AI導入で業務改善してみよう｜評価・改善フェーズの進め方

AI導入プロジェクトでは、PoC（試験導入）が終わった時点で安心してしまいがちですが、本当に効果が出るかどうかを左右するのは「評価・改善」フェーズです。

この工程で成果の見極めと改善を繰り返すことで、AIが“現場で使える戦力”へ育っていきます。

本記事では、AI導入プロジェクトにおける 「評価・改善」フェーズの目的、手順、チェックポイント をわかりやすく解説します。

1. なぜ「評価・改善」が重要なのか？

AIは導入して終わりではなく、育てて使うものです。

• はじめは誤回答や認識ミスが起こる
• 現場の業務フローとの噛み合わない部分が出てくる
• 想定外の質問や例外パターンが発生する

これらを放置すると、AI活用はすぐに形骸化してしまい、
「AI導入したのに全然使われない…」
という典型的な失敗パターンに陥ります。

逆に、評価 → 改善を回せば、AIは どんどん賢くなり、現場の戦力 になります。

2. 評価フェーズ：何をどう測る？

① 数値評価（定量）

PoCの目的に応じて、次のようなKPIを設定します。

• 対応時間の削減率（例：問い合わせ1件あたりの時間が30%削減）
• 自動化率（AIが自動で回答した割合）
• 人件費削減額
• 一次解決率
• 誤回答率、アラート発生回数

AI導入は“改善効果が数字で出る”ので、定量評価は必須です。

② ユーザー評価（定性）

現場スタッフ・ユーザーからの意見も重要。

• 「回答精度はどうか？」
• 「使いやすいか？」
• 「業務が本当にラクになったか？」
• 「どんな場面で困ったか？」
• 「想定外の入力はあったか？」

現場の声は改善点の宝庫やで。

3. 改善フェーズ：どうやってAIを強化するか？

評価結果をもとに、AIの弱点を1つずつ潰していきます。

① ナレッジの補強

誤回答の多かった領域を重点的にアップデート。

• FAQの追加
• 具体例の追加
• 例外処理の追記
• 製品マニュアルの構造化

“AIの間違い＝ユーザーのニーズ”
改善チャンスやで。

② プロンプト（指示文）の改善

DifyやLLMでは、プロンプトの質が結果を大きく左右します。

改善例：

• 具体的な制約条件を加える
• 回答形式を統一する
• 禁止事項を明記する
• 追加情報が必要な場合は質問させる

「AIがズレた回答をする → その原因を特定 → 指示文に反映」
このループが超重要。

③ 業務フローとの再調整

AIが現場にフィットしているかを確認。

• AIはどこまで対応し、人はどこから対応するか？
• エスカレーションの基準は？
• 例外フローは整理できているか？
• 現場の負担が逆に増えてないか？

AIと人間の役割分担を最適化することで、業務全体の効率が伸び続けます。

④ 自動化範囲の拡大

一定効果が出たら、次の一手へ。

• 営業領域へのAI展開
• 契約書チェックの自動化
• 日報分析への活用
• 返品処理や在庫管理との連携

成功した領域を横展開していくのが成長の鉄板パターン。

4. 成功する企業の共通点：評価→改善を“回し続ける”

AI導入でしっかり成果を出している企業には、共通した取り組み方があります。

まずは 小さく試す（PoC） ことでリスクを抑えつつ実験し、続いて効果を正しく見極めるための 評価基準を明確に設定 します。

そして、得られた結果をもとに改善点を見つけ、改善ループを継続的に回していく。

この一連の流れを途切れさせずに回し続けられる企業ほど、AIの恩恵を最大限に引き出し、業務効率化やコスト削減につなげることができる。

5. 評価・改善のチェックリスト

最後に、プロジェクト担当者が押さえるべき要点をまとめます。

評価（E）

• KPIは明確か？
• 数値で効果を評価できているか？
• 現場の声は回収できているか？
• 誤回答の分析はできているか？

改善（A）

• 誤回答に対するナレッジ更新は完了したか？
• プロンプトは最適化されているか？
• 現場フローとのズレは解消されたか？
• 自動化範囲を広げる余地はあるか？

まとめ：AI導入の成果は“評価・改善”が決める

AI導入プロジェクトの成功は、評価 → 改善 → 再評価このサイクルをどれだけ回せるかで決まります。

PoCで見えた課題を1つずつ改善していけば、AIは“現場に馴染んだ最強の業務パートナー”へ成長します。

小さな改善でも積み重ねれば、業務効率の爆発的な向上につながりますよ。