システムやAIの導入評価は、主にコスト、効果、リスク、実行可能性、戦略適合性の5つの評価軸を用いて行い、数値化・チェックリストで判断します。
導入評価の基本的な進め方
システム・AI導入時の評価は、以下のステップで体系的に実施します：
- 評価軸・項目の決定：コスト（イニシャル・ランニング）、効果（時間削減・ミス減少などの定量目標）、リスク（技術・属人化）、実行可能性（PoCで精度検証）、戦略適合性（業務理解度・将来性）を軸に設定。
- 重み付けと閾値の設定：各軸に優先順位と「不採用基準」（例: 精度70%未達で中止）を決め、定量的にスコア化（3〜5段階評価）。
- チェックリスト活用：対象業務の適合性、成功・失敗定義、関係者役割を明確化。
具体的な評価項目例
| カテゴリ | 評価項目例 |
|---|---|
| 企業・ベンダー | 財務体質、導入実績、提案理解度、プロジェクトリーダー経験 |
| システム | 機能網羅性、操作性、信頼性、安全性、将来拡張性 |
| コスト・プロジェクト | イニシャル/ランニングコスト、スケジュール妥当性、SE体制 |
| 効果測定（導入後） | 売上向上、業務時間削減を定量評価。チェックリストで成果項目を事前定義 |
PoCと撤退条件のポイント
- AIなどの新技術では、PoCで技術課題（例: 3ヶ月で精度70%）を検証し、未達時は撤退。
- 監視指標例: システム統合成功率、プロンプトドキュメント化率、属人化リスクスコア。
これらにより、客観的な選定と費用対効果の確認が可能で、導入後の効果測定も必須です。自社状況に合わせてカスタマイズしてください。
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