# AI導入提案書（基本版）

> コスト・効果・リスクを整理した基本的な社内稟議書テンプレート

# AI（生成AI）導入に関する提案書

> 本テンプレートは社内稟議・提案用の雛形です。［　］内を自社の状況に合わせて編集してご利用ください。数値はすべて記入例であり、自社の実態に置き換えてください。

| 項目 | 内容 |
| --- | --- |
| 提案日 | ［2026年　月　日］ |
| 提案部署 / 起案者 | ［　　部　　　　］ |
| 対象範囲 | ［対象部門・業務］ |
| 想定予算 | ［月額　　円 / 初期　　円］ |
| 決裁区分 | ［部長 / 役員 / 取締役会］ |
| 関連部署 | ［情報システム部 / 法務 / 人事 など］ |

## 0. エグゼクティブサマリー

本提案は、定型的な事務・知的作業に生成AIを導入し、対象業務の作業時間を約[55]%削減することを目的とする。初期はリスクの低い[3]業務に限定して試行し、効果を実測したうえで全社展開する。投資回収は約[2〜3]か月を見込み、初年度で約[360]万円のコスト削減を試算している。情報漏えい・品質・権利の各リスクは、利用ガイドラインと「人による最終確認」の運用で統制する。

| 論点 | 結論（一言） |
| --- | --- |
| 何をするか | 低リスクな定型業務から生成AIを段階導入する |
| いくらかかるか | 初期［　］円＋月額［　］円（少人数試行） |
| どれだけ効果があるか | 対象業務の作業時間を約[55]%削減（試算） |
| いつ回収できるか | 約[2〜3]か月で投資回収の見込み |
| リスクは | ガイドライン＋人の最終確認で統制可能 |

## 1. 背景と課題

当社の［対象業務］では、以下の課題が顕在化しており、生産性・コスト・品質の観点で改善余地が大きい。

- 定型的な資料作成・文書作成に月間［200］時間を要しており、担当者の負荷が高い。
- 情報収集・要約・翻訳などの知的作業が属人化し、品質にばらつきがある。
- 人手不足により、本来注力すべき企画・顧客対応に時間を割けていない。
- 同業他社が生成AI活用を開始しており、生産性格差が広がりつつある。

現状の作業内訳（記入例）は以下のとおり。導入前のベースラインとして計測しておくと、効果測定が容易になる。

| 業務 | 月間時間 | 主な担当 | 課題 |
| --- | --- | --- | --- |
| 資料・提案書作成 | ［80］時間 | ［営業／企画］ | 都度ゼロから作成し時間がかかる |
| メール・問い合わせ対応 | ［50］時間 | ［各部署］ | 定型応答に時間を取られる |
| 情報収集・調査 | ［40］時間 | ［企画／マーケ］ | 探す・まとめるのに時間がかかる |
| 議事録・報告書 | ［30］時間 | ［全社］ | 清書・要約が手作業 |

## 2. 目的（本提案で実現したいこと）

1. 定型業務の自動化により、担当者を付加価値の高い業務へシフトする。
2. 生成AIの全社的な活用基盤を整え、業務品質を標準化・底上げする。
3. 小さく始めて効果を検証し、段階的に全社展開する（スモールスタート）。
4. ガイドラインと教育により、安全に・継続的に活用できる体制をつくる。

## 3. 導入施策の概要

| 施策 | 使用ツール（例） | 対象業務 | 期待される効果 |
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| 文書作成の自動化 | ChatGPT / Claude | 提案書・メール・議事録 | 作成時間を50〜70%削減 |
| 情報収集・要約 | Perplexity / Claude | 市場調査・社内ナレッジ | 調査工数を半減 |
| データ整理・分析 | ChatGPT / Excel連携 | 集計・レポート作成 | レポート作成を自動化 |
| 翻訳・多言語対応 | DeepL / ChatGPT | 海外取引・資料翻訳 | 翻訳外注費を削減 |
| 業務フロー連携 | Zapier / Make | 通知・転記・データ連携 | 手作業の転記をゼロに |

## 4. AIで「できること／できないこと」

過度な期待や誤解を避けるため、生成AIの得意・不得意を整理しておく。

| 得意（任せられる） | 不得意（人が担う） |
| --- | --- |
| たたき台・下書きの高速作成 | 最終的な事実確認・責任ある判断 |
| 要約・分類・言い換え・翻訳 | 社外秘・未公開情報を伴う判断 |
| アイデア出し・観点の洗い出し | 最新かつ正確な数値の保証 |
| 定型文・テンプレートの量産 | 独自ノウハウ・暗黙知の代替 |

## 5. 期待効果（定量）

対象業務に従事する［5］名、平均人件費を時間あたり［3,000］円と仮定した場合の試算は以下のとおり。

| 区分 | 導入前 | 導入後（目標） | 差分 |
| --- | --- | --- | --- |
| 月間作業時間 | ［200］時間 | ［90］時間 | ▲110時間 |
| 月間コスト換算 | ［600,000］円 | ［270,000］円 | ▲330,000円 |
| ツール費用（月） | — | ［30,000］円 | +30,000円 |
| 月間 純削減額 | — | — | ＝ 約300,000円 |
| 年間 純削減額 | — | — | ＝ 約3,600,000円 |

> 年間では約360万円の削減効果を見込む（あくまで試算。導入後に実測し補正する）。時間削減分は残業削減・増員抑制・新規業務への再配分のいずれかで価値化する。

## 6. 想定コスト

| 費目 | 内容 | 金額（目安） |
| --- | --- | --- |
| ツール利用料 | 生成AIの有料プラン × ［5］名 | 月額 ［15,000〜30,000］円 |
| 連携ツール | 自動化（Zapier/Make 等） | 月額 ［0〜10,000］円 |
| 初期構築 | 業務フロー連携・テンプレート整備 | ［100,000］円 |
| 教育・研修 | 利用ガイドライン策定・勉強会 | ［50,000］円 |

## 7. リスクと対策

| リスク | 影響度 | 対策 |
| --- | --- | --- |
| 機密情報・個人情報の漏えい | 高 | 入力禁止情報を定義し、ガイドラインで統制。法人向けプラン（学習に使われない設定）を利用。 |
| 出力の誤り（ハルシネーション） | 中 | 最終チェックは人が行う運用とし、重要文書はダブルチェック。 |
| 著作権・権利侵害 | 中 | 生成物の利用範囲を定め、引用元の確認を徹底。商用利用条件を確認。 |
| 属人化・形骸化 | 中 | プロンプト集・成功事例を共有し、定着を支援する担当を置く。 |
| 過度な依存・思考停止 | 低 | 「AIはたたき台、判断は人」の原則を周知する。 |

## 8. 導入スケジュール（マイルストーンとKPI）

| フェーズ | 期間 | 主な内容 | 達成目標（KPI） |
| --- | --- | --- | --- |
| Phase 1 試行 | 〜1か月 | 対象業務の選定・ガイドライン策定・少人数で試行 | 利用者[5]名・対象[3]業務で運用開始 |
| Phase 2 効果検証 | 1〜3か月 | 効果測定・プロンプト整備・課題抽出 | 対象業務の時間を[30]%削減を実証 |
| Phase 3 展開 | 3〜6か月 | 対象部門を拡大・社内勉強会・運用定着 | [3]部門へ拡大・月次で効果を報告 |

## 9. 推進体制

- 責任者：［　　部長］（最終意思決定・予算管理）
- 推進担当：［　　　　］（ガイドライン・教育・効果測定）
- 情報システム：セキュリティ設定・アカウント管理
- 各部門の現場リーダー：業務への落とし込み・利用促進

## 10. 想定される質問と回答（FAQ）

| 想定質問 | 回答（案） |
| --- | --- |
| 情報が漏れないか？ | 法人向けプランで入力内容を学習させない設定を利用し、入力禁止情報をガイドラインで定義する。 |
| 誤った内容が混ざらないか？ | 生成物は必ず人が確認する運用とし、重要文書はダブルチェックする。 |
| 結局コストが増えないか？ | 少人数の試行で効果を実測し、効果がコストを上回ることを確認してから拡大する。 |
| 現場が使いこなせるか？ | 勉強会とプロンプト集を用意し、まず効果の出やすい業務から始める。 |

## 11. 用語集

| 用語 | 意味 |
| --- | --- |
| 生成AI | 文章・画像などを生成するAI。ChatGPTやClaudeなど。 |
| プロンプト | AIへの指示文。良いプロンプトが品質を左右する。 |
| ハルシネーション | AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力すること。 |
| 法人向けプラン | 入力内容を学習に使わない等、業務利用に適した契約形態。 |

## 12. 決裁欄

| 起案 | 確認 | 承認 |
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| 　　　　 | 　　　　 | 　　　　 |