AIレディネス評価テンプレート

AIレディネス評価テンプレートで、組織のAI導入準備状況を見極めましょう。

SurveyMonkeyは、G2.comの1万8000件を超えるレビュー5つ星中、4.5つ星の評価を受けています。

AIレディネス評価テンプレートは、組織でAI(人工知能)技術を導入・統合する準備がどの程度整っているかを評価するものです。AIレディネスアンケートは、AI施策を始める前に組織の強みや課題、改善すべき点を明確にするのに役立ちます。

AIレディネス評価を適切に設計するには、次の要素を含める必要があります。

  • AIに関する組織の目標:アンケートの目的や、AI導入に関する目標を説明しましょう。
  • 従業員の認知度と研修のニーズ:従業員のAIに関する理解度、自信のレベル、そしてAIの影響に対する認識を評価します。
  • 自動化や機械学習の既存の利用状況:従業員や部門でのAI・機械学習・自動化ツールの利用の有無と、それらの利用方法を把握します。
  • リスク・コンプライアンス・倫理的配慮:AI活用の法律・倫理・規制に関する側面の認識と準備状況を評価します。
  • リーダーシップの連携とビジョン:組織におけるAIの役割について、経営層の間で意見がどれほど一致しているかを評価します。
  • テクノロジースタックと拡張性:コアシステム、プラットフォーム、ソフトウェアツールなど、現在の技術基盤を記録します。

以下のAIレディネス評価の質問を使って、従業員のAI知識、導入状況、課題をベンチマークと比較しましょう。

  • 現在、AI搭載ツールやプラットフォームをどれくらいの頻度で利用していますか?
  • 以下のAIツールや技術のうち、利用したことがあるものはどれですか?(当てはまるものすべてを選んでください)
  • 職場でAIを活用することに興味がありますか? 
  • AIの活用方法について、ご自身の理解度をどのように評価しますか?
  • ご自身の役職でAIを導入する際に、どのような障壁がありますか?
  • 自社のAIポリシーについて、どの程度理解していますか?
  • 職場でAIが解決に役立つと思う具体的な業務や課題はありますか?

人工知能はほぼすべての業界に影響を与えており、多くの企業がAIレディネス評価から得られるフィードバックを活用できます。特に、ITリーダー、イノベーションチーム、人事部門、ビジネス戦略担当者などにとっては、業務・製品・ワークフロー全体でAI導入を検討する際に、AIレディネス評価テンプレートが非常に役立ちます。

AIレディネス評価を最大限に活用するために、次のプロセスを検討しましょう。

  1. 自社の目標に合わせてテンプレートをカスタマイズ:人工知能には自動化やデータ分析など、多様な活用方法があります。テンプレートを自社向けに調整することで、より的確で実用的な情報を集められます。
  2. チームや部署を横断して社内で配布:AI導入の影響を受ける各チームにアンケートを配布しましょう。法務やデータコンプライアンスチームなど、一見関係なさそうな部署も見落とさないことが大切です。
  3. 組織基盤・従業員スキル・データレディネスの評価:部門や従業員レベルごとにデータをセグメント化し、潜在的な知識の不足や活用ケースを把握します。
  4. AI投資や研修の優先分野の決定:従業員や関係者が自信を持ってAIを導入できるよう、十分な研修やスキル調査を行いましょう。
  5. 得られたインサイトを基に明確なAI導入戦略を策定:まず小規模なグループでAIツールを導入し、使用状況を把握します。必要に応じてワークフローやドキュメントを作成し、他の従業員にも展開しましょう。

AIレディネス評価テンプレートは、IT部門や経営層が従業員のAI理解度を評価するため、また従業員が懸念や意見を伝えるためのツールです。

組織向け:

  • AI導入における技術的・文化的障壁の特定:IT部門は、インフラ制約、セキュリティやプライバシーへの懸念、老朽化したITシステムなど、潜在的な課題を予測できます。
  • チームに必要な支援や教育内容の把握:人事やIT管理者は、チームや部門内の誤認や知識の不足を明らかにできます。関係者と連携し、従業員が期待や成果を理解できるようカリキュラムやワークショップを策定しましょう。 
  • 不適切な導入によるリスクの低減:IT部門は、問題を早期に発見して対策を講じることで失敗の可能性を最小限に抑え、円滑な導入と事業継続のためのリスク管理計画を策定できます。 
  • 実際の準備状況に応じたAI統合のロードマップ構築:組織のリーダーやIT部門が、成功に向けてより確実な導入計画を策定できます。 

従業員・チーム向け:

  • 導入前に懸念やスキルの不足を伝える:AI導入には、法務部門への影響など機能的・倫理的な懸念が生じる場合があります。従業員はAIに関する課題や不安を自由に提起できます。
  • AI戦略の策定に参加する:従業員は現場での知識や経験を活かし、自部門へのAI導入のあり方に影響を与えることができます。部門間の協力によって、会社の目標と各チームの要件を両立したAIソリューションの構築が可能になります。
  • AIにできること・できないことの認識を揃える:AIの能力を過大評価すると、現場で期待外れや混乱が生じやすくなります。AIの強みと限界を率直に伝え、効果的な活用方法に関する研修を合わせて実施することで、従業員が現実的な目標を持つことができます。

AIレディネス評価テンプレートを利用するには、次の手順に従ってください。

  • テンプレートのカスタマイズ:SurveyMonkeyのAIレディネス評価テンプレートは自由にカスタマイズ可能です。自社のブランドやAI導入に関する目標、業界に合わせて質問やデザインを変更しましょう。
  • 各部門に展開:まず技術系チームへ評価を配信し、その後、AI導入の影響度が高い順に他のチームへも配信しましょう。
  • 現在の準備状況をベンチマークと比較する:アンケート結果から従業員の知識やAI活用状況を評価しましょう。
  • インサイトを基にアクションプランを策定:フィードバックを活用し、AI導入計画やフレームワーク、従業員研修の計画を立てましょう。
  • 継続的な評価で進捗を追跡:AIは日々進化しています。従業員の変化への対応状況を定期的に評価し、研修やインフラの改善に活かしましょう。

AIレディネス評価テンプレートはSurveyMonkeyなら簡単に導入できますが、データを解釈するのは別の課題です。結果を分析する際は、次のベストプラクティスを参考にしましょう。

  • 経営層と現場での実行力のギャップに注目:AI導入を成功させるには、リーダーのビジョンと現場の実行力の整合が不可欠です。経営層がAIに前向きでも、現場チームにはツールや研修、具体的なイメージが不足していることがよくあります。こうしたギャップを早期に見つけることで、組織で効果的なサポートや優先順位の明確化ができ、戦略的な目標を現場に根付かせることが可能になります。
  • 基礎的な要件を優先:AIプロジェクトを拡大する前に、データの整備やアクセス可能性、必要なツール・プラットフォーム、技術や業務知識などが関連チーム全体に行き渡っているか確認しましょう。これにより、導入時の摩擦を減らし、基礎の不足による手戻りやプロジェクト遅延を回避できます。
  • インサイトを活用してAI施策の支持と予算獲得につなげる:明確なROIの可能性や業務効率化、競争優位性を示すことで、IT部門は継続的な投資の説得力を高められます。実際の業務ニーズや定量的なメリットで根拠づけた予算を申請することで、経営層の積極的な支援や継続的なAI施策推進が期待できます。
  • 進捗・結果・学びを組織全体で共有:情報公開は信頼を築き、誤解を払拭し、学びと変化への姿勢を示します。成果を称え、課題にも目を向けることで、オープンで継続的改善を重視する文化が育まれ、より多くのチームがAIの取り組みに参加・支援しやすくなります。

専門家が作成したAIレディネス評価アンケートテンプレートで、チームの未来の働き方への備えをサポートしましょう。このテンプレートはIT部門や人事、人材担当向けに設計され、自由にカスタマイズ可能です。現在のAIの利用状況を評価し、導入の準備状況を見極めるのに役立ちます。

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