AI導入プロセスとは何かAI導入の失敗を防止する手法とは？

AI導入に成功している企業と失敗している企業の差を見てみると、図のようなPDCAプロセスを意識しているか否かで大きく成功、失敗が分かれてしていることが分かりました。

これは、ITをはじめIoT、BigData、RPAなどとも共通します。

まずPLAN（計画）の段階ではAIツールやソフトウェアの導入の前に、現状の把握や課題の抽出が出発点にすべきです。

現状把握・課題の抽出には業務フロー面、課題そのもの面、システム面の3つの側面を分析することから出発します。

その後、目的目標設定の業務フロー面、改善策面、導入シナリオを描きます。 その後、目的目標設定の業務フロー面、改善策面、導入シナリオを描きます。

このように現状把握・課題の抽出と目的目標設定を行い、そのGAP（差）をどうようにAIで解決するかを検討し、AI導入シナリオにまとめます。

このAI導入シナリオには既存業務の場合はバランススコアカードの戦略マップ（財務の視点、顧客の視点、業務プロセスの視点、学習と成長の視点）で分析することをお奨めいたします。（弊社代表の阿部はバランススコアカードを使ったIT経営のテキストであるIT経営実践の知識、IT経営可視化戦略を出版しました。）

また新規事業の場合はビジネスモデルキャンバスを使い分析をすることをお奨めいたします。（弊社代表の阿部はBMIA認定コンサルタントです。）

以上のとおりAI導入で成功するか失敗するかはAI戦略（PLAN）を練り上げる段階のスタート時点で決まると言っても過言ではありません。

この後、実際のAI調達、導入のDO（実行）を経て、AIサービス活用による各種分析データをCheck(分析）し、再度、Action（実行）で再度、IoT戦略を見直ししながら是正していきます。

弊社ではこのようなAI導入全般に関するコンサルティング、PM、講演・講師・研修のサービスをご提供しております。お気軽にご相談頂ければと思います。