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生成AIを活用した組織変革プログラム

  • DX/デジタル推進
  • 人事制度・組織活性化

「AI活用9割超え」による組織変革へ!
持続可能な生成AI活用文化の創造

課題

  • これから生成AIを導入したいが、どのように進めれば良いか分からない
  • 生成AIを導入したが活用度が上がらない(活用度が高い社員は1〜2割程度)
  • 導入した生成AIツールを使いこなし、業務効率や質を高めたい
  • 一部の先進的ユーザーのみの活用に留まり、組織全体への浸透が進まない
  • 生成AIの真価を発揮できるユースケースがなかなか増えず実務での活用が進まない
  • 3年後を見据えて広くナレッジ活用や企画・開発、業務プロセスの自動化など、様々な領域で生成AIを活用できる計画を立てたい

対象の業種 、部門、領域、職種

  • デジタル戦略部門:DX推進部、デジタル変革推進部など
  • IT戦略部門・:情報システム部、IT企画部など
  • ナレッジマネジメント部門:知識管理部、情報管理部など
  • イノベーション推進部門:新規事業開発部、イノベーション創出部など
  • データ戦略部門:データサイエンス部、アナリティクス部など
  • 経営企画部門:戦略企画部、事業企画部など

JMACの生成AIを活用した組織変革プログラムの特徴

JMACは、単なるツール導入支援にとどまらず、組織の生成AI活用能力を根本から向上させる包括的なアプローチを提供します。経営コンサルティングの豊富な経験と最新の生成AI技術知見を組み合わせ、貴社固有の課題に最適化されたソリューションを共創します。

  • 実践的な仕事術指導:生成AIを活用した具体的な業務改善手法をコンサルタントが直接アドバイス 
  • 技術的専門性:生成AI技術のトップランナーとの連携により、最新技術動向を踏まえた高度な活用法を提案 
  • 将来志向の戦略策定:3年後の生成AI技術進展を予測し、逆算したマスタープランづくりを支援 
  • 伴走型支援:貴社ならではの生成AI活用アプローチの発見と定着を継続的にサポート
  • 組織変革の視点:単なるツール活用を超えた、組織の知識創造能力向上を目指した取り組み設計

JMACのコンサルティングで実現できること

  • 積極的な利用者が増え、日々の業務での活用により効率化、発想の拡大、気づきの創出、新しい提案の創出を実現などが進む
  • 業務の質的・量的改善 • 余力創出によるより創造的な業務への時間確保ができる
  • 組織全体での生成AI活用文化の醸成 • 持続可能な生成AI活用の仕組みを構築する

JMACによる支援内容案

【① 選定支援】視点/方法

【② 用途・期待の把握】パイロットメンバーヒアリング/全社アンケート

【③ 生成AIモデル】選定支援

【④ 導入研修の企画・実施】

【⑤ 定例会企画・運営支援】参加、ファシリテーション/日々の問い合わせ対応 (頻度・方法・内容等はご相談)

【⑥ とりまとめ支援】枠組み提供 (貴社メンバーによる整理)

【⑦ マスタープラン立案支援】とりまとめの枠組み提供/生成AIに関する 情報提供

【オプション パイロット取り組み整理】事業・組織特性反映/3年後の生成AIの進化反映

JMACの支援範囲

生成AIを活用した組織変革プログラムの進め方

生成AI導入から活用定着までを体系的に支援するステップです。各段階で実践的なサポートを提供し、組織に最適化された活用方法を確立します。
 

ステップ1

現状把握とチーム編成

各部門・業務についてのヒアリングを実施し、用途の拡がりと生成AIへの期待を整理。意欲的なメンバーでパイロットチームを編成します。

ステップ2

基盤構築

初期教育を通じて基本的な活用スキルを習得。複数の生成AIモデルを試用できる環境を整備します。

ステップ3

実践活動

半年間のパイロットチーム活動を展開。メンバーは日々積極的に生成AIを業務で活用し、経験を蓄積します。

ステップ4

学び合いと改善

2週間に1回の定例会で事例共有、コンサルタントからのアドバイス、ユースケースのとりまとめを実施。コミュニティでの質問・ディスカッションも活性化させます。

ステップ5

成果の体系化

半年間の活動成果をユースケース集・活用の手引きとして整理。活用促進策を立案し、全社展開につなげます。

ステップ6

将来計画の策定

生成AIの技術進展予測を踏まえた3カ年マスタープランを立案し、経営陣へ提案します。

支援のステップ

事例

業界:化学製品製造・販売

会社プロフィール:ユーザー数 500名規模

テーマ:生産技術者教育体系の構築

背景:生成AIの活用を求める声は多いがモデル・ツール選定含めて情報不足、検討不足に陥っていた。

  • 生成AI利用ガイドラインは策定済みだが、実際の活用が進まない
  • 具体的な活用方法が見えない
  • 議事録作成、過去情報の参照、法規制対応など、様々な用途への期待があるが体系化されていない
  • セキュアに使える生成AIツールの選定・導入方法が不明

取り組み内容:

  •  パイロットチーム方式:10〜20名の意欲的なメンバーによる先行取り組み
  • 複数モデル比較検討:ChatGPT、Claude、Copilot等の特性を実業務で比較評価
  • 定例会での学び合い:月2回の定例会で事例共有と相互学習を促進
  • 技術パートナー連携:生成AI技術のトップランナー企業とJMAC協働による技術サポート
  • 段階的展開:今年度中に自社適合モデルを見極めた上での本格導入へ

成果:

  • 活用率向上    :パイロットメンバーの日常業務での生成AI活用率が90%以上に向上 
  • ユースケース創出    :資料作成、推敲、社内教育への活用(練習問題作成など)、その他業界特有の活用法を発見
  • 効率化実現    :議事録作成時間50%削減、資料作成の初稿作成時間70%短縮を達成
  • 組織文化変化    :「生成AIを使うのが当たり前」の文化が部門を超えて拡大
  • 戦略的方向性確立    :3カ年マスタープラン策定により、知識資産活用による競争力強化の道筋を明確化

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