BLUEAI METHOD / AI FIT CHECK

AI適用判断チェックリスト

BlueAI

POSITIONING / AI FIT

その業務、AIに向いているか——5分でわかる12項目

技術から考えず、業務・データ・組織の3方向から、AIを試す価値があるか判断します。

このシートの使い方

STEP 01

AIを入れたい業務を1つ思い浮かべ、12項目を確認します。

STEP 02

チェックした点数で「向き・不向き・時期尚早」を判定します。

STEP 03

候補が複数ある場合は、業務ごとに1枚使って比較します。

A

業務の性質

各2点

判定のコツ：AIが得意なのは、量が多く、パターンがあり、判断基準を言葉にできる仕事です。

A1. 繰り返しが多い

同じような作業・質問・書類が月に何十回も発生する

+2 PT
A2. パターンがある

ベテランなら「だいたいこう返す」が決まっている

+2 PT
A3. 判断基準を言語化できる

新人へ教えるとき、手順や基準を口で説明できる

+2 PT
A4. 即時性で価値が上がる

早く返せるほど顧客満足や売上に直結する

+2 PT
B

データの状態

各2点

判定のコツ：AIの精度はデータで決まります。「ある」だけでなく、使える形かを確認します。

B1. 参照データが存在する

過去のメール・見積・マニュアル・議事録などが残っている

+2 PT
B2. デジタル化されている

紙だけでなく、Excel・PDF・メールなど電子データがある

+2 PT
B3. 量がある

参考になる過去事例が数百件以上ある（チャット応対なら数千件）

+2 PT
B4. アクセスできる

個人PCだけでなく、共有サーバやクラウドにある

+2 PT

02 / SCORE & NEXT ACTION

点数で判断し、次の一手を決める

BlueAI
C

組織の準備

各1点

判定のコツ：技術だけでなく、現場・決裁・数値・小さく始める合意が揃っているかを確認します。

C1. 現場の協力者がいる

業務を一番知る人がプロジェクトに時間を割ける

+1 PT
C2. 決裁者が特定できている

誰がGoを出すか、名前が挙がる

+1 PT
C3. 数値目標を置ける

「工数を○％減らす」など成否を数字で判定できる

+1 PT
C4. 小さく始める合意がある

1業務・1部署で試すことに抵抗がない

+1 PT

3-AXIS FIT CHECK / EXAMPLE

点数の偏りをレーダーで確認

BLUEAI DIAGRAM 15
A 業務 6 / 8 B データ 4 / 8 C 組織 3 / 4
合計点だけでなく、形を見る

同じ13点でも、データだけ弱い案件と、組織だけ弱い案件では次の一手が異なります。

A 業務
反復・基準・即時性
B データ
存在・形式・量・共有
C 組織
現場・決裁・目標・合意

合計点の判定

16〜20点 今すぐ向いている

要件整理シートへ進み、見積・PoCを検討する

10〜15点 有望。ただし穴がある

未チェック項目を先に補う。Bが弱ければデータ整備から

0〜9点 時期尚早

業務標準化・デジタル化・体制づくりを先に進める

PoC貧乏とは：PoC貧乏とは、検証に費用をかけたものの本番導入に至らず、費用だけが残る状態です。B・Cの不足を先に埋めることで回避しやすくなります。

よくある誤解 3つ

「うちにはデータがないから無理」

→ 過去のメールや見積書も、AIが参照できる立派な業務データです。

「最新のAIなら何でもできる」

→ 判断基準を誰も説明できない業務は、最新モデルでも安定しません。

「まず全社で使えるものを」

→ 最初は1業務・1部署に絞るほど、効果と問題を正しく判定できます。

このチェックの結果を持って

12項目の結果をもとに、無料の60分診断で「どの穴をどう埋めるか」「向いているならいくらでできるか」を具体化します。

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