生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、その実態とリスクは経営から見えにくくなっています。安全に使い続けられるルールと体制を整えなければ、せっかくのレピテーションを毀損しかねません。
利用方針や承認基準が曖昧なまま、現場が判断している
責任の所在が社内ではっきりしていない
かけている費用や、その効果を把握できていない
方針策定・体制構築・指標設計・運用設計・教育定着まで、AI活用を「経営の仕組み」にするための実行支援サービスです。ガバナンスとマネジメントを両輪で設計する点が特徴です。
AIガバナンスで安全に使える範囲を定め、AIマネジメントで成果につながる使い方へ継続的に改善します。両方を同時に設計することで、リスクを抑えながら成果を伸ばせます。
「守り」と「攻め」、両方を経営管理基盤として設計します。
現状の見える化から、ルールづくり、日々の運用、現場への定着まで。
バラバラに進めがちな取り組みを、6つのStepとして一気通貫でご支援します。
利用実態・リスク・体制・コストを棚卸しし、現在地を明確にします。
利用方針やリスク分類、承認フローなど判断基準を整備します。
AI委員会や主管部門など、意思決定の体制を定義します。
ROIや品質、インシデントなどをKPIとして可視化します。
申請・ログ管理・改善会議など、日々の運用ルールを設計します。
役職別研修やFAQを整備し、現場に根づかせます。
6つのStepを進めるうえで、経営・主管部門・現場がそれぞれ何を担うのかを、あらかじめ描いておくとスムーズです。
方針・投資判断・リスク許容度を決定
ルール整備・審査・横展開を推進
法務・情シス・人事と個別論点を審査
業務課題の抽出・PoC・効果測定を実行
利用実態と主要リスク、改善優先度を整理します。
利用可否や禁止事項、現場向けの具体例を明文化します。
ユースケース別のリスク判定と審査観点を標準化します。
利用量・コスト・品質・削減効果を可視化します。
申請・審査・ログ管理・責任分界を定義します。
役職別に、使ってよい例と相談先を具体化します。
A.B.C.デュアルモデルに沿って支援を進めることで、次のような変化が期待できます。
機密情報や監査不備のリスクを抑え、利用可否の判断コストを削減します。
成功事例を標準化し、削減工数やコストをKPIとして経営判断に接続します。
研修とFAQで組織能力として蓄積し、監査や顧客説明に耐える体制を整えます。
診断を通じて、次に必要なのが正式なアセスメントなのか、
方針策定からすぐに動き出せる状況なのかを見極めます。
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