AI導入チェックリスト・テンプレート（経営者向け実務資料版）

生成AIや業務支援AIの導入が、企業の競争力を左右する時代に入りました。
しかし、「どこから手をつければいいのか」「何を確認すれば安全か」と悩む経営者も少なくありません。
ここでは、前回のロードマップで紹介した5段階をベースに、実際に導入を検討する際に使えるチェックリスト形式で整理しました。
AIを単なる話題ではなく、経営資源として活用するための“実務テンプレート”としてご活用ください。

【1】目的設定チェックリスト ― 何のために導入するか

AI導入は「コスト削減」だけを目的にしてはいけません。
以下の項目をチェックし、導入目的を具体化します。

チェック項目	確認内容
□ 目的が1つに絞られている	「業務効率化」など抽象的ではなく、どの作業を効率化するかが明確
□ 現場の課題と経営課題が一致している	経営陣の狙いと現場の困りごとがつながっている
□ 成果を測る指標（KPI）が設定されている	時間削減・コスト削減・満足度向上など、数値で評価できる

ポイント：導入目的は「AIを使うこと」ではなく、「AIで何を変えるか」です。

【2】現状把握チェックリスト ― 属人化・時間ロスを可視化

AI導入の前に、現場の「ムダ」「待ち時間」「重複作業」を洗い出します。

チェック項目	確認内容
□ 定型業務の割合を把握している	毎日・毎週・毎月の繰り返し作業をリスト化済み
□ 手作業・転記が多い業務を特定している	Excel入力・メール返信・報告書などを抽出
□ 現場の担当者ヒアリングを実施した	改善余地や負担感を現場から直接聞き取っている

ポイント：現状分析は「AIを入れるための下準備」ではなく、「業務改善の地図」です。

【3】トライアル導入チェックリスト ― 小さな成功体験をつくる

AI導入は「テスト」ではなく「試行運用」です。スモールスタートが成功の鍵です。

チェック項目	確認内容
□ 対象業務を1つに絞っている	まずは1部署・1テーマから始めている
□ 費用を最小限に抑えた	無料トライアル・小規模課金を活用している
□ 成果と課題を記録している	AIが得意・不得意な領域を整理できる仕組みを持つ

ポイント：トライアル段階では「完璧な出力」より「現場の慣れ」が重要です。

【4】標準化・教育チェックリスト ― 社内で定着させる

AIを一部の人だけが使う状態から脱却するために、手順と教育を整えます。

チェック項目	確認内容
□ AI利用マニュアルを作成した	操作方法・確認手順・禁止事項などを明文化
□ 社員研修・ワークショップを実施した	現場の理解を深める研修を年1回以上開催
□ 結果の確認責任者を決めた	AIの出力をそのまま使わず、人が最終確認する体制がある

ポイント：AIを「使える人」ではなく、「活かせる組織」を育てる。

【5】ガバナンス・安全管理チェックリスト ― リスクを防ぐ

AI導入には情報漏えい・誤情報・著作権などのリスクも伴います。
最低限のルール整備を怠ると、信用失墜につながりかねません。

チェック項目	確認内容
□ 機密情報をAIに入力しないルールを設けた	社外AI利用時のガイドラインを策定
□ 出力内容の正確性を検証している	重要文書や数値は必ず人が二重チェック
□ 法務・情報システム部門と連携している	契約・データ管理・セキュリティ基準を共有