AI開発の1年目｜12ヶ月の進め方

1年目の到達点は「1業務を業務プロセスに組み込み、効果を数字で示し、2件目を判断できる状態」です。 全社的な仕組みを初年度に作ろうとすると、要件が固まらないまま費用だけがかかります。逆に、個人がチャット画面で試すだけの状態が1年続くと、効果を測る対象がないまま次年度の予算を組むことになります。

この記事では、AI開発の1年目を12ヶ月に分け、何をいつ判断し、どこで予算を使うかを整理します。想定している読み手は、部門でAI活用の担当を任された方、または稟議を起こす側の方です。

1年目の到達点をどこに置くか

IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が2026年7月に公表した「DX動向2026」（国内企業1,799社の回答）では、生成AIを「導入している」企業は2024年度の22.6%から2025年度は44.0%へ増えました。ただし、導入している・試験利用中・検討中と回答した企業を対象に組織での利用状況を尋ねた設問（44.0%とは母数が異なります）では、「個人で業務利用している」が63.3%と最も高い一方で、「部署の業務プロセスに組み込まれている」は11.9%、「全社的なサービスに組み込まれている」は18.6%にとどまります（出典1）。多くの企業で、生成AIは入ったが個人が使う道具のままで止まっている、という状態です。

1年目にやるべきことは、この差を1件だけ埋めることです。個人利用と業務プロセスへの組み込みの間には、「誰が・どの手順で・どの入力から・何を出すか」を決め、間違いが起きたときに誰が気づくかを設計する工程があります。ここを1業務で通しておくと、2件目以降は同じ型で進められます。

効果の出方も先に知っておく価値があります。同じ調査でAI導入による効果の内容を見ると、「業務が効率化したり迅速化した」が91.6%と最も高く、「企画提案等の品質や速さが向上した」が48.9%、「残業時間の削減につながった」が29.2%です。一方で「売上や利益が向上した」は3.9%、「顧客満足度が向上した」は4.5%でした（出典1）。1年目の効果は、作業時間と品質の改善で測るのが現実的です。 売上への影響を1年目の指標に置くと、測れないまま評価が割れます。

総務省の令和7年版情報通信白書では、日本企業で生成AIの活用方針（積極的に活用する方針、または活用する領域を限定して利用する方針）を定めている割合は2024年度調査で49.7%と、前年の42.7%から増えていますが、調査対象の他国と比べると低い水準です。導入に際しての懸念で最も多いのは「効果的な活用方法がわからない」で、次いで社内情報の漏えい等のセキュリティリスク、ランニングコスト、初期コストが挙げられています（出典2）。「何に使えば効果が出るか分からない」が最大の懸念であるなら、1年目の最初の3ヶ月は、その問いに自社の業務データで答える期間だと考えてください。

12ヶ月の全体像

最初の3ヶ月は費用がかかりません。 ここを丁寧にやるかどうかで、その後の成否が変わります。開発費が動くのは4ヶ月目からで、初年度に動くのはミニ開発2件分と運用費です。

表の期間と開発期間は別物です。業務自動化ミニ開発の開発期間そのものは、要件整理から納品まで2〜4週間です。4〜5ヶ月目の2ヶ月は、要件の確定、発注側の確認待ち、実データでの検収を含めた枠として置いています。9〜11ヶ月目の3ヶ月も同様に、2件目の開発（2〜4週間）に加えて、1件目の見直し、2件目の対象選定、実データの準備を含めた枠です。稟議で期間を組む際は、開発会社の作業期間と、社内の確認・検収にかかる期間を分けて見込んでください。

1〜2ヶ月目：対象業務の選定と実測

毎週やっている業務を書き出す

最初にやるのは、部門で毎週または毎月発生している業務を10個程度書き出すことです。この時点では自動化できるかどうかを考えません。「時間がかかっている」「担当者が固定されている」「締切前に残業が増える」といった業務を、思いつく順に並べます。

次に、3つの条件で絞ります。手順が決まっていること、判断より作業量が多いこと、間違えても取り返しがつくことです。3つ目の条件を外すと、1件目から顧客への送付物や契約条件に関わる業務を選んでしまい、検収の基準が厳しくなって期間が延びます。

作業時間を1〜2週間実測する

絞った業務について、実際にかかっている時間を1〜2週間記録します。この工程を飛ばすと、7〜8ヶ月目に効果を判断できません。 IPAの調査では、DXの成果指標を「設定している」企業は23.9%にとどまり、設定できない要因は「設定方法がわからない」が最多でした。取組の成果が「わからない」とする回答も3割近くあります（出典1）。

指標の設定は難しいものと思われがちですが、1業務に絞れば「作成にかかる時間」「確認と修正にかかる時間」「月あたりの件数」の3つで足ります。難しいのは全社の指標を作ろうとするからで、1件目の指標は作業の記録からそのまま出せます。

この時点で決めること

窓口となる担当を1名決めます。その人が確保できる時間は週30分が目安で、専任は要りません。開発会社からの質問に数日以内に答えられる人がいるかどうかが、期間を左右します。

3ヶ月目：整理・指標・発注先の選定

業務フローを整理する

自動化する前に、なくせる工程とまとめられる工程を洗い出します。整理だけで解決し、開発が不要になることもあります。 たとえば3つの事業部が別々の形式で同じ集計をしている場合、形式を1つに揃えるだけで作業時間が減り、その上で自動化するかを判断できます。発注前に整理しておく項目はAI開発の要件定義｜発注前に整理すべき5項目チェックリストにまとめています。

成果指標を開発前に決める

1〜2ヶ月目に記録した数値を基準値にして、7〜8ヶ月目に何を見て継続を判断するかを決めます。「作成時間を基準値の半分以下にする」「確認と修正の時間が作成時間を上回らない」のように、実測値に対する相対値で置きます。根拠のない絶対値を置くと、達成しても未達でも次の判断につながりません。

発注先を選ぶ

3社程度から見積りを取ります。金額だけでなく、納品後の窓口、API利用料の見積り方、検収の基準が書かれているかを同じ条件で比べます。比べ方はAI開発の相見積もり｜同じ条件で比べる、内製か外注かの判断はAI開発は内製か外注か｜判断の分岐点と、途中で切り替える方法にまとめています。

この時点で稟議の準備も進めてください。稟議に載せるのは、対象業務、基準値、指標、費用、判断の時期の5点です。判断の時期を稟議に書いておくと、7〜8ヶ月目に「やめる」「変える」を言いやすくなります。

4〜5ヶ月目：1件目の開発

発注側がやること

開発期間中に発注側がやることは3つです。週1回、動くものを見せてもらうこと。判断が必要な質問には数日以内に答えること。完成間際に、実際に使う人に触ってもらうことです。発注側の確認が遅いと期間が延びます。 開発そのものより、「この場合はどう処理するのが正しいか」の判断待ちで止まる時間のほうが長くなりがちです。工程ごとの進め方はAI受託開発の進め方｜発注から納品までの流れにまとめています。

検収前にやること

実データで100件程度を処理し、精度と、人が確認・修正にかける時間を測ります。生成AIを使う部分は出力が毎回同じとは限らないため、検収は「正解と一致するか」ではなく「業務で使える精度か」「確認の手間が作業時間を下回るか」で見ます。この基準を3ヶ月目に決めておくと、検収で評価が割れません。

6ヶ月目：運用開始

最初の1ヶ月は慣れの期間として扱ってください。 操作に慣れていない間は、かえって時間がかかります。この期間の数値で判断しないでください。

この間にやることは2つです。手作業に戻す手順を文書で残すこと、異常時の通知の宛先を1名に決めることです。前者は、API側の障害や仕様変更で止まったときに業務を止めないためのもので、後者は「誰も気づかないまま誤った出力が使われる」ことを防ぐためのものです。

7〜8ヶ月目：効果測定と判断

運用開始から2〜3ヶ月目の数値で判断します。見る指標は4つです。

効果が出ていない場合、原因を「使われていない」と「使われているが効果が出ない」に分けてください。 打ち手が変わります。前者は操作の手間や導線の問題で、使う人への説明や入力方法の変更で改善します。後者は対象業務の選定か確認工程の設計の問題で、開発側との調整が要ります。

IPAの調査ではAI導入の効果を「期待以上」「期待どおり」とした企業は合計31.8%、「一定の効果はあった」が50.6%でした（出典1）。半数は「効果はあるが期待したほどではない」状態にあるということで、ここで原因を切り分けられるかどうかが2件目の質を決めます。

9〜11ヶ月目：2件目、または見直し

効果が出ていた場合

1件目と処理の構造が近い業務を2件目に選んでください。 業務名が似ていることと、処理の構造が近いことは別です。「表形式の入力を受け取り、整形して、決まった形式で出す」という構造が同じなら、部署が違っても1件目の型を流用できます。逆に、業務名は似ていても入力が非定型の文書に変わると、別の開発になります。

効果が出ていなかった場合

対象業務の選び方を見直します。「続けるかどうか」ではなく「何を変えるか」を判断してください。 1件目で得た実測値、検収の基準、運用の手順は、対象を変えても使えます。

12ヶ月目：次年度の計画

1年目の結果をもとに、次年度の方針を決めます。

3番目の場合、開発ではなく使う側の理解が課題であることがあります。IPAの調査でもAI導入・運用上の課題は「専門人材が不足している」50.1%、「生成AIの効果やリスクに関する理解が不足している」45.8%、「適切な利用を管理するためのルールや基準の作成が難しい」39.7%の順でした（出典1）。2番目と3番目は開発では解決せず、使う側の理解とルールの問題です。研修が定着しなかったときの立て直し方はAI研修が定着しなかったときの立て直し｜原因の切り分けと再開の手順にまとめています。

業種×部門で当てはめる

12ヶ月の進め方を、実際の業務に当てはめて確認します。以下は想定の典型例で、特定の顧客の実績ではありません。

例：BtoB商社の営業企画部門で月次販売報告と販促資料の作成を自動化する

BtoB商社の営業企画部門には、営業担当が使う資料を作る業務が集まります。仕入先から届く商品情報や価格改定の通知を営業向けの資料に整え直す作業、基幹システムから出力した販売実績を得意先別・商品カテゴリ別に集計して月次の販売報告書に仕上げる作業、営業会議の資料づくり。いずれも手順は決まっていますが、仕入先ごとに通知の形式が違い、基幹システムの出力もそのままでは報告書にならないため、毎月同じ整形作業に時間が消えます。

1〜2ヶ月目に業務を書き出すと、候補には「月次販売報告書の作成」「価格改定通知の営業向け資料への転記」「見積依頼への一次回答」などが挙がります。3条件で絞ると、1件目は月次販売報告書のドラフト作成が残ります。手順が決まっていて、判断より集計と整形の作業量が多く、社内向けの文書なので間違いに気づいても取り返しがつきます。見積依頼への回答は、顧客に届くうえ価格の判断が絡むため1年目には選びません。実測では、基幹システムからのCSV出力、集計、前月比のコメント記入、体裁の調整に月あたりどれだけかかっているかを、担当者が2週間記録します。

3ヶ月目は、事業部ごとに違っていた報告書の体裁を1つに揃え、基幹システムの出力項目を固定します。ここで「前月比のコメントは誰が何を見て書いているか」を言葉にしておくと、開発側がコメントの下書きをどこまで作れるかを見積れます。成果指標は「報告書1本の作成時間」「担当者が下書きを修正する時間」「営業会議での数値の指摘件数」の3つに置きます。

4〜5ヶ月目に、CSVを読み込み、決まった集計を行い、前月比の増減が大きい得意先とカテゴリを抜き出してコメントの下書きを付け、報告書の体裁で出力する仕組みを業務自動化ミニ開発（300,000円〜・税抜）で作ります。検収では過去3ヶ月分の実データを流し、集計の一致と、下書きの修正にかかる時間を測ります。6ヶ月目の運用開始後は、担当者がゼロから作る流れから、下書きを確認して仕上げる流れに変わります。

7〜8ヶ月目に判断し、効果が出ていれば9〜11ヶ月目の2件目は「仕入先からの価格改定通知を営業向け資料に整形する」業務を選びます。入力が表形式の文書で、整形して決まった形式で配信するという構造が1件目と近いためです。IPAの調査では、生成AIを利用している部署は「経営企画」69.0%、「総務・法務」68.4%と管理系で先行し、「調達」31.3%、「流通」23.9%と現場に近い部署では低い水準でした（出典1）。商社で言えば、営業企画で型を作り、2年目に調達や物流に近い部署へ同じ構造の業務を探しに行く順番が、この数字とも合っています。

当社が自社で運用して分かったこと

当社は自社サイト500ページ超をAIで開発・運用し、記事の自動公開パイプラインとサイト上のAIチャットも自社で構築して運用しています。そこで分かったのは、最初の1件を運用に乗せるまでに時間がかかるのは開発ではなく、「何を入力にして、何を出力し、誰が確認するか」を決める工程だということです。この型が1つできると、2件目以降は同じ設計で進み、期間も短くなります。

もう1つは、効果は測る仕組みを先に作らないと見えないことです。当社ではAI検索経由の流入を週次で記録しており、2026年7月時点で週59〜68ユーザー、検索流入の約3%でした（AI検索経由の集客は実際どれくらいあるか｜自社サイトの実測レポート2026年7月版）。数字そのものより、基準値を持っていたから増減を判断できたことが、この記事で1〜2ヶ月目の実測を強調している理由です。

1年目にやらないこと

当社の費用

12ヶ月の中で使うのは、4〜5ヶ月目と9〜11ヶ月目の業務自動化ミニ開発（300,000円〜・税抜・単発）です。初年度はミニ開発2件と運用費で、100万円前後の枠があれば動けます。2年目に対象を広げて共通基盤を作る段階でAI組込み開発（800,000円〜・税抜・要件見積）を、社内で運用と改修を引き継ぎたい場合はAI開発顧問（300,000円/月・税抜・最低3ヶ月）を検討してください。

初回30分の相談は無料・オンライン対応・秘密厳守です。相談の結果、「今は開発より業務の整理が先」と判断した場合は、その旨をお伝えします。

商談で聞かれる質問

Q1. 作業範囲はどこまでですか

当社が担うのは、対象業務の切り出しの整理、入力と出力の型の設計、開発、実データでの検収、運用担当への引き渡し、納品後1ヶ月の動作フォローです。1〜3ヶ月目の業務の書き出しと作業時間の実測は発注側の作業ですが、書き出しの観点と記録の様式は初回の相談でお渡しします。どの業務にどれだけ時間がかかっているかは、当社では測れません。 ここは部門の担当者に2週間の記録をお願いしています。基幹システムからのデータ出力も、情報システム部門または既存の保守会社の作業になるため、着手前に出力形式と頻度を確認します。

Q2. 導入後の運用は誰がやりますか

日常の運用は発注側の担当者が担います。具体的には、月次の処理の実行と出力の確認、異常時の通知への対応、入力データの形式が変わったときの連絡です。納品時に、これらの手順と、手作業に戻すときの手順を画面付きで引き渡します。仕入先の通知形式が変わる、基幹システムの出力項目が増えるといった変更が起きた場合の改修は、都度見積りで対応します。社内で改修や運用を引き継ぎたい場合は、AI開発顧問（300,000円/月・税抜・最低3ヶ月）で内製化を伴走しますが、顧問の役割は開発環境の構築、コードレビュー、相談対応であり、改修の実作業は貴社側で行う形です（詳しくはAI開発顧問とは｜月300,000円で何をしてくれるか・内製化伴走の中身）。「納品後の窓口はどこか」「改修は誰がやるか」は契約前に確認してください。

Q3. 依頼前に何を用意すればよいですか

3点です。第一に、候補となる業務の一覧と、それぞれの作業時間の記録。2週間分で足ります。第二に、その業務で使っている入力データの実物（匿名化したもの）と、いま作っている出力物の見本。第三に、判断の時期と指標についての現時点の考えです。いずれも完成している必要はなく、初回の相談で一緒に整理できます。作業時間の記録があると、その場で1件目に向く業務かどうかと、費用対効果の見込みを話せます。

まとめ

• 1年目の到達点は「1業務を業務プロセスに組み込み、効果を数字で示し、2件目を判断できる状態」
• 生成AIを導入している企業は44.0%に増えたが、導入・試験利用・検討中の企業のうち部署の業務プロセスに組み込まれているのは11.9%（IPA「DX動向2026」・個人で業務利用は63.3%）。1年目で埋めるのはこの差
• 最初の3ヶ月は費用がかからない。 対象業務の選定と作業時間の実測に使い、成果指標を開発前に決める
• 対象業務は「手順が決まっている・作業量が多い・取り返しがつく」で選ぶ
• 運用開始から1ヶ月は慣れの期間。 判断は運用開始から2〜3ヶ月目の数値で行う
• 効果が出ないときは「使われていない」と「使われているが効果が出ない」を分ける
• 1年目に全社的な基盤・複数部署の同時進行・専任の配置はしない

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出典

1. IPA 独立行政法人情報処理推進機構「DX動向2026」広がるAI導入、DXは変われるか（2026年7月30日公開） — 国内企業1,799社の回答に基づく調査。生成AIの導入状況（図表3-5）、組織での利用状況（図表3-6）、利用部署（図表3-7）、導入効果（図表3-13・3-14）、導入・運用上の課題（図表3-16）、DXの成果指標の設定状況（図表2-14）
2. 総務省「令和7年版 情報通信白書」第Ⅰ部 第2節 2（2）企業におけるAI利用の現状 — 日本企業の生成AI活用方針の策定状況（49.7%）、業務での生成AI利用率（55.2%）、導入に際しての懸念事項（図表Ⅰ-1-2-12〜15）