この診断の使い方
自社のAI活用がどの段階にあるかを、4つの軸で測る自己診断である。各項目に「はい」で答えられるかを判定し、軸ごとの点数からレベルを見る。
目的は点数を上げることではない。最も低い軸を特定し、次の一手をそこに打つことである(第23章)。活用範囲を広げようとしても、データ整備度が低ければ着手ごとに調査から始まる。ガバナンスが低ければ、把握されていない利用が増えて統制が効かなくなる。
チェックの状態はこの端末のブラウザ内に保存される。印刷して関係者と突き合わせる使い方も想定している。
軸1. データ整備度
使えるデータがあるか、定義が一致しているか。第6章・第7章と連動する。
軸2. 組織体制
4つの役割に人がいるか、時間が確保されているか。第8章と連動する。
軸3. ガバナンス
区分・経路・責任分界・棚卸しがあるか。第16章・第21章と連動する。
軸4. 活用範囲と継続性
本番稼働して継続している件数と、その運用の質。第14章・第24章と連動する。
集計
軸ごとに「はい」の数を数え、下の表に書き込む。印刷して使う場合はこの欄に記入する。
| 軸 | 項目数 | 「はい」の数 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 1. データ整備度 | 6 | / 6 | % |
| 2. 組織体制 | 8 | / 8 | % |
| 3. ガバナンス | 9 | / 9 | % |
| 4. 活用範囲と継続性 | 9 | / 9 | % |
| 合計 | 32 | / 32 | % |
レベルの目安と次のアクション
合計の割合からレベルを判定する。ただし合計より、最も低い軸を見ることが重要である。
| レベル | 目安 | 典型的な状態 | 次のアクション |
|---|---|---|---|
| レベル1 検討段階 | 25%未満 | 個人利用が始まっている。組織としての取り組みは未着手。把握されていない利用がある可能性が高い | 入力してよい情報の3段階を決めて周知する。使用中のサービスを棚卸しする。この2つだけで実害の多くが減る |
| レベル2 試行段階 | 25〜50% | PoCを実施している。本番化したものは少ない。データ調査に時間がかかる | 着手前に中止条件と判定期限を決める運用を入れる。件数の多い業務を1つ選び、データの棚卸しから完了まで通す |
| レベル3 運用段階 | 50〜75% | 本番稼働している仕組みがある。品質と費用の把握が部分的 | 検証セットを作り、回帰テストを定期実行する。人による修正の割合を月次の項目に加える |
| レベル4 定着段階 | 75%以上 | 複数の仕組みが継続稼働し、品質と費用が数値で管理されている | 共通の仕組み(社内検索・認証・プロンプトのテンプレート)を中核組織が提供し、個別の自作を減らす。失敗事例の共有を仕組みにする |
軸ごとの読み方
診断結果の使い方
この診断は、次の3つの場面で使うことを想定している。
- 現状の共有 ― 経営層と現場が同じ項目を見て判定すると、認識のずれが具体的に現れる。ずれた項目そのものが議論の材料になる(第15章)。
- 投資の順序決め ― 最も低い軸に対する施策を優先する。活用範囲だけを広げても、他の軸が低ければ同じ問題が繰り返される。
- 定期的な確認 ― 半年または1年ごとに再診断し、変化を見る。項目が固定されているため、比較ができる。
1番目の使い方が最も実用的である。同じ32項目に対して、立場の違う人が別の判定をした場合、その差が組織内の情報の非対称性を示している。