全社を挙げたAI活用を"伴走"で推進
―― 安全な環境整備からリテラシー向上、旬なツールの見極めまで
医薬品事業を営み、東証への上場を直近に控えるある上場準備企業（以下「同社」）は、ISAOの支援のもと、全社でAI活用を進めています。ISAOは特定のツールを一度導入して終わりにするのではなく、「顧問（伴走者）」として、安全に使える環境の整備から、全社のAIリテラシー向上、旬なAIツールの見極め・並走運用までを継続的に支援。現場が自らAIを日常業務で使いこなす状態づくりを進めています。
- 業種
- 医薬品事業を営む上場準備企業（東証上場を直近に控える）
- ご支援形態
- AI顧問・伴走支援（安全な利用環境の整備／全社リテラシー向上／ユースケース開発／ツール選定・並走運用）
- 導入ツール
- Claude・Gemini・Microsoft 365 Copilot の3ツールを並走
- 主な成果
- AIを使わない日がなくなるほどリテラシーが浸透／G検定 合格率100%／現場の自走／複数ツール並走による事業継続性の確保
背景・課題 ―― 「どこから・どう続けるか」が難しい
全社でAIを活用したい――という方針はあっても、実際には「どの業務から手をつけるか」「どのツールを選ぶか」「一度きりで終わらせず、どう現場に定着させるか」が悩みどころです。研修を一度実施しても、ツールを配っても、それだけでは使われ続けません。加えて、業務でAIを使う以上、セキュリティ面の配慮も欠かせません。
同社が求めていたのは、旬なツールを押し込む単発の導入ではなく、変化の速いAIの世界を一緒に走りながら、自社に合う形へ・安全に落とし込んでくれるパートナーでした。
伴走支援のアプローチ
ISAOは、次の流れで「顧問型」の伴走支援を提供しました。
- 安全に使える環境の整備：他社事例とIT担当の協力でAI利用のリスクを洗い出し、「どこまで・どう使うか」を決めてから開始しました。
- リテラシーの底上げ：基礎資格（G検定）の合格を支援し、対象メンバーの合格率100%を達成。身近な業務からAIに触れてもらいました。
- 手を動かすパイロット：現場に「困っている業務」を洗い出してもらいパイロットを選定。一緒に手を動かし、自走を目指しました。
- 新しいツールの導入：既存のMicrosoft 365 Copilotの限界を見極め、旬なAIツール3つを並走で新規導入しました。
- 3ヶ月ごとの見直し：「どのツールで何をすべきか」を3ヶ月ごとに見直し、AI戦略として整理して現場に渡しています。
導入して得た効果
- AIを使わない日がなくなった：全社でAIが日常的に使われるようになり、AIに触れない日がないほど活用が定着しました。
- 現場に根づく"見極める"リテラシー：使えるものには使えるAIを使い、使えないところは無理に深掘りしない――という現実的なリテラシーが、現場サイドにまで広がりました。
- AIの共通言語と推進役が育った：AIプロジェクトメンバーのG検定 合格率100%を達成し、各部門にAI活用を牽引する人材が生まれました。
- 現場の自走：担当者が自らユースケースを考え、手を動かせる状態になり、外部への依存を減らしながら活用範囲を広げています。
- 事業継続性の確保：AIが突然使えなくなる可能性もあるなか、複数（3つ）のAIに慣れておくことが、バックアップとして非常に優位に働きます。
今後の展望
引き続き3ヶ月ごとにツールを選定し、コスト面も見ながら最適化していきます。特に今後は、API課金制（従量課金）のAIが増えることを見据え、「誰に・どこまで任せるか」の設計が重要になります。
たとえば、費用のかかる有料ツールは社内の試験（資格）に合格した人だけが使えるようにする、その中でも特にリテラシーの高いメンバーに業務アプリ（スキル）を作ってもらい、ほかのメンバーはそれを使えるようにする――といった形で、コストとガバナンスを両立させる仕組みづくりを進めています。こうした課題を、いままさに一つずつ解決している最中です。
ISAOの顧問型支援とは
使えるAI・実務・ITの知見を重ねているからこそ、より実務的で実行可能性の高い支援を提供できます。単なるツール導入ではなく、御社の業務と環境に合わせて"使い続けられる形"まで並走します。
ちょっとした裏話 ―― ツール選定の考え方
ツール選定でまず大事なのは「使える」こと。多くの会社はGoogle環境かMicrosoft環境のどちらかです。そのどちらかに加えてClaudeがあるのが、最低限よい構成だと考えています。
実際、多くの現場ではMicrosoft 365 Copilotが使われています。ただ現時点では、自動化・汎用化の面ではClaudeが優れています。セキュアな環境と情報管理の観点でも、Claudeは入れておいた方がよいでしょう。一方で、NotebookLMのようなマルチモーダル用途ではGeminiが強い。だからこそ、Claude・Gemini・Microsoft 365 Copilotの3つを並走させる、というのがこのプロジェクトの結論でした。
環境別の目安としては、Microsoft環境なら「Claude＋Gemini」を足す。Google（Gemini）環境なら、最低限Claudeを足す。GeminiとClaudeがあれば、Microsoft 365 Copilotを足すメリットはほぼない、というのが現時点の私見です。
AIツールは数多くあり迷いがちですが、管理部門であればこの3つを追い続ければ十分です。大事なのは、ツールの進化を追うことに加えて、「AIを使った業務設計力」と「学習ループ（AI活用のためのデータ整備・業務の作り替え）」をどんどん回すこと。ここにこそ最も注力すべきで、管理部門であればこれ以上多くのツールを求める必要はない、と考えています。