生成AI投資診断・投資戦略レポート

診断情報

診断対象

現在のAI利用範囲

情報の機密度

重視する成果

0 / 20問所要時間約7分

生成AI投資の目的と経営判断の明確さを確認します。

Q1. 生成AIで実現したい経営目標が、売上・品質・生産性などの具体的な指標と結び付いている。

Q2. AIを導入する業務と、導入しない業務の判断基準がある。

Q3. PoCから本番導入へ進むための評価基準が決まっている。

Q4. 経営層が生成AI投資の優先順位を継続的に見直している。

基盤・データ・教育・業務改革のどこへ投資すべきかを確認します。

Q5. 社内データはAIが利用しやすい状態に整理されている。

Q6. AI基盤、従業員教育、専用サーバー、業務改革などの投資優先順位が決まっている。

Q7. AIが利用するデータのアクセス権限が整理されている。

Q8. 利用するAIモデルを変更しても、自社の知識や作法を維持できる仕組みがある。

個人、チーム、プロジェクト、部門、全社のどこから始めるべきかを確認します。

Q9. 小さく検証し、成果を確認してから対象範囲を広げる方針がある。

Q10. 導入単位が、個人・チーム・プロジェクト・部門・全社のいずれかで明確である。

Q11. PoC対象には、成果を測定しやすい業務が選ばれている。

Q12. AI導入後の運用責任者が決まっている。

AI利用を個人の経験で終わらせず、組織の学びへ変える力を確認します。

Q13. AIの回答を評価し、改善点を次回利用へ反映している。

Q14. 成功事例だけでなく、失敗や修正内容も組織知として残している。

Q15. AI活用に関する勉強会、レビュー会、QC活動など、継続的に学ぶ場がある。

Q16. AI利用を支援するリーダー、社内エバンジェリスト、CoEなどの主体がいる。

生成AIへの投資を、組織能力として吸収できる土壌を確認します。

Q17. 重要な判断理由が記録され、後から参照できる。

Q18. Teams、メール、会議、プロジェクト管理の情報が業務単位でつながっている。

Q19. プロジェクトのリスク、未決事項、レビュー予定などを継続的に把握できる。

Q20. AIを利用するたびに、組織の作法や知識が更新される仕組みがある。

投資吸収力 / 100

診断結果だけでは決定できない、企業固有の投資配分、予算、対象業務、セキュリティ構成、推進体制、PoC評価指標を、経営層・現場責任者へのヒアリングと業務資料の確認を通じて具体化します。