実務でのAI導入は、課題明確化 → PoC（概念実証） → 本格導入・運用の流れを基本とし、データ整備やセキュリティを並行して進めるステップが一般的です。複数の情報源から合成すると、以下の5つの主要ステップに整理されます。
1. 目的・課題の明確化と業務範囲の選定
- 解決したい業務課題を特定し、AI活用のイメージを検討（例: 入力→処理→出力のフロー可視化、関係者共有）。
- 自社業務にAIが適するかを判断し、KPIや初期費用を試算。
2. データ基盤の整備と準備
- 学習用データの収集・品質評価を行い、AI環境を構築。
- セキュリティや法務担当を巻き込み、データ取り扱いを明確化。
3. AIツール選定とPoC実施
- 小規模PoCでモデル構築・検証（精度、遅延、負荷をKPIで評価）、Go/No-Go判断。
- プロトタイプ開発で業務適用性をテストし、改善策を定義。
4. 試験運用とシステム組み込み
- AIを既存システムに統合し、試験運用を実施（フィードバック収集）。
- ユーザー教育を並行し、プロンプト作成などの実践スキルを習得。
5. 本格導入・運用改善とスケーリング
- PoC成功後、全社展開し、継続的な学習・KPI監視で最適化。
- 人材育成、ガバナンス（倫理・法令遵守）を強化し、活用文化を醸成。
これらのステップは情報源により4〜9ステップと異なりますが、構想・検証・実装運用の3段階で進めるのが成功のポイントです。生成AI特化の場合、教育・セキュリティを強調。自社規模に応じ段階的に進め、失敗リスクを最小化してください。
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