徹底検証します。活動を通じて得られた定量・定性データや課題は「PoCレポート」としてまとめ、実用性の高い「プロンプト集(Ver.1.0)」の作成まで行います。
成果物イメージ
-
6. サンプルデータ
PoCで使用する実業務データを
クレンジング・匿名化し、AIモデルの学習・
検証用に整備したデータセット -
7. PoCレポート
PoCで得られたKPI実績・定量効果・
定性フィードバック・技術評価を
総括した検証報告書
フェーズ3.
検証・意思決定
(DAY 61-90)
PoCの実績データを基にKPI達成状況を検証し、投資対効果をシミュレーションします。削減コストや生産性向上効果を楽観・基本・悲観のシナリオで試算し、経営層が本番導入の可否を論理的に判断できる材料を提供します。
現場のフィードバックとリスク評価を含めた「経営者向け報告書」および具体的な「本番導入計画書」の作成を支援。
全社展開に向けた意思決定会議の運営までを強力にサポートし、スムーズな次工程への移行を実現します。
成果物イメージ
-
8. 投資対効果シミュレーション
AI導入の投資額と削減効果を定量計算し、
投資回収期間・ROIを楽観 -
9. 経営者向け報告書
PoC総括・ROI試算・リスク評価・
本番導入の可否提案を経営層向けに
まとめた意思決定資料 -
10. 本番導入計画書
システム設計・導入スケジュール・
必要リソース・予算・横展開計画を
明示した実装計画書 -
11. 新業務フロー
AI組み込み後の業務プロセス・
役割分担・チェックポイント・例外処理を
図解した改訂版業務フロー図
フェーズ4.
パイロット導入・
定着化(DAY 91-120)
本番導入に向けたパイロット運用を開始し、業務への完全定着を図ります。PoCの知見を反映した「新業務フロー」の設計や、誰でも再現性高く活用できる「活用マニュアル」「プロンプト集」を整備し、属人化を排除します。
また、運用ルールの策定や社内浸透策の実行支援を通じて、組織全体の行動変革を促進。
最終報告にて今後のロードマップを提示し、自走可能な「AI活用組織」への移行を完了させます。
最終報告ではPoC結果だけではなく「組織文化の変化」についても報告いたします。具体的にはプロジェクトメンバーの、"知的好奇心の向上"、"心理的ゆとりの創出"、"チャレンジ意欲への転換"などに着目し、担当コンサルタントから説明いたします。今後のDX推進・AI活用のリーダー候補としての成長を後押しします。
成果物イメージ
-
12. 活用マニュアル
ツール操作手順についてまとめたもの
-
13. プロンプト集
実運用で検証済みの効果的な
プロンプトを業務別・目的別に整理し、
応用パターンも含めたテンプレート集 -
14. 最終報告書
120日間の全活動・成果・次期展開計画を
総括し、経営層向けにまとめた完了報告書
オプション
-
AIガイドライン
<想定ステップ>
1. ヒアリング(1回/60分)
現状のAI利用状況とリスク許容度、ガイドラインの活用目的等の確認2. ドラフト作成
(タナベコンサルティング)
経産省、デジタル庁等で発信されているガイドラインを基準とし、貴社状況に合わせて微調整し、ガイドラインドラフトを作成します。3. レビューワークショップ(1回/90分)
ガイドライン内容の解説と、現場運用への落とし込みについて議論。最終納品:規程文書(Word/PDF)
-
AI教育体系
<想定ステップ>
1. ターゲットとゴール設定ヒアリング
現状把握と目標設定を行います。また、組織としてのゴールを明確化します。2. 定義
一般社員、リーダー層、DX推進担当、経営層に求められるAIリテラシーを定義します。3. 学習カリキュラムの設計
どのような方法で育成するのかカリキュラムや学習ソースなどの検討を行います。4. 効果測定・定着策の検討
どのように効果測定を行うか、またスキルを定着させるための仕組みの検討を行います。
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AIスキルマップ
<想定ステップ>
1. 定義範囲の特定
対象職種・役職の選定を行います。2. スキルカテゴリの設定
AIスキルを「リテラシー(知識)」「オペレーション(操作)」「ビジネス応用(活用)」などの軸で整理します。3. レベル別習熟度の定義
各スキルに対し、仮:レベル1(理解)からレベル4(専門家・指導者)までの具体的な行動特性やスキルを定義します。4. 評価シートの作成
「スキルチェックシート」を作成し、評価できる仕組みを作成します。
AI活用で解決する経営課題別ユースケース

売上の伸び悩み
1.顧客離反予測と
先回り型リテンション施策行動履歴から離反リスクを予測し、リスクの高い顧客へ先回りでフォローや特別オファーを行う
2.営業生産性の抜本的向上と
組織営業力の強化成約確率の高い顧客(リード)の自動選定、最適な提案内容の推奨、提案資料作成の自動化
3.クロスセル・アップセルによる
客単価最大化顧客ごとの購買パターンを分析し、「次に買う可能性が高い商品」や「より上位の商品」を自動提案する。

利益率の低迷
4.需要予測による
在庫最適化・欠品防止過去データ、季節性、トレンドなどを統合分析し、高精度な需要予測に基づいて発注を自動化する。
5.リソース配分の最適化と
投資判断力の向上部門別・商品別の将来売上を高精度に予測し、不採算事業の撤退や成長分野への集中投資を判断する材料とする。
6.経営判断のスピード・精度向上
(データドリブン経営)経営会議資料の自動生成、将来シナリオの即時シミュレーション、競合分析の自動化により、迅速で正確な判断を支援する。

人材の不足
7.カスタマーサポートの24時間化と
顧客満足度向上高度なAIチャットボットが一次対応を24時間自動化し、オペレーターは複雑な対応に集中する。
8.採用の精度向上と早期離職防止自社で活躍する人材の特徴をAIが学習し、応募者の適性をスコアリング。また、既存社員の離職リスクを検知しフォローを促す。
9.熟練技能のデジタル化と
AIメンターによる即戦力化暗黙知の形式知化や社内ナレッジの検索性向上、AIロールプレイングの活用による若手の早期育成。
※AI導入による効果を確約するものではございません
DXの専門領域ごとに豊富な経験を持つコンサルタントが
お客様のお悩みを解決します。
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