ストーリー

AIユースケースの4つの分類

エンタープライズにおけるAIユースケースは、大きく4つのカテゴリに分類できます。

ユースケースのポートフォリオ設計:

          ビジネスインパクト
          高い ↑
               │  意思決定支援  │  プロダクト組み込み
               │  ・需要予測    │  ・AI搭載機能
               │  ・リスク分析  │  ・自動最適化
               │───────────────┼────────────────
               │  社内業務効率化│  顧客体験向上
               │  ・議事録生成  │  ・チャットボット
               │  ・コード支援  │  ・パーソナライズ
          低い └──────────────────────────────→
               短い        実現期間        長い

各カテゴリの詳細と代表的ユースケース

カテゴリ1: 社内業務効率化

カテゴリ2: 顧客体験向上

カテゴリ3: 意思決定支援

カテゴリ4: プロダクト組み込み

ユースケース発見手法

手法1: ペインポイント分析

現場の「困りごと」からAIユースケースを発見する方法です。

効果的なヒアリング質問例:

1. 「毎日/毎週、必ずやっている繰り返し作業は何ですか？」
2. 「その作業に何時間かかっていますか？」
3. 「その作業で最もストレスを感じる部分はどこですか？」
4. 「もしその作業が半分の時間でできたら、何に時間を使いますか？」
5. 「過去1ヶ月で、データが足りず判断に困った場面はありますか？」

手法2: プロセスマイニング

業務プロセスのログデータから自動化・AI化の候補を発見する方法です。

手法3: ベンチマーク分析

同業他社や先進企業のAI活用事例を参考にする方法です。

ユースケース評価マトリクス

発見したユースケースを体系的に評価するためのフレームワークです。

評価基準（5段階）

評価マトリクスの使い方

総合スコア = Σ（各軸の評点 × 重み）

例: 社内ナレッジ検索AIの評価
  ビジネスインパクト: 4 × 0.30 = 1.20
  技術的実現可能性:  4 × 0.25 = 1.00
  データ準備状況:    3 × 0.20 = 0.60
  導入リスク:        4 × 0.15 = 0.60
  実現スピード:      4 × 0.10 = 0.40
  ────────────────────────────
  総合スコア:               3.80 / 5.00

評価結果の分類

ポートフォリオとしての設計

ユースケースは単体ではなく、ポートフォリオとして設計します。

理想的なポートフォリオ構成

時間軸でのポートフォリオ展開:

Phase 1（0-3ヶ月）: クイックウィンで信頼獲得
├── 議事録自動作成
├── コードレビュー支援
└── 社内FAQ検索

Phase 2（3-6ヶ月）: 戦略的ユースケースに展開
├── カスタマーサポートAI
├── 営業支援AI
└── データ分析基盤

Phase 3（6-12ヶ月）: プロダクト組み込みへ
├── AI搭載機能のリリース
├── 意思決定支援ダッシュボード
└── 全社AIプラットフォーム

ポートフォリオ設計の注意点

まとめ

チェックリスト

• AIユースケースの4つの分類を理解した
• 3つのユースケース発見手法を理解した
• 評価マトリクスの使い方を理解した
• ポートフォリオとしての設計方法を理解した

次のステップへ

次は「AI導入のROI評価」を学びます。選定したユースケースに対して、投資対効果を定量的に評価する方法を身につけましょう。

推定読了時間: 30分