「AI課題の⽬利き」
コンサルティング
サービス

• 課題選定が間違っている場合
  ・PoCは完成するが、業務フローが変わらない
  ・「⾯⽩いね」で終わり、現場に定着しない
  ・成果が⾒えないまま、予算と関⼼が失われる
• 課題選定が正しい場合
  ・最初の取り組みで確実に成果が出る
  ・「AIで業務が変わる」という実感が組織に⽣まれる
  ・2つ⽬‧3つ⽬の展開がスムーズになる

• パターン 1：「とにかくAIで何かやりたい」
  取り組む業務が定まっていないため、PoCが完成しても業務定
  着につながらない。「で、結局何が変わったの？」という結果
  になる
• パターン 2：「全社でAIリテラシーを上げたい」
  対象が広すぎて研修を実施して終わりになる。リテラシーは「使う業務」があって初めて⾝につく
• パターン 3：「競合がやっているからうちも」
  ⾃社の業務⽂脈が⽋落したまま始めるため、PoCを作って「⾯⽩いね」で終わる。他社で効いた施策が貴社にも当てはまると
  は限らない
• パターン 4：「RAGで社内検索を作りたい」
  ⼿段から⼊っている。「どの業務を変えるか」を決めずに「何を作るか」から始めると、作ったものが使われないリスクが⾼
  まる

ヒアリング内容

ミーティング後のアクション

• Step 1 — ヒアリング
  現在どんな業務に課題を感じているか
  AIの導⼊‧検討状況（これまでに試したこと、社内の温度感）
  「AIでこうしたい」というイメージや期待

  評価精度を上げるため、まず貴社の業務と課題感を正確に把握します。

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• Step 2 — 課題の評価
  お聞きした課題を「良い課題の5条件」に照らし合わせて評価します。ここがミーティングの核⼼です。
  5条件の充⾜度を確認
  「良い課題」「より優先すべき課題」を判定

  → 評価の具体例は次ページで詳しく紹介します

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• Step 3 — ネクストステップ
  課題が確定した場合
  → 実⾏⽀援としてプロジェクト化
  深掘りが必要な場合
  → 業務アセスメント‧課題選定セッションへ

  すぐに進められない場合でも「何が⾜りないか」が整理される

• 前半 インプット
  2026年現在のAIで何がどこまでできるかをレクチャー形式で体系的にインプット。
  業務への落とし⽅のイメージを作ります。
• 後半 ワークショップ
  ⾃部署の業務を棚卸しし、5つの条件で評価。
  Wanderlustがその場でフィードバックし、Quick Win候補を特定します。

• 業務フローの可視化
  対象部署の業務を「誰が‧何を‧どんな⼿順で‧どのくらいの頻度で」⾏っているかを詳細に整理
• 課題の評価‧優先順位付け
  5条件で定量評価し、組織内での展開しやすさや関係者の巻き込みやすさも考慮
• Quick Winの特定
  最初に着⼿すべき1〜2件を特定。「⼩さく始めて、確実に成果を出す」ための最初のターゲット
• 設計⽅針の策定
  「どの部分をAIに任せ、どこに⼈間の判断を残すか」の線引きを含め、実装に向けた前提条件を整理

• Quick Winの実装
  選定した業務にAIを組み込み、既存の業務フローと⾃然につながるワークフローとして実装
• 現場への定着⽀援
  ハンズオンのオンボーディングと使い⽅の疑問‧改善要望にリアルタイムで対応。効果測定の仕組みづくりまで伴⾛し「業務が変わった」を数字で⽰せる状態にする
• 次の課題への展開
  成果が出たら棚卸しで特定していた次の候補に着⼿。1つ⽬のQuick Winが組織の⼿応えになり、2つ⽬‧3つ⽬の展開がスムーズになる