PRACTICE ／ ROADMAP
技術選定からではなく、目的合意から始める
AIプロジェクトの成果は、技術の高度さだけでは決まりません。目的、現状、将来像、学習、業務への組み込みを、どの順序で進めるかによって大きく変わります。
書籍では、AI品質経営の導入を7フェーズ・23ステップに整理しています。本ページでは、各フェーズの目的、中心的な問い、主な成果物、次へ進む条件を示します。
7 Phases
AIを使う理由、変えたい判断、成功と停止の条件を共有する。
次へ進む目安 関係者が同じ目的を説明でき、スコープと判断体制が合意されている。
データ、業務、判断、会議、文化の現状を地図化する。
次へ進む目安 技術課題と組織課題が分けられ、優先課題が説明できる。
顧客価値、品質プロセス、データ・AI、ガバナンスの将来像を描く。
次へ進む目安 PoCで検証する価値仮説と評価軸が定まっている。
小さな範囲でAIの可能性と限界を現場が体験し、使い方を学ぶ。
次へ進む目安 精度だけでなく、業務での読み方と改善仮説が共有されている。
PoCの学びを会議、指標、業務フロー、責任へ組み込む。
次へ進む目安 日常業務の中にAI結果を使う場と責任が設計されている。
分析結果を「見る」から「判断に使う」へ変え、改善を習慣化する。
次へ進む目安 改善、評価、学習が複数回回り、特定担当者だけに依存していない。
組織が自ら問い、AIと学び、必要に応じてRAG・エージェントへ進化する。
次へ進む目安 問い・判断・改善の型が組織に残り、次のテーマを自ら設定できる。
Cautions
