「AIで何かやって」と言われて困っていませんか？
生成AIを導入したものの、「結局、どの業務に使うのが一番効果的なの？」と立ち止まってしまうケースは少なくありません。
この資料では、そんな「ユースケース選び」のモヤモヤをスッキリ解決！
AIが得意な4つの基本パターンから、投資対効果（ROI）の高い業務の見極め方まで、図解でわかりやすく解説しています。
「自社にぴったりの使い道」を見つけ、自信を持ってAI活用を推進するための第一歩として、ぜひご活用ください！
このカタログについて
| ドキュメント名 | 「現場で使われないAI」になってない？成功するAIのユースケースの考え方とは |
|---|---|
| ドキュメント種別 | ホワイトペーパー |
| ファイルサイズ | 4.1Mb |
| 取り扱い企業 | ストックマーク株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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⽣成AI∕AIエージェント活⽤
ユースケース選定のポイント
成果につながる案件の⾒極め⽅
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はじめに AI活⽤の現在地
2026年、⽣成AI活⽤は「試⾏」から「実戦」へ
2025年は、AIエージェントやマルチモーダルAIの活⽤が進み、特定業務への部分適⽤を通じて⽣成AIの可能性が検証されてきました。
そして2026年は、『技術の試⾏（PoC）』に留まらず、
実際のビジネス成果を創出する『本格運⽤』へと進める動きが、今後さらに広がっていくと⾒られます。
この転換点で企業が向き合うのは、「何ができるか」ではなく「どこに使うか」という問いです。
限られた投資とリソースの中で、最も⼤きなインパクトを⽣む領域を選べるかどうかが、成否を左右します。
本資料では、PoCから本格運⽤へ進めるためのユースケース選定を、価値×実装×運⽤の観点で整理します。
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なぜユースケース選定で失敗するのか
生成AIは適用範囲が広い一方で、
ユースケースの選び方を誤ると「効果が見えない」「使われない」「管理できない」状態 に陥りがちです。
PoCで止まる案件の多くは、 価値・実装・運用のどこかに無理がある 状態で進められています。
「価値設計」 「実装設計」 「運⽤設計」
「価値（のVa不lu⾜e）」 「実装の（不B⾜uild）」 「運の⽤不（⾜Run）」
の不⾜ の不⾜ の不⾜
現場現の場利の便利性便向性上向を上起を点起に点導に⼊導が⼊進が進 必要なデータ//ナレッジが揃っていな AIのAI利の⽤利範⽤囲範や囲責や任責分任界分が界整が理整さ理れさてれて
み、みど、のど経の営経K営PKIにPI、にど、れどだれけだ効けく効のくの い、扱える形になっていない。 おらおずら、ず誰、が誰管が理管し理、し判、断判し断、し、改善す
かがか説が明説で明きでなきいな。い。 どこまでAIIに任せるかの設計が曖昧 改善るすのるかのがか決がま決ってまっいてないな。い。
結果結と果しとてし、て経、営経判営断判や断継や続継投続資投に資つにつ で、全てのプロセスをAIIに置き換え⽤ 結果結と果しとてし、てA、IのAI乱の⽴乱や⽴セやキセュキリュテリィティ
ながならがならいな。い。 としてしまう。 ‧ガ‧バガナバンナスンリススリクスがク顕が在顕化在。化。
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3軸フレームで“投資判断と要件定義”を揃える
ユースケース選定は「アイデア出し」ではなく、「投資判断」の⼊⼝
生成AI、特に自律的なエージェント活用は適用範囲が広いため、
「競合が使っている」「現場で困っている」といった理由だけでは、実装可能性やリスクを含めた優先順位は判断できません。
ユースケースを価値（ Value） × 実装（Build） × 運用（Run）の3軸で捉え、意思決定に必要な論点を整理 することが重要です。
「価値（Value）」 「実装(Build)」 「運⽤(Run)」
データ/ナレッジが
経営KPIに直結するか AIで扱える状態になっているか 安全に使われ続ける状態を
何が、どれだけ良くなるのか どこまでAIに任せられるか 維持できるか
権限‧責任‧改善が回るか
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価値（Value）：経営KPIに直結するか
「良くなりそう」ではなく、どの経営KPIが、どれだけ改善するか。
生成AIの活用アイデアが増えるほど、「どれから着手すべきか」が判断しづらくなります。
その際の判断軸となるのが、経営 KPIへのインパクトです。
コスト、リスク、意思決定スピード、業績への貢献 といった観点で、改善効果を説明できるユースケースかどうか。
この視点を持つことで、 PoCに終わらない案件を選びやすくなります。
整理したいポイント 価値を⾒極めるための評価観点
この案件は、どの経営KPIに効くのか コスト削減
（⼯数∕外注∕⼿戻り）
（コスト∕リスク∕意思決定スピード∕売上のどれに効く
か） リスク低減
「何が∕どれだけ」改善するかを置けるか （品質事故∕法規制対応∕監査‧説明責任∕属⼈化）
（Before/Afterを仮置きできるか） 意思決定スピード
（探索時間∕判断の再現性）
AIコストと⽐較できるか
（“便利”だが逆ざやにならないか） 業績への貢献
（売上創出／受注確度／利益率）
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実装（Build）：データ∕ナレッジの性質と、どこまでAIに任せられるか
「作れそう」ではなく、どこまでAIに任せられるか。
生成AIの実装可否を分けるのは、技術力ではありません。
業務に必要なデータ・ナレッジが揃っているか、そして業務プロセスの中で「 AIに任せる範囲」を切り出せるか です。
過去データや手順書などの情報があっても、 AIが扱える形になっていない場合、期待する品質は出ません。
さらに、業務プロセスをそのまま AIに置き換えるのではなく、「 AIに任せる工程」と「人が担う工程」を切り分けられるかが、
実装可否を大きく左右します。
整理したいポイント 実装可否を⾒極めるための評価観点
業務に必要なデータ‧ナレッジは何か ナレッジ‧データの所在
（根拠となる情報が存在するか、判断が暗黙知に偏りすぎていない （クラウド共有∕現場帳票∕個⼈ノウハウ）
か）
データはAIが扱える粒度‧構造になっているか 情報の扱いやすさ
（図表‧複雑なレイアウト‧⾮構造情報を含んでも扱えるか） （粒度∕形式∕⾮構造∕表‧図∕暗黙知の⾔語化）
どこまでAIに任せられるか 業務プロセス適合
（利⽤頻度∕既存フロー組込み）
（業務プロセスに組み込める形で、AIに任せる範囲を設計できるか）
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運⽤（Run）：安全に使われ続ける状態を維持できるか
「作って終わり」にならないための設計ができているか。
生成AIは「作って終わり」では成果につながりません。
業務に組み込まれ、 正しく・安全に・継続的に使われる状態 を作れてはじめて価値が生まれます。
とくにAIエージェントは、判断・助言・実行に関与するからこそ、 権限・責任・改善の設計 が曖昧なままでは、
使われなくなるか、事故リスクを抱えることになります。
整理したいポイント 運⽤可否を⾒極めるための評価観点
権限‧利⽤範囲をどう制御するか 権限‧アクセス管理
（機密情報や誤利⽤を技術的に抑⽌できるか） （利⽤者∕業務範囲∕データ単位での制御）
品質精度をどう担保‧改善するか 品質管理‧評価設計
（回答精度の評価やデータ整備など継続的に品質改善を回せるか） （評価指標∕根拠提⽰∕データ整備）
利⽤‧改善が回り続ける設計か 改善‧定着の仕組み
（利⽤ログ∕フィードバック∕運⽤更新）
（運⽤ルールや仕組みを更新し続けられるか）
P.7
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3軸を“投資判断”に落とす7つのチェックポイント
ユースケースを「議論」から「判断」に落とすため、投資判断と要件定義の入口で使える 7つのチェック項目に分解しました。
すべてを最初から満たす必要はありませんが、 案件の優先順位付けや、次に詰める論点を可視化 することで、
続けるべき案件と立ち止まるべき案件を見極められるようになります。
確認ポイント ⾒極めの基準 次に詰める論点
KPIへの落とし込み 改善される経営KPIは、
AIの導⼊‧運⽤コストに⾒合うか 効果仮説の整理∕KPI定義
横展開の可能性 特定の業務に閉じず、
他部署‧他業務にも展開できるか 対象業務の洗い出し∕共通化余地
ナレッジ‧データの 業務判断に必要な情報が、 情報資産の棚卸し∕構造整理
所在と粒度 AIが扱える形で存在しているか
業務プロセスへの適合 AIを業務フローの中に組み込めるか BPR∕⼈とAIの役割分担
ガバナンスと権限設計 ⼈‧業務‧データの単位で、
利⽤範囲を制御できるか 権限設計∕利⽤ルール整理
品質精度と評価設計 回答精度を評価‧改善し続ける仕組みを作れるか 評価指標設計∕検証データ整備
投資判断のスピード ⼀定期間で「続ける∕やめる」を判断できる設計か 判断基準∕検証スコープ設定
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まとめ
⽣成AI活⽤の成否は、技術ではなく「選び⽅」で決まる
ユースケース選定は、アイデア出しではなく投資判断の⼊⼝
「何ができるか」より先に、「どこに使うか」を決める。
価値（Value）：どの経営KPIが、どれだけ改善するかを置く
「良くなりそう」ではなく、成果を説明できる形にする。
実 装 （Build）：データの 性 質 と、どこまでAIに 任 せられるかを ⾒ 極 める
必要情報が揃うか、扱える形か、業務に組み込めるか。
運⽤（Run）：「作って終わり」ではなく、安全に使われ続ける状態を設計する
権限‧品質‧改善の仕組みまで含めて初めて定着する。
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SATのご紹介
暗黙知を形式知化し、業務に⽣きるAIへ
難解なドキュメントや図表をAI ReadyなDBへ⾃動変換。
⽣成AI/RAGを実業務で活⽤可能に。
AI活⽤の前提となるデータ整備を迅速に実現
複雑なレイアウトや図表などを含む⾮構造化データを
⾼精度かつ業務利⽤に最適な形式へ⾃動で構造化。
さらにナレッジグラフを⾃動⽣成し、回答精度を⾼めます。
⼿軽に「プロフェッショナルな業務」を再現
構造化済みのオープンデータや構造化データと連携した業務AIエー
ジェントを提供。これまで⽣成AIの導⼊‧活⽤を阻害していた
あらゆる障壁を解消。
業務に即時適⽤‧即時利⽤可能
APIやプライベートクラウドやオンプレミス環境での活⽤で、
企業毎のセキュリティ要件に応じた柔軟な運⽤が可能。
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SATの強み
複雑なドキュメントを「AI Ready」に⾃動変換
‧⾮構造化データを『⾼精度な知識』に変える、SAT独⾃のデータ構造化基盤
‧RAG/⽣成AIに使⽤可能なデータを、ノーコードで⾃動⽣成
⼤量の レイアウト ドキュメント 図‧表
⾮構造化データ 解析 パーシング 検出抽出 チャンキング
構造化の
流れ Text + vector
DB
ドキュメント分類
OCR RDB
※必要に応じて処理
• 製品カタログ/マニュアルなど • 星取表/ページ跨ぎの表/ • ⾼精度な構造化技術により、
複雑な読み順が必要なドキュメン グラフィカルな表等、 ドキュメント/ユースケース毎のコ
トも正しく理解し、 単純な表以外の読取が可能 ンテキスト理解/
活⽤メリット 精度の⾼い回答を実現 • レイアウト解析技術で図の正確認 チャンク構築が可能 Graph DB
• ⽅眼紙エクセルなど、 識、概要⽣成等を通じ、 • 上記を通じ、
⾃由度が⾼い⽂書にも対応 あらゆる図表検索が可能に ハルシネーション抑制を実現
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SATの強み
ナレッジグラフによる「⽂脈」の理解
‧抽出した結果をもとに⾃動的にナレッジグラフを⽣成。
‧断⽚化した情報をつなぎ合わせて構造化することで、より精度の⾼い検索‧回答を実現。
① データベースとして保存して活⽤
「製品Aに影響している要件の⼀覧は？」
「A社の競合のB社に投資したC社と、B社の関係は？」
+
② 辞書‧同義語‧ドメイン知識の抽出元として活⽤
「PRODUCT-Aと製品Aは同義語です」
キーワードの関連から同義語を抽出。検索/⽣成の精度を⾼める
通常のベクトル検索RAGは、質問の意味に近いチャンクを発⾒することは得意だが
情報が断⽚化した状態でのステップバイステップのつながりの追跡は苦⼿
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SATの強み
改善を効率的に⾏える検証環境
継続的な改善を⽀える検証環境を提供しています。
検証環境では、レイアウトの抽出や構造化結果、検索結果、簡易RAGにおける⽣成結果を確認できます。
検証環境を活⽤することで、検索システムと⽣成プロセスのどちらを改善するべきか判断が容易に。
データの質に振り回される SATに搭載された「検証環境」で効率的に改善‧検証！
チューニング後の結果が
期待通りにいかない
改善の⽅向性が⾒えにくい レイアウト抽出 / 構造化結果の確認
何度も試すしかない…
チューニングにおける 検索結果の確認
開発者の苦労
簡易RAGによる⽣成結果の確認
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SATの強み
内製化に向けた伴⾛⽀援
技術基盤の提供だけでなく、豊富なノウハウを持つエンジニアが貴社の⽣成AIの内製化まで⾒据え、
⽣成AIシステムの構築‧活⽤⽀援パートナーとして伴⾛します。
ストックマークならではの４つの価値
業務⽔準に耐え得る ノウハウを“伝承”し、 従来の開発を覆す
「⾼度なデータ構造化/ ⾃⾛できるチームを作る 「⾼スピード/低コストと 開発の柔軟性
Agentic RAGなど独⾃技術」 「中期的な伴⾛⽀援」 柔軟性」
● Excel⽅眼紙や図表を含む複雑 ● 専任のAIコンサルタントとエ ● 従来のSIerやコンサルティン ● 製造業向けAIエージェント
な⾮構造化データに対応した ンジニアが貴社の⽣成AIプロ グ⽀援と異なり、⾃社プロダ 「Aconnect」の⻑期運⽤経験
⾼精度なデータ構造化技術 ジェクトに⼆⼈三脚体制で中 クトを有する当社ならではの ● 産総研との協業を始めとした
● 新技術「Agentic RAG」や、 期的に伴⾛ 技術やノウハウを応⽤するた 豊富な経験に基づく、深い技
⾼度な実業務に対応可能なAI め、低コストかつ短期間での
● 単なる開発代⾏とは異なり、 術⼒、⾼い柔軟性
エージェント 実現が可能
RAGやAIエージェントの構築/ ● 受託開発‧カスタマイズ開発
評価/改善ノウハウを共有 や事業規模に関わらず多様な
● 企業が⾃社でAIを活⽤‧改修 ご要望にも対応が可能
できる体制の構築‧内製化⼒
の底上げを実現
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SATの活⽤例
現場ユースケースの課題‧解決策
問い合わせの効率化 過去ナレッジを活⽤ 機密情報の組織間共有
• 製品マニュアル、規約など正確に引 • 創造性の⾼い、図表を含む複雑な資 • 機密情報を含む膨⼤な社内データ‧
⽤しお問い合わせに回答する 料を正確に探し出し、業務で再利⽤ 資料をマスキングし、
• コールセンター向けのFAQ • 推論‧提案など多段的な探索 組織間で共有‧活⽤を実現。
デザイン/規約レビュー 故障分析 ⽤途探索
• 規約や法規制と照らし合わせられる
ように構造化しレビューに利⽤。 • 部品同⼠の影響度や過去のトラブル • シーズ×ニーズを構造化し、
• レビューのエビデンスを正確に探し /障害を紐付けて構造化。 マッチングにより新たな事業アイデ
出しチェック観点を補強 故障要因の分析を可能に。 アを創出
他にもデータが課題となる様々なユースケース…
で解決
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SAT活⽤事例
artience株式会社
⽣成AI×知識資産活⽤で新事業の創出促進‧円滑な技術伝承へ
これまでの課題 期待効果
• 過去の研究報告書や技術⽂書から関連
• 汎⽤型⽣成AIツールでは、 情報を素早く抽出し、研究者の情報収
専⾨的な技術情報の正しい解釈がされ 集時間を短縮。研究開発スピードの向
ない回答精度にとどまる 上を実現
• 図表や画像、社内独⾃の専⾨⽤語が多 • サイロ化する事業部⾨、研究グループ
様な⽂書形式や書式に有り、正確に抽 間で、⾒過ごされていた技術の類似性
⾊材‧機能材、ポリマー‧塗加⼯、パッケージ、印刷‧情報など多岐にわたる事 出できない や応⽤可能性を発⾒し、新たな製品開
業を展開するartience様。 社内に蓄積された膨⼤な技術⽂書‧研究報告書を「必
要なときに、必要な⼈が迅速に参照できる」状態にするため、技術‧研究‧知財 発や技術融合のきっかけを創出
領域での知識共有基盤としてSATの検証‧導⼊を推進されています。
図表を含む複雑な⽂書の構造化 ⾼精度なRAGの実現 ⽤途探索エージェントの活⽤
•ナレッジグラフの活⽤による、 •AI Ready/RAG Readyなデータ
•エクセル、パワーポイント、 専⾨⽤語の理解の⾼度化、 やナレッジグラフを構築し、
ワード、PDFといった業務で 検索の簡易化 取引先 商材
⽤途探索エージェントを実現
利⽤するドキュメントの構造化 •会話形式での絞りこみ検索 市場 技術 •社外情報と組み合わせて
•⽤途に合わせて柔軟に •部⾨内のドキュメントを ニーズ シーズ 新たなアイデアを創出
カスタムチャンクを構築する 条件別で網羅的に出⼒
artience社の技術戦略や具体的な活⽤例をWebでご紹介中！ 事例詳細を読む→
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このようなお悩みはありませんか？
AI活⽤を推進したいが、 データや知⾒が分散‧属⼈化し、 専⾨業務が複雑すぎて、
ユースケースが定まらない AIを“使える状態”になっていない 汎⽤AIでは代替‧⾃律化できない
どの業務からAIを使うべきか分からない… どこに欲しいデータがあるか分からない… 業務にどう組み込めばよいか分からない…
ROIの⾒極めができない… 図表を含む複雑な⾮構造化データが多く、 汎⽤AIを試したが、実業務では使えない…
AI活⽤できる形式になっていない…
PoCは成功したが、現場に定着しない… ⾃社業務に特化した、
AI‧RAGの回答精度が上がらない…
専⽤のAIエージェントを作りたい
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専⾨コンサルタント‧エンジニアが、
お客様のナレッジ環境に合わせた活⽤⽅法をご提案します。
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