「Claude導入のROIを最大化する-PoC対象業務の見つけ方から、現場を巻き込むスモールスタート・ガバナンスまで」オンデマンドセミナー公開中

※本ウェビナーは過去に実施した内容をオンデマンド化したものとなります。

生成AIの全社導入が本格化するなか、「どの業務をPoC対象にすべきかわからない」「各部門へのヒアリングで現場を疲弊させてしまう」「数値上のROIは示せても、現場で使われない」----こうした壁に直面していないでしょうか。
AIがなくても、現行業務自体はこなせます。そのため現場の方々にとって、AI導入への協力は自分たちのメリットが見えない「追加の仕事」になりがちです。ツールを入れるだけでは利用が定着せず、結果としてROIにも貢献できません。
本ウェビナーでは、Ragateが実際のAI導入プロジェクトで用いている進行手法をもとに、PoC対象業務をシンプルに洗い出す方法から解説します。業務をAIの得意領域ごとに分類し、期待効果×実現容易性で候補を絞る。
その際、発生頻度・削減時間・利用人数といった定量指標だけでなく、業務に携わる方々の痛み、期待、利用意欲といった定性面も評価に組み込みます。
候補は部門横断で広く探すのが基本ですが、DX推進担当者に「AIを入れれば劇的に効率化できる」という勝ち筋が見えているなら、そこから小さく始めるのも有効です。
ClaudeのワークショップでAIを体感したうえで、各部門のミドル層と意見を交わし、協力者と成功事例を少しずつ増やす。この「派手に始めない」進め方が、AIを社内に根づかせる近道です。

BPO、派遣、業務委託、アウトソーシング、全社共通の定常業務など、初手からROIを比較しやすい領域の見つけ方もご紹介します。
SIerやコンサルティング企業であれば、開発・調査・資料作成などプロフェッショナルの生産性を高めることが、工数・工期・金額の圧縮と顧客価値の向上に直結します。

また、Claudeが幅広い業務に適合する汎用性と、スキル・MCPによる専門性をどう両立できるかを解説します。用途を限定したAI製品と比較して、新しいユースケースを社内で長期的に創造しやすく、全社共通のAI活用基盤の選択肢になる点もClaudeの特長です。
自社内で進めやすい汎用利用・スキル開発と、基幹システムと接続するMCPサーバー、PII・インサイダー情報対策など専門家を活用すべき領域の境界を見極め、運用コストとROIを最適化する考え方をお伝えします。

導入プロセスは、「PoC対象業務のリストアップ→AIの得意領域ごとに分類→実現容易性・期待効果で対象を決定→個別施策を小さく開始→成功事例を蓄積→中期経営計画・KGIへ接続」というRagate流の6ステップでご紹介します。



▼このような課題をお持ちの方におすすめです
- DX推進室・情報システム部門の責任者・担当者
- 各部門からPoC候補業務をどのように回収すべきか悩んでいる方
- ClaudeをはじめとするAI導入を検討しているが、投資対効果（ROI）の説明・稟議に悩んでいる方
- 生成AIのPoCを実施したが、本番展開・全社展開に進めていない方
- 「どの業務から、どの順でAI化すべきか」の判断基準を持ちたい方
- 現場の理解・協力・利用定着を得ながら、AIを小さく始めて横展開したい方
- BPO・派遣・業務委託・定常業務、または開発・コンサルティング領域へのAI適用を検討している方
- セキュリティ・監査・ガバナンス要件からAI活用にブレーキがかかっている企業
- Amazon Bedrock上でのClaudeの安全な運用・セキュリティ体制に関心がある方

▼本ウェビナーでわかること
- 部門を疲弊させずにPoC候補業務を洗い出し、ミドル層の声を回収する方法
- 部門横断の探索と、DX推進担当者が勝ち筋を感じる業務から始めるアプローチの使い分け
- AI導入のROIを「発生頻度×削減時間×利用人数」で見極める定量評価と、現場の痛み・期待・利用意欲を汲む定性評価
- ROIを出しやすい業務領域（BPO・派遣・業務委託・アウトソーシング・定常業務・プロフェッショナル業務）の見つけ方
- PoC候補の分類、期待効果×実現容易性による選定、小さな成功事例から中期経営計画・KGIへつなぐRagate流の6ステップ
- Claudeの汎用性とスキル・MCPの専門性、内製しやすい領域と専門家を活用すべき領域の境界
- AWS（Amazon Bedrock）上でClaudeを安全に本番運用する実行基盤とガバナンスの要点
- ガバナンスに準拠したClaude運用を維持し続けるためのセキュリティ・運用支援の考え方

概要

タイムスケジュール

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