AI導入企画書の作り方【テンプレート付き】

AI導入企画書で最初に決めるべきこと

AI導入企画書を作る際に最初に整理したいのは、導入するAIツールではなく、現在どの業務でどのような問題が起きているかです。AIは目的ではなく、業務上の課題を解決するための選択肢の一つとして位置付けます。

AIを使うことを目的にしない

企画書の目的欄に、生成AIを導入して業務効率化を進めるとだけ書いても、具体的な判断材料にはなりません。どの業務の、どの作業を変えたいのかまで落とし込む必要があります。

例えば、営業部門であれば商談後の報告書作成、管理部門であれば会議内容の整理、顧客対応部門であれば問い合わせ回答案の作成など、実際に発生している業務単位で考えます。

現状を数字または観察できる状態にする

AI導入後の効果を判断するには、導入前の状態を把握しておく必要があります。対象業務の作業時間、発生件数、修正回数、担当人数、確認工程など、現在測れる項目を整理します。

すべてを数値化する必要はありません。担当者ごとに文章品質が異なる、確認漏れが発生しやすい、担当者しか手順を知らないといった定性的な課題も、企画書に記載する価値があります。

AI導入企画書のテンプレート

AI導入企画書は、経営者や上司が導入可否を判断するために必要な情報を一つずつ整理します。大規模なシステム開発ではなく、既存の生成AIサービスを業務利用する場合でも、最低限の目的、対象、効果、リスク、検証方法は決めておくと運用しやすくなります。

そのまま使えるAI導入企画書テンプレート

以下は、社内検討のたたき台として使える基本テンプレートです。自社の稟議書や企画書の形式に合わせて、必要な項目だけ残して利用してください。

AI導入企画書

1. 背景・現在の課題
対象業務：
現在の進め方：
発生している課題：
改善したい理由：

2. AI導入の目的
AIを使って改善したい業務：
目指す状態：
AIを使う必要性：

3. 対象範囲
対象部署：
対象者：
対象業務：
対象外とする業務：

4. AIの利用方法
入力する情報：
AIに依頼する処理：
AIから得る成果物：
人が確認する項目：
最終判断を行う担当者：

5. 現状値
現在の作業時間：
発生件数：
修正回数：
現在の確認工程：
その他の課題：

6. 効果測定
確認するKPI：
測定方法：
導入前との比較方法：

7. 情報管理・リスク
入力可能な情報：
入力禁止情報：
個人情報の有無：
機密情報の有無：
誤出力への対策：
著作権等の確認方法：
利用ルール：

8. 検証計画
検証対象：
検証期間：
利用者：
評価担当者：
検証結果の記録方法：

9. 費用
AIツール費用：
初期設定費用：
外部支援費用：
社内担当者の工数：
その他：

10. 推進体制
責任者：
実務担当者：
確認担当者：
問い合わせ窓口：

11. 導入判断
継続する条件：
修正して再検証する条件：
中止する条件：
次の展開候補：

AI導入企画書を作る5つの手順

企画書は最初から文章を書き始めるより、業務を整理してから必要な情報を埋めていく方が作成しやすくなります。特に、ツール選定を先に行わないことがポイントです。

1. AIを使えそうな業務を洗い出す文章作成、情報整理、要約、分類、比較など、AIで補助できそうな業務を複数挙げます。
2. 最初に試す業務を一つに絞る頻度、負担、確認しやすさ、リスクを比較し、短期間で試しやすい業務を選びます。
3. AIへ任せる範囲と人が確認する範囲を決める入力情報、AIが作る成果物、最終確認者を整理し、責任範囲を曖昧にしないようにします。
4. 効果測定と検証方法を決める導入前後で何を比較するかを設定し、小規模な検証で判断できるようにします。
5. 費用、リスク、運用体制を確認する利用料金だけでなく、情報管理、社内ルール、担当者、問い合わせ先まで確認して企画書を完成させます。

最初の対象業務は効果とリスクの両方で選ぶ

負担が大きい業務であっても、誤りが重大な判断につながる業務や、確認できない状態でAIへ任せる業務は、最初の検証対象として適さない場合があります。

文章の下書き、社内資料の整理、会議内容の要約、問い合わせ内容の分類など、人が元資料と照合できる業務から始めると、AIの使い方と確認方法を社内で整理しやすくなります。

社内承認を得やすくする判断材料

AI導入企画書では、メリットだけを並べるより、経営者や管理部門が気になる費用、リスク、運用体制まで先回りして整理することが重要です。判断材料が揃っていれば、導入するかどうかだけでなく、どの範囲なら試せるかを検討しやすくなります。

KPIはAIの精度だけで決めない

KPIとは、導入結果を評価するための指標です。AIの回答精度だけを見るのではなく、実際の業務でどのような変化があったかを確認します。

リスクと対策をセットで書く

AIには、もっともらしい誤情報を出力する可能性があります。また、業務で利用する情報によっては、個人情報や機密情報、著作権などの確認も必要です。

企画書にはリスクがあるとだけ書くのではなく、利用範囲を限定する、入力禁止情報を決める、出力を元資料と照合する、最終判断を人が行うなど、具体的な対策まで記載します。

導入しない条件も決めておく

企画書には、導入を進める条件だけでなく、期待した結果が得られなかった場合の対応も入れておくと判断しやすくなります。例えば、確認工数が大きすぎる、必要な品質を確保できない、情報管理上の問題を解決できない場合には、一度停止して対象業務や利用方法を見直します。

検証したから必ず本導入するという前提にせず、継続、修正、中止の3つを選べる状態にしておくことが重要です。

AI導入企画書のモデルケース

ここでは、営業担当者が作成する商談後の社内報告をAIで補助するケースを仮定して、企画内容を整理します。実際の導入実績ではなく、企画書の書き方をイメージするためのモデルケースです。

企画書完成後は小さく試して更新する

AI導入企画書は、一度作成して終わりではありません。実際に利用すると、想定していなかった入力方法の違いや、確認に時間がかかる項目、担当者が使いにくい部分などが見つかることがあります。

検証結果を企画書へ反映し、対象範囲、プロンプト、確認項目、運用ルールなどを更新します。AI導入を一度の大きなプロジェクトではなく、業務単位で試して改善する取り組みとして設計すると、現場へ定着させやすくなります。

まとめ

AI導入企画書は、AIの機能を紹介するための資料ではなく、自社がどの業務でAIを使い、どのように検証し、何をもって次の判断を行うかを整理する資料です。

まずは自社で負担が大きい業務を複数挙げ、その中から人が出力を確認しやすく、小さく試せる業務を一つ選ぶところから始めてみてください。今回のテンプレートへ項目を埋めていくことで、社内で検討するために不足している情報も見つけやすくなります。