【miibo実践知】生成AI導入の試行錯誤から導いた成功への道筋：100社の対話から見えた3つの原則
「魅力的」と「導入」の深い谷を越える：要件定義から運用まで、成功への具体的ステップを完全解説
miiboDesigner の岡大徳です。
生成AI導入に挑戦するも、実証実験の段階で足踏みしている企業は少なくありません。今回は、100社以上との対話から見えてきた、実践的なAI導入アプローチについてご紹介します。
「魅力的」と「導入」の間にある深い谷
生成AIへの期待は高まる一方、実際の導入には様々な不安や課題が立ちはだかります：
ハルシネーション（AI特有の誤った情報生成）への懸念
運用コストと効果の見通しの不透明さ
既存業務フローへの影響の予測困難さ
これらの課題に対し、私たちは「100聞は1デモに如かず」という原則を導き出しました。
成功に導く3つの実践アプローチ
デモンストレーション重視の商談設計
サービス説明資料だけでは伝わらない価値の可視化
実際の使用シーンに基づいた具体的な効果の提示
クライアントの不安を解消する実践的な体験の提供
現実的な要件・ゴール設定
100%の精度保証にこだわらない現実的な評価指標の設定
段階的な導入による確実な成果の積み重ね
具体的な数値目標の設定（例：AI回答の信頼度95%超）
運用とPDCAサイクルの重視
非エンジニアでも実行可能な改善プロセスの確立
定期的な効果測定と改善アクションの実施
段階的なユーザー展開による確実な成果の検証
Q&A
Q: 導入初期から高い成果を期待できますか？
A: むしろ段階的な改善を前提とした計画を立てることをお勧めします。完璧な状態を目指すのではなく、継続的な改善を通じて成果を積み上げていく方法が、より確実な成功につながります。
miiboの詳細なFAQについては、以下のURLをご覧ください： https://daitoku0110.net/faq/
miiboコミュニティ最新情報
コミュニティでは、様々な業界での導入事例や具体的な改善プロセスが共有されています。皆様の経験もぜひシェアしてください。
miiboコミュニティはこちら：https://www.facebook.com/groups/miibo
miibo掲示板はこちら：https://www.reddit.com/r/miibo/
まとめ
生成AI導入の成功には、以下の3点が重要です：
デモを通じた具体的な価値の提示
現実的な要件・ゴール設定
継続的な改善を前提とした運用設計
これらの実践的アプローチを通じて、生成AI導入の「深い谷」を越えていきましょう。
「100聞は1デモに如かず」- 生成AI導入の試行錯誤から見えてきた実践アプローチ：https://note.com/miibo/n/ne195b25bcc9d
それでは、また次回のニュースレターでお会いしましょう！ miiboを楽しんでください！
miiboDesigner岡大徳：https://daitoku0110.net/
miiboガイドページ：https://daitoku0110.net/miibo-guide/