福岡でAIコンサルを比較する時｜中小企業が提案で確認する5項目

提案書に「営業をAIで効率化」「社内DXを推進」とだけ書かれていても、初回の取り組みとしては広すぎます。見積書の下書き、会議後の決定事項整理、問い合わせ回答案、社内マニュアルの検索など、担当者と完成物が分かる一場面まで落とせているかを確認します。対象が具体的なら、必要な情報、失敗した場合の影響、確認する人を決められます。

候補業務が複数ある場合は、発生頻度、作業時間、扱う情報、最終確認のしやすさを同じ表で比べます。最初から全社展開を約束する提案よりも、まず一業務を安全に試す範囲と、その選定理由が説明されている提案の方が、現場で検証しやすくなります。

• 誰が、どの資料や回答を作る業務か
• AIへ渡さない情報と、匿名化できる情報は何か
• 出力を誰が、どの原資料と照らして確認するか
• 試行中に困った時の相談先は誰か

生成AIの導入では、便利な使い方だけを先に決めると、顧客情報や未公開資料をどこまで扱えるかで現場が止まります。提案には、入力しない情報、一般化・匿名化する方法、利用するサービスの設定や規約を確認する担当、人が最終判断する箇所が含まれているかを見ます。『安全に使う』という表現だけで終わらず、日常業務で迷う例に置き換えられているかがポイントです。

確認責任はAIに任せられません。たとえば提案書の下書きなら、事実関係、金額、納期、固有名詞を誰が確認するかを決めます。会議メモなら、決定事項、担当者、期限を元の記録と照らす役を置きます。AIの出力を使う人と、最終的に外部へ出す責任を持つ人が同じとは限らないため、提案段階で役割を分けておくと導入後の誤解を減らせます。

AIコンサルの比較では、『何時間削減できるか』だけを先に約束する提案には注意が必要です。初期の実証では、元の作業時間、修正回数、確認にかかった時間、次の週も使えたかを記録し、前後を比べます。数値がまだ取れない段階で大きな効果を断定する必要はありません。実証前に測り方を決めているかが、提案の実行力を見分ける材料になります。

比較表には、測定する工程と、数値を取る担当者も書きます。ある提案はAIの生成時間だけ、別の提案は人の確認まで含めているなら、そのまま削減率を比べられません。開始・終了の時点と対象件数をそろえるよう確認してください。

研修を受けた直後は使えそうでも、担当者が変わると利用が止まることがあります。比較したいのは研修時間の長さより、終了後に何が残るかです。部署別の入力例、確認表、業務手順、社内FAQ、実証の記録など、翌週に使い直せる形で渡されるかを確認します。

IPAのデジタルスキル標準は、全てのビジネスパーソン向けのDXリテラシーと、DXを推進する人材向けのスキルを分けています。全員が同じ深さで学ぶ必要はありません。日々使う人、業務を見直す人、ルールを管理する人の役割に応じて、何を残すかが分かれている提案が現実的です。

外部支援の比較表には、支援側の作業だけでなく、自社が準備することも書きます。業務を説明する担当者、利用ルールを確認する責任者、実証の結果を判断する場、社内へ共有する相手が不明なままでは、提案が良くても着手が遅れます。比較時には、各社の支援内容、期間、成果物、相談方法に加え、自社側の担当と判断日を並べます。

最終的には、各社の提案を「対象」「支援側の作業」「自社の作業」「費用」「確認できていない条件」に分けます。DOONへの相談でも、比較中に分からなくなった項目をそのまま伝えて構いません。資料を共有する場合は、他社の機密情報を外してください。