多くの企業が生成 AI の導入において、同じ壁に直面しています。先行導入したチームからは高く評価されても、全社展開の段階になると、担当者が予算会議を説得できる成果を示せず、どのように推進すべきかも判断できないという問題です。日本のクレジットカード会社 Credit Saison の取り組みは、その参考になります。同社はまず315人の従業員を対象に、ChatGPT Enterprise を約6週間導入しました。この小規模な導入計画の終了から1カ月足らずで全社導入が承認され、計画開始から全社展開までに要した期間は約3カ月でした。
本記事では、Credit Saison が導入計画をどのように設計し、なぜ短期間で意思決定できたのかを整理します。そのうえで、利用を拡大する前に、企業自身が事例では触れられていないどのような準備を補う必要があるのかを解説します。
Credit Saison は第1段階の導入計画をどう設計したのか
Credit Saison はクレジットカード事業を中核とし、約3,116万人のカード会員と、日本国内で約3,700人の従業員を擁しています。OpenAI が公開した事例によると、同社は2025年6月下旬から8月上旬にかけて第1段階の導入計画を実施しました。参加者は315人で、日本国内の従業員の1割未満です。同年9月には、全従業員を対象に ChatGPT Enterprise を導入しました。
参加者には、自発的に応募した従業員、プロジェクトチームから推薦された従業員、各部門の代表者が含まれ、社長を含むすべての経営幹部も加わりました。つまり、最終的に予算を承認する立場の人々自身が、最初の利用者でもあったのです。
同社は計画開始前に、投資収益率（ROI）500％、1人当たり月7.5時間の削減という目標を設定しました。Credit Saison によると、計画終了時の ROI は954％、1人当たりの月間削減時間は14時間に達し、いずれも目標の約2倍となりました。終了後の調査では、管理職の75％と非管理職の70％が、業務に欠かせないツールになったと回答しています。また、法務部門では回答者の約8割が業務能力の向上を実感し、IT 部門でも8割以上が仕事への満足度が高まったと回答しました。
1カ月以内に意思決定できた理由――Credit Saison が正しく実践した3つのこと
成功基準を事前に定めたこと。 目標を計画開始前に明文化しておけば、終了時には実績値と照らし合わせるだけで、拡大すべきかどうかを判断できます。「これを成功と見なしてよいのか」を改めて議論する必要はありません。開始時に目標を設定していなければ、終了時に残るのは利用者の感想ばかりとなり、財務部門や経営層を説得するのが難しくなります。
経営幹部自身が利用したこと。 最高デジタル責任者兼最高技術責任者の Kazutoshi Ono は、従業員に利用を促すだけでは不十分であり、管理職も日常的に使う必要があると考えました。そこで執行社長兼最高執行責任者の Katsumi Mizuno は、企業調査用のカスタム GPT を作成し、日々の業務に取り入れました。経営幹部は、音声を使って株主総会の質疑応答を練習できる別のカスタム GPT にも強い関心を示し、すぐにプロンプトの共有を求める声が上がりました。経営幹部が自ら効果を体感していたため、全社導入を承認する際も、部下のプレゼンテーションだけに頼る必要がありませんでした。
経験をオープンに共有したこと。 AI 活用を推進するセンター・オブ・エクセレンス（Center of Excellence、CoE。社内で普及と支援を専門に担うチーム）は専用の Slack チャンネルを開設し、参加者が成功例と失敗例を公開・共有できるようにしました。OpenAI も、経営幹部向けトレーニングと初心者向けの実践ワークショップを提供しました。その結果、個人が試行錯誤して見つけた活用法が、ほかの従業員もすぐに利用できる手法へと迅速に変わっていきました。
事例で紹介された活用法も、すべて既存の業務を起点としています。小売カウンターのチームは従来どおり毎日の振り返り会議を行い、カスタム GPT が録音データを基に、各従業員の実績、議事録、翌日の引き継ぎ事項を整理します。現在では、すべての拠点で利用が始まっています。法人営業チームは、顧客訪問前に顧客企業の経営課題を調査するために活用しています。インサイドセールスでは、AI に見込み客の役割を担わせ、新人が音声で営業会話を練習できるようにしました。これにより、経験豊富な同僚の時間を割く必要がなくなります。いずれもチームの従来の業務習慣を変えないため、初めて AI に触れる従業員でも使い始めやすい活用法です。
全社展開の前に、企業自身が整備すべきこと
Credit Saison の事例は、第1段階をどのように設計・推進したかを中心に説明しており、拡大後にプロセス、権限、コストをどう管理するかについては触れていません。これらは、企業が小規模導入から全社展開へ進む際に最もつまずきやすいポイントであり、自社で計画を立てる必要があります。
第1に、第1段階で効果が確認できた活用法を、標準プロセスとして明文化することです。小規模導入の段階では、業務に精通した担当者であれば、データが1項目不足している場合にどこから補うべきか、どの内容をそのまま顧客へ送ってはいけないかを理解しています。しかし、別の従業員が利用するようになったとき、こうした暗黙知が会話履歴にしか残っていなければ、成果物の品質にばらつきが生じます。まずは、繰り返し実行され、入力と出力を確認しやすい業務を1つ選び、データの取得元、AI Agent が何を出力するのか、誰が確認するのか、どのような状況で処理を停止して人の判断を待つのかを明確にすることを推奨します。EgentWrX では、反復業務をタスクとして設定し、複数のタスクをワークフローとして連結できます。次の工程へ引き渡す前に、人による承認を必須にすることも可能です。
第2に、閲覧可能なデータを役割ごとに分けることです。最初の利用者が少人数であれば、それぞれの権限に大きな違いはないかもしれません。しかし、営業、調達、財務、カスタマーサービスへ対象を広げると、各部門が必要とするデータは異なります。企業は、各役割がどの AI Agent を利用でき、どのデータを閲覧できるのかを事前に整理できます。たとえば、調達担当者が価格比較のためにサプライヤーの見積もりを閲覧する必要があるとしても、同じ役割の人がすべての顧客対応履歴まで閲覧できるようにすべきとは限りません。EgentWrX は、組織階層に応じた役割設定機能と監査ログを提供しています。管理者は操作プロセスを確認できるほか、記録が改ざんされていないかを検証することもできます。
第3に、コストを階層別に管理することです。アカウント数が増えれば、利用量も増加します。EgentWrX では、テナント、部門、メンバー、AI Agent ごとに予算上限とアラートを設定できます。ただし企業側でも、どの部門がアラートに対応するのか、予算を追加する前にどの成果を確認するのかを、あらかじめ決めておく必要があります。
自社の導入計画には、自社の比較基準を使う
Credit Saison の954％という数値は、同社が公表したものです。事例では ROI の算出方法が説明されておらず、あくまで特定の条件下における1社の結果です。企業はその取り組み方を参考にできますが、この数値を自社の効果保証として扱うことはできません。
より堅実なのは、同社が実践した「先に目標を設定する」という手順を取り入れることです。第1段階を開始する前に、業務1件当たりに必要な人員や時間、部門間の回答を待つ時間、案件が差し戻される理由など、既存プロセスの基準値を整理します。そのうえで、カスタマーサービスの回答案が人による修正後にそのまま利用できるか、調達時の価格比較に必要なデータが揃っているかなど、業務の目的に直結する指標をいくつか選びます。第1段階の終了時に、実際の結果をこれらの基準値と比較することで、経営層は全社展開すべきか、またどの部門から先に拡大すべきかを、根拠に基づいて判断できます。
よくある質問
第1段階の導入計画には、何人を参加させるべきですか？
決まった比率はありません。Credit Saison では従業員の1割未満が参加しましたが、各部門の代表者とすべての経営幹部が含まれていました。人数よりも参加者の構成が重要です。実務を担う人だけでなく、最終的に予算を決定する人も参加させる必要があります。
導入計画を開始する前に、目標をどのように設定すべきですか？
まず既存のプロセスに必要な時間と人員を算出し、計画終了時に直接比較できる数値目標を設定します。たとえば、1人当たり月に何時間削減するかという指標です。Credit Saison は、1人当たり月7.5時間の削減を事前に目標として設定したため、終了時に目標を達成したかどうかを明確に判断できました。
管理職も自分で利用する必要がありますか？
利用することを推奨します。管理職自身が使うことで、どの成果が信頼できるのか、どの業務を AI に任せるのが適切なのかを理解でき、利用拡大を承認する際にも確信を持って判断できます。Credit Saison では、社長を含むすべての経営幹部が最初の利用者に含まれていました。
第1段階で良い成果が出た場合、すぐにすべてのアカウントを開放してもよいですか？
段階的な開放を推奨します。まず新しい部門に、すでに検証済みのプロセスを利用してもらい、アクセスできるデータの範囲を制限したうえで、人による確認を残します。第1陣が一定期間利用した後、例外的な状況とコストを確認し、次の対象部門を決定します。
参考資料
- Credit Saison の ChatGPT Enterprise 試験導入で954％の ROI を達成 — 第1段階の設計、成果、全社導入までのプロセスを説明した OpenAI 公式の顧客事例。
