AI導入について
GRAFFITIが考える、企業のAI活用の現実と向き合い方。
AIを導入したが、成果が出ない
AIツールを契約したのに使われない。一部で成功しても全社に広がらない。効果があるのか分からない。これらは日本企業の大多数が直面している課題です。
AIプロジェクトの失敗率は最大80%（HBR 2025）
GenAI投資の95%が測定可能なリターンを未達成（HBR 2025）
ROI回収期間は2〜4年が標準（IBM / Menlo Ventures）
SNSの「AIで月収100万」は詐欺の典型パターン（FTC取締り強化中）
私たちの考え
大事なのは「AIを入れる」ことではなく「AIが成果を出す状態を作る」こと。私たちは自社でAIエージェント組織を実際に運用しながら、McKinsey、HBR、Gartner等の調査にも目を通し、AI導入の「現実」と向き合い続けています。
状況に合わせた分析で現状を正確に把握
状況に応じた具体的アクションプラン（期間・ステップ明示）
論文・調査レポートに基づくエビデンス提示
自社実証済みのAIエージェント組織の知見を活用
SNS誇大広告やベンダーの過大主張への防衛策も提供
分析の流れ
いくつかの質問から、あなたの企業の状況を把握します
AIツールを導入済みか？
No
Type 1
未導入
未導入
Yes
効果が出ているか？
No
Type 2
活用不足
活用不足
Yes
Type 3
浸透不足
浸透不足
Type 4
安全性
安全性
88%
企業がAIを定常利用
McKinsey 2025
80%
AIプロジェクトが失敗
HBR 2025
2-4年
GenAI ROI回収期間
IBM / Menlo Ventures
39%
EBIT影響を測定できている
McKinsey 2025
Type 1: AI未導入
社内でAIツールを一切利用していない / AI関連の予算がない / 「AIって何から始めれば？」
よくある状況
1A「何も分からない」型
AI/DXの知識がほぼゼロ。経営層が漠然と「うちもAIやらないと」と感じている段階
1B「IT基盤はあるがAI未経験」型
クラウド/SaaSは導入済みだが、AI/ML特有の領域は未着手
1C「経営トップが強い意志」型
投資意欲は高いが、社内に知見がなく外部丸投げリスクがある
提案方針
- 経営層向けAIリテラシーワークショップ（SNS誇大広告の見分け方含む）
- 業務フローの棚卸しとデータ資産の可視化
- 小規模ユースケース1件で概念実証（PoC）
- McKinseyの調査に基づく「ワークフロー再設計を伴うAI導入」設計
全世界の企業の88%がAIを定常利用（McKinsey 2025）。未導入はマジョリティから外れつつある
Type 2: 導入済みだが活用不足
AIツールは契約済みだが利用率が低い / 「使い方が分からない」「結局手動に戻った」の声
よくある状況
2A「ツールのミスマッチ」型
導入したAIが業務課題と合っていない。機能過多 or 機能不足
2B「現場が使わない」型
ツールは適切だが利用率が低い。トレーニング不足や心理的抵抗
2C「効果測定ができていない」型
使われているがROIが見えない。経営層も現場も効果不明
提案方針
- 現行ツールの機能と業務要件のギャップ分析
- 部門別・役割別の実務シナリオに基づくハンズオントレーニング
- KPIフレームワーク構築と効果測定ダッシュボードの整備
- チャンピオンユーザー制度と月次活用事例共有会
66%が効率向上を報告する一方、事業の本質的再構想は34%にとどまる（Deloitte 2026）
Type 3: 浸透に課題がある
一部の部署では成功しているが全社に広がらない / 「うちの部署には関係ない」の声
よくある状況
3A「サイロ化」型
先行部署の成功が他部署に共有されていない。部門間の壁が厚い
3B「推進体制の不在」型
AI推進の専任チーム・責任者がいない。誰が旗を振るのか不明確
3C「心理的抵抗」型
「AIに仕事を奪われる」「今のやり方で十分」という現場の抵抗
提案方針
- 部門別AI成熟度スコアリングと社内ショーケースイベント
- AI CoE（Center of Excellence）の設置支援
- 自己決定理論に基づく心理的抵抗への対応設計
- 人事評価へのAI活用・DX推進の組み込み
全社スケーリング未着手が約2/3。CoE戦略なしでは80%が非戦略的にとどまる（McKinsey / Gartner）
Type 4: セキュリティ・ガバナンス不安
「AIにデータを渡して大丈夫？」が最初の質問 / 法務・コンプライアンス部門が慎重
よくある状況
4A「ポリシー未策定」型
AIを使いたいが何をどこまで許可していいか分からない。ルールが何もない
4B「規制業界特有の懸念」型
金融・公共等、業界固有の厳しい規制がある。一般的なポリシーでは不十分
4C「ハルシネーション・偽情報リスク」型
生成AIの出力を業務に使いたいが、もっともらしい嘘の生成リスクが怖い
提案方針
- データの機密度分類とAI利用ポリシーの文書化
- NIST AI RMF / ISO 42001に基づくガバナンス構築
- Human-in-the-loop プロセスとRAG構成の設計
- 出力品質の定期サンプリング監査体制の構築
国内企業の49.7%がAI利用方針策定済み。中小は約半数が未策定（総務省 2025）
全タイプ共通の注意事項
SNS情報リテラシー
SNSのAI成功事例はインセンティブ構造の産物。「AIで月収100万」系は詐欺の典型パターン。FTCが取締り強化中。
期待値の適正化
AI失敗率は最大80%。GenAI投資の95%がリターン未達成。ROI回収は2〜4年が標準。短期的な魔法の杖ではない。
エージェントAI時代
23%がエージェントAIのスケーリングを開始。品質（正確性・一貫性）が本番運用の最大ブロッカー。GRAFFITIは自社で実証済み。
必要であれば、こういったサポートもできます
診断結果に応じて、具体的な実行のお手伝いが必要な場合はお気軽にご相談ください。
AIリテラシー研修
経営層・現場向けのワークショップ。SNS誇大広告の見分け方から実務活用まで
PoC / パイロット導入
小規模ユースケースでの概念実証。効果測定の設計も含めて伴走
ガバナンス構築
AI利用ポリシー策定、NIST AI RMF / ISO 42001対応、監査体制の整備
AIエージェント組織構築
自社で実証済みのAIエージェント基盤を活用した、自律型開発チームの構築