AI導入コンサルティングとは？活用メリット5選や会社・サービスの選び方も徹底解説！
「AI導入で業務を効率化したいが、何から手をつけるべきかわからない」
「コンサルティングを依頼するメリットや選び方の基準が知りたい」
急速に進化する技術を前に、自社に合ったAI戦略をどう進めていくべきか悩んでいませんか？
多くの企業では、AIの必要性は感じているものの、社内に知識や専門人材が不足しており、具体的なプロジェクトを進めることに不安を抱えています。こうした行き詰まりを解消し、着実に成果を出すには、専門知識と客観的な視点を持つ「AI導入コンサルティング」を活用するのが有効です。
しかし、準備が不十分なまま開発を進めたり、相性の合わないシステム会社を選んでしまうと、費用が増えるだけでなく、セキュリティ対応の遅れや現場で使われないといった問題が起こりやすいです。
そこで本記事では、以下の内容をわかりやすく解説します。
この記事を最後まで読むことで、AI導入の失敗を避けながら、自社の成長を支えてくれる信頼できるパートナーの選び方がわかるようになります。
根本的な経営課題の解決や戦略の見直しも含めて検討するなら、経験豊富なマーケティング顧問への相談も有力な選択肢の一つです。
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AI導入コンサルティングの基本情報
AI技術の進化により、多くの企業が業務の効率化や新しいサービスづくりに向けて動き始めています。
一方で、社内に専門知識を持つ人材が不足しており、プロジェクトが進まないケースも珍しくありません。
ここでは、AI導入コンサルティングの基本情報について解説します。
それぞれ順を追って解説します。
AI導入コンサルティングとは「AIを導入して経営課題を解決するサービス」のこと
AI導入コンサルティングとは、人工知能技術を活用し、企業の経営課題を根本から解決へ導く専門的な支援サービスです。
というのも、これまでのITツール導入と違い、AI活用にはしっかりとした計画づくりと、現場の仕事の流れを理解することが欠かせないからです。自社だけで進めると、目的を見失い思うような効果が出ないケースが多くなります。
具体的には、今の業務の問題点を洗い出すところから始め、適切なAIの仕組み選び、試験運用での効果確認、そしてシステムの開発や運用・保守まで幅広くサポートします。製造業の工場における画像認識を用いた検品自動化や、Webサービスで利用者の行動を分析しておすすめ表示する機能などが代表例です。
このように、技術面とビジネス面の両方から支援し、利益向上を目指して一緒に進めてくれる存在が、AI導入コンサルティングです。
AI導入コンサルティングの重要性が増している背景
現在、AI活用支援のニーズが拡大している背景には、国内におけるIT人材不足とビジネス環境の激しい変化にあります。
実際に、データサイエンティストやAIエンジニアのような高度な人材を、自社だけで採用・育成するのは簡単ではありません。そのため、外部の専門知識を活用する企業も多くなっています。
一例として、経済産業省が公開した「DXレポート」では、2025年以降に最大で年間12兆円の経済損失が生じるリスクが示されており、デジタル改革の遅れが企業の存続に関わると示されています。加えて、ChatGPTに代表される生成AIのような新技術の登場により、業務効率化や新規事業創出のスピード競争が激化している事実も見逃せません。
参照元：厚生労働省「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」
したがって、実績のある外部パートナーと連携し、スピーディーかつ適切に技術を導入できる体制づくりが、企業の成長には不可欠です。
AI導入コンサルティングを活用して得られるメリット5選
多くの企業がDXや業務効率化のためにAI活用を検討する中で、専門知識を持つパートナーの支援は大きな助けになります。
ここでは、AI導入コンサルティングを活用することで得られるメリットを5つ解説します。
- 他社の成功事例に基づいた確実性の高い施策を行える
- プロジェクトの停滞を防ぎ最短ルートで最適なシステムを導入できる
- 最新のAI技術を取り入れて業務プロセスの効率化を図れる
- 社内のAI人材を育成してプロジェクト終了後も自走できる体制を築ける
- AI導入に伴うセキュリティリスクや倫理的課題に対して適切な対処ができる
自社の悩みを解決するためにも、これらのメリットをしっかりと把握しましょう。
他社の成功事例に基づいた確実性の高い施策を行える
豊富な実績を持つコンサルティング会社を選ぶことで、成功確率の高い計画を立てられます。
なぜなら、コンサルタントは多くの企業を支援してきた経験から、「どうすればうまくいくか」「何をやると失敗するか」を、誰でも使える形にまとめているからです。社内にはない「正解のデータ」を使えるので、悩んで時間をムダにすることがなくなり、やるべきことに集中できます。
具体例として、製造業での故障を防ぐ技術や金融業でのセキュリティ対策など、すでに成果が出ている方法をベースに、自社専用のプランを組み立てます。「どこでトラブルが起きやすいか」を事前に把握して対策を立てられるため、リスクを抑えたスムーズな導入が可能です。
したがって、自分たちだけで迷いながら進めるよりも、確実に成果を出すことができます。
プロジェクトの停滞を防ぎ最短ルートで最適なシステムを導入できる
専門家のサポートを受けることで、作業のやり直しが発生しません。迷わず進めるため、予定通り最短スケジュールでシステムを動かすことができます。
実際、社内だけで進めると、専門的な見落としや技術的な問題が発生しやすく、計画が止まってしまうリスクがあります。失敗しないためには、スタートの時点で「このアイデアは本当に形にできるのか（PoC）」を見極めることが欠かせません。
たとえば、今の仕事の流れを図にして、どこで時間がかかっているかという点を見つけたり、目的に合った最新の計算方法を選んだりと、その時々に適した正しい判断をします。経験豊かなエンジニアたちが支えてくれるので、スムーズに進めることが可能です。
つまり、余計な費用や手間を減らし、スピーディーにサービスを開始して現場で活用できるようになります。
最新のAI技術を取り入れて業務プロセスの効率化を図れる
日々進化する新しい技術を取り入れることで、作業の手間を減らし、業務をより効率良く進められるようになります。
というのも、AI技術の進歩は速く、自社の担当者だけで世界中の新しい情報やツールを追い続けるのは難しいからです。専門家は最新の動向を常に把握しており、企業の状況に合わせて適切な活用方法を提案してくれます。
一例として、ChatGPTのようなAIを使って社内マニュアルや報告書の作成を自動化したり、カメラとAIを組み合わせて検品作業のミスを減らしたり、といった活用が考えられます。また、古くなった社内システムを見直し、将来のトラブルや運用負担を防ぐための改善提案を受けることもできます。
ゆえに、時代に合ったIT環境を整え、他社よりも効率よく業務を進めることが可能です。
社内のAI人材を育成してプロジェクト終了後も自走できる体制を築ける
外部のサポートを受けながら社内スタッフのスキルを高め、将来的には自社だけで運用できる体制を整えていきます。
外部の会社に頼りきりにならず、プロジェクトが終わった後も自社だけでシステムの運用や改善を続けられる状態が理想です。社員全体のITへの理解が深まることも、DXを成功させるうえで重要なポイントです。
具体的には、専門家と一緒に作業しながら学ぶ研修や、初心者向けの勉強会を行い、社員が実際に使えるスキルを身につけていきます。その結果、現場の社員がデータを見て課題を見つけ、改善につなげることが可能です。
このように、社内に知識が蓄積されることで、環境の変化にも対応できる組織になります。
AI導入に伴うセキュリティリスクや倫理的課題に対して適切な対処ができる
予期せぬトラブルや法的な問題を防ぎ、安心してシステムを使い続けられる環境を整えます。
これにより、情報漏れや著作権トラブル、AIが誤った内容を出力してしまうリスクに備えられます。企業として社会的な責任を果たすためにも、ルールを整えた安全な運用体制づくりが欠かせません。
たとえば、社内でのデータ利用に関するガイドラインを策定したり、アクセス権限を管理するセキュリティ対策ツールを導入したりして、安全に利用できる体制を整えます。また、各国の法律やガイドラインに沿った形でシステムを設計します。
参照元：デジタル庁「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」
以上の理由から、法律や社内ルールを守ることで、安心してAIを使える体制が整うのです。
AI導入コンサルティング会社・サービスの選び方
AI活用を進める企業にとって、どの会社に相談するかは成果を大きく左右します。自社の課題に合ったサポートを受け、ビジネスの改善につなげるためには、コンサルティング会社を見極めることが重要です。
ここでは、パートナー選びで確認してたい具体的な選び方を紹介します。
- 自社と同じ業界や類似する課題を解決した実績があるか
- コンサルタントとの相性や対話に問題ないか
- PoC（概念実証）から運用定着まで一貫した支援体制が整っているか
- 最新の生成AIや技術に関する専門知識が充実しているか
- 費用対効果が明確で予算に見合っているか
これらのポイントを確認しながら、自社に合った支援をしてくれる会社を選びましょう。
自社と同じ業界や類似する課題を解決した実績があるか
自社の業界や課題を理解してくれるパートナーかどうかを確認するのが大切です。
なぜなら、AIの使い方は業界によって大きく異なり、過去の成功事例を活かせるかどうかで導入のスピードが変わるためです。製造業の需要予測と小売業の在庫管理では、扱うデータの種類や求められる精度が大きく違います。
具体的には、総務省の「令和7年板 情報通信白書」によると、業界ごとのデジタル化の進み具合に合わせた取り組みが重要だと説明されています。
このように、実績のある会社を選ぶことが、安心して導入を進めるポイントです。
コンサルタントとの相性や対話に問題ないか
プロジェクトを担当するコンサルタントと、スムーズにやり取りできるかどうかも重視してください。
というのも、AI導入は想定どおりに進まないことも多く、現場の状況を共有しながら進め方を調整していく必要があるためです。ヒアリングの段階で要望を丁寧に聞いてくれたり、専門用語を使わずに説明してくれたりする相手でないと認識のズレが生まれやすくなります。
良いコンサルタントの例として、チャットやWeb会議でこまめにやり取りしたり、対面の打ち合わせやワークショップを行ったりして、継続的にコミュニケーションを取れる体制が理想的です。
したがって、担当者の知識量だけでなく、話しやすさや説明の分かりやすさも確認しましょう。
PoC（概念実証）から運用定着まで一貫した支援体制が整っているか
戦略の提案だけで終わらず、システムの構築から運用、さらに社内で使い続けられる体制づくりまで一貫してサポートしてくれる会社を選びましょう。
理由として、試験的な取り組みでうまくいっても、実際の業務に組み込めなかったり、社員が使いこなせなかったりすると、改善効果が出ないためです。
具体例として、AIの仕組みづくりから始まり、既存システムとの連携、社内ルールの整備や社員向けの研修まで幅広くサポートしてくれる企業が理想です。最初の検証段階から実際に使い続けられる状態になるまで支援してくれるパートナーがいれば、デジタル化の効果を得られます。
つまり、導入から運用まで任せられることが、安定した成果につながります。
最新の生成AIや技術に関する専門知識が充実しているか
ChatGPTをはじめとする生成AIや、最新の技術について十分な知識と経験がある会社かどうかも確認してください。
最新のAI技術を取り入れることで、手作業の多くを減らせるだけでなく、文章やアイデアの作成もサポートしてもらえるようになります。
たとえば、GoogleやMicrosoftのクラウドサービスを活用し、自社のデータを安全に使いながらAIを活用できる技術力があるかは重要なポイントです。あわせて、AIを自社の業務に合わせて調整できるか、情報漏れを防ぐためのセキュリティ対策に詳しいかも確認しましょう。
ゆえに、新しい技術に合わせた提案を受けられることが、ビジネスを有利に進めるポイントになります。
費用対効果が明確で予算に見合っているか
提示された見積もりが適正であり、成果が期待できるかを検討してください。導入にかかる費用に対して、どれくらい利益が増えるか、またはコストを減らせるかという視点は、判断するうえで重要です。
というのも、AI導入には初期費用だけでなく、保守運用やデータの整備に継続的な費用がかかることもあるからです。一例として、「作業時間が何％減るか」「どれくらい効率が上がるか」を確認し、導入することでどんなメリットがあるのかを具体的に考えましょう。
したがって、提案されたプランが自社の予算に見合っているか、費用に対して十分な効果が期待できるかを確認してください。
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AI導入コンサルティングとは、専門家の知識を活かして自社に合った仕組みを整え、業務の手間を減らしながら課題解決をサポートしてくれるサービスです。
しかし、自社だけでAI導入を進めると、何を選べば良いか分からなくなったり、安全対策が不十分になったりします。こうした状態が続くと、プロジェクト自体が進まなくなるリスクががあります。
このような失敗リスクを回避し、費用対効果を最大化する手段として、実績豊富なマーケティング顧問への相談を検討しましょう。
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