生成AI活用の構造的誤解：「作業の自動化」から「思考・判断の支援」へ踏み出す第一歩

イベント概要

タイトル

生成AI活用の構造的誤解：「作業の自動化」から「思考・判断の支援」へ踏み出す第一歩

開催時間

2026年2月13日（金）～3月19日（木）

開催場所

オンライン配信

ウェビナー概要

日本企業は生成AIの導入率自体は高い一方で、業務プロセスへの組み込みや定量成果の創出に苦戦しがちです。
背景には、DXが主に「作業（手足）の効率化」を狙ってきたのに対し、現場のボトルネックが「認知・思考・判断（頭）」側に残り続ける、という構造的なギャップがあります。

本ウェビナーでは、このギャップを解きほぐし、生成AIを単なるツール導入で終わらせず、AIによる業務改革（AX：Time to Valueの短縮）として前進させるための要点を整理します。
RAGチャットボットが「正しい問い」が立つ場面で強い一方、現場では“何を調べるべきか”の特定自体が難しい──といった実情も踏まえ、思考・判断支援に踏み込むための設計観点を提示します。
さらに、審査・レビュー・障害対応など、判断を伴う業務での改革事例を通じて、成功の再現性を高める進め方を具体化します。

プログラム（アジェンダ）

• 日本企業の生成AI活用の現状（導入率と成果のギャップ）
• なぜ生成AI活用で成果が生み出せないのか（構造的誤解の整理）
• 生成AI活用による業務改革の具体事例
  　- 事例①：ネット決済事業における審査効率化（AIワークフロー）
  　- 事例②：ITシステム開発におけるレビュー効率化（判断の再利用）
  　- 事例③：インフラ企業における事故・障害対応効率化（現場情報×システムデータ連携）
• 成果創出のポイント：成功の「3箇条」（データ／ノウハウ／組み込み）

本ウェビナーで得られること

• 生成AI活用が「環境構築・PoC止まり」になりやすい構造的理由の理解
• 「作業の自動化」だけでは成果が伸びないとき、次に狙うべき思考・判断支援（Time to Value）の捉え方
• RAGが有効な前提条件と、現場で起きやすい「問いが立たない」問題への向き合い方
• 成果が出る企業が押さえる3つの成功条件（データ／ノウハウ／業務への組み込み）
• 審査・レビュー・事故/障害対応における、判断プロセスに踏み込んだ業務改革事例

こんな方におすすめ

• 生成AIツールは導入したが、利用が広がらず従来運用に戻ってしまった方
• PoCは実施したものの、定量成果や全社展開に繋がっていない推進担当者様
• RAG/社内チャットボットを作ったが、期待ほど効果が出ない・使われないと感じている方
• DXの次の一手として、業務プロセスに生成AIを組み込み成果を出したい方
• 現場のボトルネックが「判断待ち」「レビュー待ち」など、思考・判断タスクにあると感じている管理職・リーダー職の方

登壇者

株式会社エクスプラザ
AIコンサルタント・BizDev
増田 勇（Masuda Isamu）

大学卒業後、アビームコンサルティングに入社し業務改革（BPR）に従事。その後ブティック系ファームにて金融・製造業を中心にDX/BPR案件をリードしつつ、生成AIを活用した社外向けソリューション開発や業務効率化を主導。
2025年6月よりエクスプラザに参画し、業務改革の知見と生成AI活用の経験を活かして業務AX支援や新規案件開拓などを担当。コンサル部門の立ち上げ・拡大に取り組んでいる。