もう「使ってみる」は遅い。AIを「自社の仕組み」に変えるDeNA式評価
メタデータ：
- 記事ID: 20250910
- 作成日: 2025年9月10日
- カテゴリ: AI活用術
- タグ: AI思考術, 生産性向上, 業務改革
"とりあえず使ってみる... そのまま“現場の工夫任せ”で終わる..."
実験は必要ですが、仕組み化へ踏み出せなければ成果は偶然のままです。評価設計→運用→改善のサイクルを“技術”ではなく“経営課題”として回す。これが、自社にAIを定着させる唯一の道です。
評価は“使い心地”ではなく“業務価値”で測る
体験談評価は捨てる。 代わりに、KPIツリーで測ります。上位KPI（粗利・リード獲得・欠品率）→ 中位（処理件数・一次修正率・応答時間）→ 下位（AI提案採択率・再作業時間）。AIは下位から効き、上位に波及します。影響経路を明文化し、“何がどれだけ良くなったか”を定点観測します。
運用の骨格（最小ガバナンス）
1. 権限：公開前は人間承認必須（高リスク領域）。2. データ：入力ログを匿名化保存（学習・監査用）。
3. 安全：NGワード/外部送信禁止項目のチェック。
4. 継続：週次で“失敗と改善”のふりかえり会。
仕組みは軽く、守るべき線だけ太く。これが回る設計です。
事例：問い合わせ対応の評価設計
"即レスしたい... でも誤案内は絶対にダメ..."KPI：一次回答時間-60%、再問い合わせ率-30%。
運用：AI案→担当者承認→返信。誤案内は“重大インシデント”としてレビュー、プロンプトとガードレールを更新。2週間で平均応答時間が47%短縮、再問い合わせは18%低下（社内運用値）。
まとめ：実験で終わらせず、仕組みで育てる
AIは“人の頑張り”ではなく“運用の仕組み”で強くなります。 評価の言語を揃え、運用の線を引き、毎週改善する。これで、AIは“現場の技術”から“会社の資産”に変わります。あなたの会社でAI導入を検討中の方へ
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