効き目があったのは、ツールを渡して終わりにせず、課題の分析と「生成AIを当てはめる業務の選定」から一緒に進める設計でした。業務フローを分析し、プロンプト設計にまで踏み込む進め方は、先行事例の少ない小売業で使いどころを探す作業を現場任せにしないための仕組みだったと読み取れます。新しい活用方法を提案し、事例を共に作っていくという関係の置き方も、正解が社外に用意されていない領域では意味を持ちます。
プロダクト側では、プロンプトを書かなくても使えるタスクライブラリを備えた構成が、全部署への展開と噛み合っています。生成AIの利用が詳しい人に偏りやすいのは、多くの場合、指示文の書き方という入口でつまずくためです。使いたい業務を選べば動く形に入口を定型化した設計は、AIに不慣れな部署を最初の一歩で振り落とさないための工夫といえます。同時に、チャットからデータ分析にまで踏み込める機能も併せ持つため、慣れた利用者が扱える幅は狭まりません。
三つ目は、使い方を社内で循環させる仕掛けを最初から組み込んだことです。勉強会や事例共有会を通じて、ある部署で見つかった使い方が別の部署へ伝わる流れができれば、外に少ない事例を社内で増やしていけます。加えて、プライバシーマークや情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)の認証、200を超える行政機関への提供実績といった判断材料が、試験段階で足を止めていた不安に具体的な形で答える役割を果たしました。