AIを「導入した」で終わらせない。経営成果につながる全社戦略と実行ロードマップへ。

AI活用の目的や優先順位、推進体制、投資計画を一つの戦略にまとめ、経営と現場が同じ方向を向いて動ける状態をつくります。Algomaticは、貴社の事業現況をもとに、目指す姿の定義からAI推進3カ年ロードマップ、KPI、次年度施策・予算、経営報告資料までを一気通貫で共創し策定します。業務・組織・システムの3領域を横断し、PoC、人材育成、ガバナンス、基盤整備などの個別施策を、成果につながる実行計画へ落とし込みます。

AI導入戦略策定の要点と、Algomaticの支援範囲

経営目標から逆算し、AI活用の目的を明確にする

技術導入を起点にするのではなく、中期経営計画や事業課題から「AIで何を変えるのか」を定義します。経営層・推進部門・現場へのヒアリングを通じて、全社で共有できる目指す姿と重点テーマを設計します。

業務・組織・システムを一体で設計する

ユースケース開発だけでなく、人材育成、推進体制、ガバナンス、データ・AI基盤までを俯瞰。個別施策の分断やPoC止まりを防ぎ、非線形な成果創出と全社展開が連続する戦略にまとめます。

ロードマップ・KPI・予算まで具体化し、実行可能にする

3カ年の到達目標を年度・テーマ別の施策に分解し、成果指標、推進体制、概算予算、意思決定事項を明確化。経営会議での合意形成と、次年度からの実行にそのまま使える成果物として納品します。

AI導入戦略の全体像

AI導入戦略は、単なるツール選定やユースケース一覧ではありません。経営が目指す姿から逆算し、業務・組織・システムを連動させながら、継続的に成果を生み出す仕組みを設計するものです。Algomaticでは、次の6要素を一つのストーリーとして整理します

AI導入における重要な考え方

個別施策を増やすのではなく、「成果が広がる仕組み」をつくる

AIツールの導入や単発のPoCだけでは、活用が一部の人・部門にとどまり、全社的な成果につながらないことがあります。経営目標との接続が弱い、優先順位が曖昧、推進人材やガバナンスが不足していると、施策が乱立し、投資判断も難しくなります。

Algomaticは、短期の成功事例づくりと中長期の全社変革を分けずに設計します。まず成果の出やすい領域で実績をつくり、効果を可視化。その知見を人材育成、標準プロセス、基盤、ガバナンスへ反映し、他部門へ横展開できる状態を目指します。外部に依存し続けるのではなく、お客様自身が戦略を更新し、施策を選び、実行できる「自立型AI推進」を重視します。

AI導入戦略策定の進め方

現状把握から経営合意、次年度計画への落とし込みまで、6段階で進めます。各工程で判断根拠と成果物を残すため、策定後すぐに実行へ移行できます。

このような課題をお持ちの企業に

  • AI活用の取り組みは始まっているが、全社戦略や優先順位が定まっていない
  • PoCやツール導入が個別最適になり、事業成果や全社展開につながっていない
  • 経営層・推進部門・現場で、AI活用の目的や期待値が揃っていない
  • 次年度のAI施策・予算を、根拠とKPIを持って経営に説明したい
  • 人材育成、ガバナンス、基盤、ユースケース開発を一つのロードマップに統合したい

Algomaticの支援の特長

業務・組織・システムを横断した戦略設計の実績

戦略だけ、開発だけ、研修だけに閉じず、企業変革に必要な要素を一体で設計します。構想と現場実装の間にあるギャップを埋め、成果が継続する仕組みまで落とし込みます。

AIの実装経験に基づく、実行可能なロードマップ

AIプロダクト開発やエンタープライズ企業の支援で得た知見をもとに、技術の可能性だけでなく、データ、セキュリティ、運用、ROIを踏まえて施策を具体化します。特定の製品導入を前提とせず、お客様にとって最適な選択肢を整理します。

成果物を共同でつくり、推進の型と判断力を社内に残す

初期ドラフトはAlgomaticが主導し、レビューと共同作成を通じて判断根拠を移管します。策定して終わりではなく、お客様自身が戦略・ロードマップ・予算を更新できる状態を目指します。

支援期間・プロジェクト体制

支援実績

大手物流企業・従業員約15,000名

背景・課題：部門ごとのAI活用は始まっていたものの、全社戦略、セキュアな利用基盤、現場推進人材の整備を一体で進める必要がありました。

支援内容：ユースケース探索、全社AI基盤導入、AIエージェント開発、人材育成、中長期戦略・予算策定、ガバナンス整備を段階的に支援しました。

定量成果：AIエージェント約50本の運用、アクティブユーザー約1,100名を実現。利用・開発目標に対して約180%の進捗を達成しました。

定性成果：一部部署の実証から、全社でAI活用を継続的に広げる体制へ移行。経営・推進部門・現場が共通のロードマップで動ける状態を構築しました。

大手製造企業・従業員約700名

背景・課題：AIへの懐疑的な見方が残り、全社展開を先行させても現場定着が見込みにくい状況でした。

支援内容：特定部門のユースケース開発から開始し、成果を起点に全社業務棚卸し、AI前提のBPR、推進組織設計、4段階の人材育成、AI基盤・ガバナンス整備へ展開しました。

定量成果：約2年間にわたり、PoC、全社BPR、人材育成、基盤整備を連続的に推進し、複数部門での活用・開発フェーズへ移行しました。

定性成果：AIを個別ツールではなく全社変革の中核に位置づけ、現場が自ら活用テーマを発見・実装できる体制づくりへ前進しました。

コンサルタント紹介（一部）

齋藤 皓太

役職・専門領域：執行役員 兼 組織変革本部長／AI戦略、AI人材・組織変革

経歴：東京大学工学部卒業後、IT・プログラミング教育事業の事業責任者として事業立ち上げ・全体管掌に従事。現在はエンタープライズ企業のAI戦略策定、推進組織設計、人材育成、全社展開を支援。

主な実績・著書：大手物流・製造・エンタメ・小売企業などのAI組織変革プロジェクトを担当。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）専門委員、大学・教育機関での登壇実績多数。