PoCで手応えは出た。でも“本番で使ってよいか”は、精度の数字だけでは答えられない。
業務起点で、生成AI・AIエージェント活用をPoCで終わらせず、本番判断・定着まで伴走します。机上で終わらせず、動くPoC・検証環境で確かめながら進めます。
Our Approach
AI導入は技術選定ではなく、業務判断・運用判断・責任判断
生成AI・AIエージェント活用を「どの業務に・どこまで・誰の承認で」使うかという業務判断・運用判断・責任判断として整理します。BEMはそこを整理する会社です。
そして机上で終わらせません。検証環境や小さなPoCを動かし、見える形で本番判断を前に進めます。
属人化を、なくすことから始めない。「特定の人しか知らない判断」──いわゆる暗黙知を、すべてマニュアルにできるとは考えていません。BEMが先に言葉にするのは、正解の出し方より、迷ったときの止まり方です。どこで止め、誰に戻し、何が揃えば再開するか。
AS-IS / TO-BE / GAP で課題を構造化
効果×実現性で優先順位・使う/使わないの線引き
業務要件・運用要件・評価観点を整理
動くPoCで確かめ、Go/No-Go材料を揃える
使われ続ける条件（KPI・運用ルール・役割）まで
ワークフロー化 ── 正解条件より先に、止まる条件を書く
ハーネス設計 ── 任せる範囲を囲う。起案はAI、確認と決定は人
改善ループ ── 出た誤りを、次の前提条件や確認手順へ変えて戻す
BEMはこれを、AIドリブンな業務運用と呼んでいます。
工程を減らすことから始めない。先に、人が立つ場所を決める。
全工程に人が関与する配置
AIに委ねる範囲と、人が担う要所
このページの原案にもAIを使いました。ただし、そのまま公開はしませんでした。文章が整っていることと、判断があることは別です。BEMは、AIを増やす前に、AIの出力を疑う役割と、最後に誰が決めるかまで設計します。
“本番に進めてよいか”は、精度だけでは決まりません。BEMはこの観点で、PoCを「本番判断に使える形」に整理します。結果や数値は載せていません──これは"何を見るか"の枠です。
※ SIer・コンサルの提案や既存体制に、そのまま足せる共通の判断材料として使えます。「判断に必要な証拠」は代表例です。何をどこまで揃えるかは、対象業務・データ・体制によって変わるため、案件ごとに決めます。
| 観点 | 何を見るか | 判断に必要な証拠（例） | 未充足だと何が起きるか | 次に進める条件（Go/No-Go） |
|---|---|---|---|---|
| 精度・品質 | 正答率・ばらつき | 業務担当が正解を付けたテストセットと、同条件で回した結果の比較表 | "デモでは動く"が本番で崩れる | PoC結果で一緒に判定 |
| 例外・根拠 | 想定外入力時の挙動／回答の出どころ | 想定外入力を含む例外ケースの応答ログ／回答ごとの参照元の提示 | 想定外の出力が起きる／現場が信頼できない | 同上 |
| 監査・権限 | 誰が何を見た／操作したかを追えるか | 入力・処理・出力・承認の記録項目の定義と、誰が何を見られるかの権限表 | 権限・記録・責任の説明が難しくなる | 同上 |
| 責任分界 | AIに任せる／任せないの線・承認点 | 業務ステップ単位で担う／担わないを書き分けた表と、人が承認する点の一覧 | 任せる範囲の判断がぶれる | 同上 |
| 運用・定着 | 運用主体・更新ルール・使われ続ける条件 | 運用フロー・更新責任者・利用率以外の指標（詰まりが減ったかを見る指標）の定義 | 利用が継続しない | 同上 |
| コスト制御 | 上限・想定外検知 | 利用量の想定と実測の対比、上限設定と超過時の検知の設計 | コストが想定外に増える | 同上 |
| 総合 | 精度だけでなく、業務上の詰まりが減るかで判断 | Go／条件付Go／No-Go | ||
“動いた”ではなく、“使ってよい”へ。──この判断材料を揃えるのが、次の3つの支援です。
うち「責任分界（AIに任せる／任せない）」の線の引き方は、下の境界表で。
詰まり → なぜ起きるか → どう整理するか → 何が判断できる状態になるか。手元に何が残るかは「成果物」に示します。期間は対象範囲によって変わるため、代表的な進め方は下の例を目安にしてください。
01
Q2 何を見るかを先に決める｜使う業務・使わない業務の線引き
詰まり：生成AI活用の方針を求められているが、業務テーマに落ちていない。
なぜ：適用候補が業務単位で棚卸しされず、効果×実現性で比較できていない。使わない所の線引きもない。
整理：業務の棚卸し → 業務別の適用候補 → 効果×実現性で優先順位 → 使う／使わないの線引き → PoC候補・ロードマップ素案。
判断できる：どの業務から・何を期待して・何から着手するか（PoC候補は小さく試せる形まで）。
成果物：業務棚卸しと業務別の適用候補一覧／効果×実現性の優先順位づけ／使う・使わないの線引き／PoC候補とロードマップ素案。
※ 短期で着手したい場合は「ユースケース整理ワークショップ」（半日〜1日）から。適用候補の洗い出しと優先順位づけを素早く行います。
02
Q1 本番判断に使える形へ｜例外対応・運用負荷・責任分界・データ更新まで
詰まり：PoCは成功して見えても、本番判断に使える材料が残っていない。次フェーズの社内説明が止まる。
なぜ：精度・利用率・時短だけを見て、例外対応・根拠提示・運用負荷・責任分界・データ更新を評価軸に入れていない。
整理：動くPoCで確かめながら評価軸を整理（精度だけでなく根拠提示・運用負荷・責任分界・例外時挙動・応答速度・コスト）。評価セット設計・Go/No-Go基準・本番化リスク一覧。
判断できる：本番に進んでよいか・どこまで期待してよいかを、経営・情シスが判断できる材料が揃う。
成果物：評価軸と評価セットの設計／Go/No-Go基準／本番化リスク一覧。
03
Q3/Q4 役割と責任分界・使われ続ける条件｜業務・情シス・ベンダーの論点をつなぐ
詰まり：関係者・業務・技術・ベンダーが分かれて、推進が止まる。
なぜ：論点がつながらず、技術設計と業務要件を一人で橋渡しできる人がいない。
整理：継続支援として論点整理・関係部門調整・AI/クラウド/データ設計レビュー・PoC推進・ベンダー調整・意思決定資料作成。必要に応じて検証環境や小さなPoCを実装し、見える形にして判断を早める。表に出る／裏側で支える、どちらも調整可能。
判断できる：各フェーズで次に進むGo/No-Goと材料が継続的に揃う。
成果物：論点整理と意思決定資料／AI・クラウド・データ設計のレビュー記録／必要に応じて検証環境や小さなPoCの実装。継続支援のため、各フェーズで積み上がる形になります。
業務課題の整理から、クラウド上での小さなPoC構築、評価軸設計、テスト、本番化リスク整理までを、3ヶ月を目安に伴走します。本番開発を前提に作り込むのではなく、業務・技術・運用の論点を見える化し、Go/No-Goを判断できる状態をつくります。
※ AI活用診断・PoC評価設計・AI/DX伴走PMO＋アーキテクトを組み合わせた代表的な進め方です。
見える形は目安です（業務・データ・権限により変動します）。
起案はAI、決定は人。任せてよい業務／任せてはいけない業務を、監査できる形で設計します。
04
詰まり：社内ナレッジをAIで活用したいが、根拠・権限・更新が不安。
整理：文書棚卸し・権限／公開範囲・データ品質／更新ルール・検索／回答UX・エビデンス提示方針・導入ステップ。精度比較だけでなく、現場運用の判断材料まで。
判断できる：どのデータで・どこまで信頼して使えるか。
05
詰まり：判断業務・問い合わせ・調査分析などにエージェントを使いたいが、どこまで任せていいか・監査が不安。
整理：担う／担わないの定義（＝任せてはいけない業務を明示）・データ／API連携・入力／処理／出力／承認を追える監査設計（顧客側で検証できる粒度）・単一／マルチの切り分け・本番化リスクと評価計画。
判断できる：どの業務を、どの範囲でAIに委ね、人がどこで承認するか。計算・厳格ルールは決定論的な仕組みへ外出しし、AIは起案者・決定は人というハイブリッド設計に。
※ 業務例の詳細はNDA前提で共有します。
PoCが本番で止まるのは、精度だけの問題ではありません。承認・責任分界・例外時に人が確認し戻せる状態まで決まって、はじめて業務に任せられます。任せない業務を決めることで、任せてよい業務を本番に出す──止めるためでなく、進めるための線引きです。
※ これは"審査表"ではなく、委任範囲を一緒に決めるためのたたき台。SIer・コンサルの提案や既存体制に、そのまま足せる共通の判断材料として使えます。
| 業務/判断 | AIに任せてよいこと | 人が確認すること | 人が決定すること | 任せない理由 | 進める条件 |
|---|---|---|---|---|---|
| 社内ナレッジ照会（RAG） | 候補回答・要約の起案 | 参照元・最新性 | 対外利用してよいか | 根拠を示せないと誤用される | 参照元提示＋更新ルールがある |
| 問い合わせ一次対応 | 返信ドラフト生成 | 事実・トーン | 送信の可否 | 誤情報の対外発信リスク | 送信前の人手承認フローがある |
| 定型の集計・分類・起案 | 分類・集計・下書き | 例外・境界ケース | 確定処理 | 例外時の扱いが曖昧になる／想定外の出力に気づけない | 例外検知と差し戻し導線がある |
| レビュー・チェック補助 | 観点出し・抜け漏れ指摘 | 重要度・優先順位 | 合否・採否 | 責任を伴う判定は人が負う | 判定基準と記録が残る |
| 重い判断（契約承認・例外承認・最終決裁 等） | 材料整理・論点提示まで | 論点の妥当性 | 承認・決裁そのもの | 説明責任・責任の所在が人にある | AIの役割を材料整理・論点提示に限定し、承認者・記録・差し戻し手順を明示する |
起案はAI、決定は人。──線を引くのは、安心して任せられる範囲を本番に出すためです。
生成AI/DX提案をしたいが、AI評価設計や業務×情シスの論点整理を補強できる人がほしい——そんな場面で、提案・既存体制に入って担います。
SIer・コンサルの提案に、“本番に進めてよいか”の判断材料を足す役割として入ります。既存体制・役割分担は崩さない前提です。
Foundation
AI/DX伴走を支える横断技術力
AIの議論を「動くPoC・本番運用」まで落とせるのは、クラウド設計・PM/PMOという土台があるからです。これらは単独の売り物ではなく、AI/DX伴走を本番で破綻させないための地力として備えています。
インフラからAIまで横断して見られるため、技術選定・非機能要件・運用設計の論点を、業務側の判断とつなげて整理できます。
PoCで判断材料を揃えた後は、必要に応じて本実装・開発支援にも対応します（既存のSIer・開発体制と連携した要件定義・アーキテクチャ設計・実装レビュー・PMO・開発伴走まで）。まず判断材料を揃えることを前段に置いています。
何から始めるか、PoCを本番に進めてよいか、責任分界をどう引くか——近い業種の事例・概算のご相談も歓迎です（個別事例はNDA前提）。