AI適用診断の事例｜実名事例がないときの3つの確認ポイント【2026年9月】

結論: AI適用診断の事例は、対象業務・診断で分かったこと・その後の判断を分けて読むための材料です。この記事では、実名事例が見つからないときの確認軸を、進め方の流れ・出口・費用に分けて説明します。

対象は、AI適用診断の発注を検討していて、契約前に実績を確かめたい経営者や業務改善担当者です。診断で何を調べるかは、すでに検討している方を想定します。診断そのものが必要か迷う場合は、AI適用診断とはを先に読むと判断しやすくなります。

事例を探す目的は、有名企業と同じ選択をすることではありません。自社でも似た条件を用意できるか、診断後に何を決められるかを確かめるためです。本文では、根拠資料で確認できる当社の条件と、発注側への提案を分けて書きます。

今日やることは、末尾の質問文を自社の業務に合わせて直し、検討中の診断会社に送ることです。回答のうまさだけで選ばず、提案書や見積もりに残る内容まで確かめてください。

実名事例が見つからないとき、何が分からないのか

実名事例が見つからなくても、それだけでは受注実績の有無は判断できません。まず、会社名が出せないのか、診断内容が出せないのか、成果がまだ分からないのかを切り分けて尋ねます。

公開されない事情としては、NDA（＝秘密保持の取り決め）や顧客の公開許可が考えられます。ただし、どの事情が当てはまるかは案件ごとに異なります。「業界では普通だから」とまとめて納得する必要はありません。公開できる範囲と、その範囲で説明できる内容を聞きましょう。

当社の事業ファクトシートには、AI適用診断固有の顧客名や公開事例件数の記載がありません。そのため、本記事では公開件数や受注件数を示していません。これは事例が存在しないという断定でも、非公開の案件があるという主張でもありません。根拠資料で確認できる範囲を区切っています。

また、AI適用診断を受けたことと、AIの本番導入が終わったことは別です。診断の段階では、対象業務の整理や次の検証方針までしか分かっていない場合があります。その事例に削減時間の記載がなくても、診断として何を判断できたかは確認できます。

一方で、事例を出せないという説明だけでは、支援内容まで理解できません。実名を求める質問と、仕事の進め方を求める質問を見分けると、確認が進みます。社名を伏せたまま、入力資料、判断の理由、成果物の構成を説明できるか尋ねてください。

確かめ方: 「顧客名を伏せたまま、診断前の課題と診断後の判断を説明できますか」と聞きます。回答が難しい場合は、説明用の見本があるかを尋ねます。その見本を過去の顧客実績として扱わないことも大切です。

診断の事例と、本番導入の成功事例を分ける

診断の事例では、何を調べて何を決めたかを読みます。本番導入の事例では、業務に組み込んだ後に何が変わったかを読みます。この区別を付けると、記事の見出しだけで成果を取り違えずに済みます。

たとえば「問い合わせ対応にAIを活用した」という説明だけでは、診断・試作・運用のどこまで進んだか分かりません。回答案を画面に表示した段階か、担当者が日常業務で使っている段階かを確認します。試作が動いたことは、通常業務で使い続けられる証明にはなりません。

当社の事業ファクトシートでは、診断の条件を本番非接続としています。この条件で、実際のシステムへつないだ後の成果まで確認したとは扱えません。作業を観察して作った見立てと、導入後の実測を区別して説明する必要があります。

事例に効果の数字が書かれている場合は、測定した範囲を聞きます。AIが下書きする時間だけか、人が修正して完了するまでかで意味が変わります。作業を別の担当者へ移しただけなら、会社全体の負担が減ったとは言い切れません。

診断を読んで分かることは、導入を進める根拠や、まだ決められない点です。試算・試作での測定・本番の実績を同じ成果として並べないことが、事例を比較する出発点になります。

確かめ方: 「この結果は、どの段階の、どの作業を測ったものですか」と尋ねてください。実装後の話なら、診断費だけで得られた成果として読まないようにします。

事例の代わりに確認する進め方の流れ

進め方の流れでは、情報を渡してから判断材料を受け取るまでの手順を確認します。「ヒアリングして報告します」という説明から、具体的な作業へ踏み込んで聞くことが大切です。下の表は、①対象業務の選定→②業務の確認→③判断材料の整理→④結果の説明、という4段階の順で並べています。

まず、診断の対象を業務の動きで伝えます。「営業にAIを使いたい」だけでは範囲が広すぎます。問い合わせを読む、社内資料を探す、回答案を作る、責任者が確認する、と区切って説明します。何が入力で、何を出力し、誰が終わりを判断するかが分かる形にします。

次に、診断会社が何を見れば判断できるかを聞きます。手順書だけでよいのか、現場の説明や例外の確認が必要かを確かめます。当社の事業ファクトシートには現場同席の条件があります。ただし、同席する方法や参加者、日程の細部までは同資料にありません。発注前の打ち合わせで具体化する項目です。

その後に、情報が足りない場合の扱いを確認します。資料がそろわないまま結論を出すのか、判断できない点を残すのかで、受け取る結果の使い方が変わります。断定できない部分と、その理由を成果物に残してもらうと、後から検証しやすくなります。

この表は発注前の確認用です。当社の固定された納品手順や契約内容を示すものではありません。必要な範囲を相談し、提案書で合意するために使ってください。

確かめ方: 「必要な資料が用意できなかった場合、結果にはどう書かれますか」と尋ねます。日程については、AI適用診断の期間も参考になります。予定期間だけでなく、開始前にそろえるものを確認してください。

仮想例｜事例を自社の業務に読み替える

事例を読み替えるときは、同じ業種かどうかより、入力・判断・確認作業が似ているかを見ます。以下は説明用の仮想例です。実在する顧客の案件、当社の納品内容、成果の実測ではありません。

書類の転記を減らしたい場合

書類を受け取り、必要な項目を社内の表に写す業務を想定します。AIの候補用途は、書かれた内容を読み取り、項目ごとに整理することです。ただし、読めた文字が正しいか、入力先の項目と対応するかは別に確認します。

診断で聞きたいのは、書類の形式がそろっているかという点です。画像の状態や書式が違うなら、それぞれを同じように扱えるとは限りません。例外的な書類だけ人に戻す方法や、読み取り結果を誰が確認するかも論点になります。

事例を見せてもらったら、成功した書類だけで説明されていないかを尋ねます。読み取りに失敗したときの手戻りまで分かれば、自社に近いかを判断しやすくなります。転記の速さだけでなく、確認する人の負担に目を向けてください。

仮に文字の読み取りはできても、確認担当者が決まらないなら、すぐの実装は急ぎません。確認する項目や責任の分け方を先に整理する判断もあります。ここでの診断結果は「AIが使える」という結論だけでは足りません。どの条件が整えば次へ進めるかを残すことが重要です。

問い合わせの回答案を作りたい場合

担当者が問い合わせを読み、社内の案内文を探して回答する業務を想定します。AIが回答案を作れても、そのまま相手に送ってよいとは限りません。参照する資料が古ければ、自然な文章でも内容を誤ることがあります。

診断では、回答の根拠となる資料がどこにあるかを確認したいところです。担当者ごとに保存場所が異なる場合や、資料どうしで説明が食い違う場合も考えます。AIの選定に入る前に、正しい資料を決める作業が必要かもしれません。

事例を読む際は、「回答できた」という説明の先を聞きます。どの資料を根拠にしたか表示できるのか、答えが見つからないときに人へ戻せるのかを確かめます。公開されている文章だけで作った見本と、社内資料を使う運用では確認条件が違います。

仮想の診断結果としては、まず担当者が回答案を確認する範囲で試す判断が考えられます。一方、資料の更新責任者がいないなら、資料整備を優先する選択もあります。どちらも「AIを導入するか」という問いを、具体的な条件へ切り分けた結果です。

社内レポートの下書きを作りたい場合

社内の集計表を読み、変化の説明を文章にする業務を想定します。この場合、文章が読みやすいことと、集計の意味を正しく理解していることは分けます。数字の定義が部門ごとに違うなら、AIが説明する前に前提をそろえる必要があります。

事例では、入力した表と完成した文章だけでなく、照合の方法を確認します。元の数字が変わったときに更新できるか、根拠のない理由を足していないかが論点です。読みやすい見本でも、確認者が毎回すべてを調べ直すなら負担は残ります。

この業務の診断では、文章の下書きだけを対象にする案も考えられます。集計処理や経営判断まで同時に任せる前提を置かず、どの部分を支援するか決めます。事例の成果を読むときも、下書きの支援と判断の自動化を区別してください。

確かめ方: 自社の業務をこの仮想例に当てはめ、似ている条件と違う条件を診断会社へ伝えます。「同じ業界の実績はありますか」に加えて、「入力と確認の流れが近い経験はありますか」と聞くと具体化します。

診断後の出口は、進む理由と止まる条件で読む

診断後の事例では、研修・試作・実装のどれを選んだかより、その理由を読みます。当社の事業ファクトシートでも、診断はこれらの進み方を切り分ける入口です。支援別の件数や割合は同資料では確認できません。

本記事では、発注側が見送りや保留を選ぶ場合も加えて整理します。これは当社の正式なプラン区分や、診断結果の実績分布を示すものではありません。次の発注を急がず、足りない条件を見極めるための判断の例です。

研修を検討するのは、人の使い方や確認手順をそろえたい場合です。受講すれば解決すると決めつけず、学んだ後に誰がどの作業を担うかを聞きます。データが使えない問題や、システムへ接続できない問題は、研修だけでは解決しません。

試作を検討するのは、実際に動かさないと判断できない点が残る場合です。見た目のよいデモ（＝実際に動く形で見せる実演）を作ることだけを目的にせず、何が分かれば次へ進むかを先に決めます。具体的な準備はAI PoC支援で説明しています。PoCは、実現できるかを小さく試す検証を指します。

実装を検討する場合でも、診断で本番利用の条件がすべて解決したとは考えません。接続先、確認する人、止め方、保守の担当を詰めます。当社の事業ファクトシートでは、本番化・保守は別契約です。次の契約で何を引き受けてもらうかを確認してください。

見送りや保留は、追加発注をしないという判断です。ただし「投資を防げた」とだけ評価するのも早計です。理由が曖昧なまま終わっていないか、再検討する条件が残るかを見ます。診断を受けたからといって、次の支援を申し込む前提にする必要はありません。

確かめ方: 「次へ進む条件と、進まない条件を説明してください」と聞きます。自社の担当者が動けない場合や、使える資料がない場合の扱いも加えて尋ねましょう。

費用実績と案内価格を分けて読む

案内価格は、プランの提示金額です。費用実績は、具体的な案件で実際に契約・支払いした金額です。事例を探すときは、この違いをそろえないと比較できません。

当社の事業ファクトシートにあるAI適用診断の案内価格は、ライト診断15万円、標準診断30万円で、いずれも税別です。同資料では期間2週間、本番非接続、現場同席を条件としています。これらを平均成約額や、顧客の支払実績として紹介することはできません。

価格差だけを見て、標準診断には試作が含まれる、調べる業務数が増える、と推測しないでください。本記事の根拠資料には、プランごとの作業内訳がありません。対象業務の説明と必要な成果物をもとに、差がどこにあるかを聞く必要があります。

金額の大小より、同じ範囲を比べているかを先に確かめます。説明会だけの見積もりと、現場確認や報告後の相談を含む見積もりでは、価格が近くても内容は異なります。成果物の形式、結果の説明、追加質問の扱いまで表にすると違いが分かります。

他社の費用事例も、税の扱いと追加作業を確認してください。安く見える金額が初期の診断だけなのか、後続の試作を含むのかで意味が変わります。逆に、開発全体の金額を診断サービスの価格として並べると、比較対象がずれます。

確かめ方: 「この価格で受け取れる成果物と、別料金になる作業を示してください」と尋ねます。相場や費用の位置づけを詳しく読む場合は、AI適用診断の費用相場を参照してください。

診断費に含む範囲と、別契約の境界を確認する

診断の見積もりでは、対象作業と対象外の作業を並べて確認します。当社の案内条件でも本番化・保守は別契約なので、診断費だけで通常業務への組み込みが終わるとは読めません。

たとえば、診断の報告で「この業務は試す価値がある」と判断したとします。それは、試作の作成まで診断費に含まれるという意味ではありません。デモの有無、検証用のデータの準備、結果の評価を、どの契約で扱うかを尋ねます。

発注側の作業も見積もりと一緒に確認します。資料を整理する人、現場を説明する人、結果を判断する人が必要になるかを聞きましょう。外部への支払額だけでは、社内で必要な準備や調整の負担までは分かりません。

本番非接続という条件は、顧客情報を自由に共有してよいという意味でもありません。診断中にどの資料を見せるか、保存や持ち帰りをどう扱うかは別の確認事項です。初回の相談では、機密を含まない業務の概要から伝える方法が使えます。

契約の前に、対象の変更が起きた場合も聞いておきます。別部門の業務まで追加したい場合や、資料が予定どおりそろわない場合です。どこで作業を止めて相談するかが分かれば、追加費用を後から初めて知る事態を避けやすくなります。

確かめ方: 「本番へつなぐ作業、運用後の修正、保守は今回の見積もりに含まれますか」と聞きます。別契約の場合は、診断の結果を受け取ってから検討できるかも確認してください。

成果物の見本は、結論より根拠の残し方を見る

成果物の見本では、推奨する施策と、その理由を行き来できるかを確認します。見栄えのよい資料でも、何を見て判断したかがなければ、社内で発注を決める材料としては足りません。

「問い合わせ対応をAI化する」とだけ書かれた見本では、対象範囲が分かりません。回答案の作成までか、相手への送信までかを区切る必要があります。そのうえで、使う資料や人の確認作業が分かるかを見てください。

理由と不明点も別に残っていると使いやすくなります。確認できた事実、担当者から聞いた話、まだ試していない仮説が混ざっていると、後続の支援で誤解が起きます。発注側が追って確かめられる形で説明されているかを確認します。

この表も、当社の標準納品物を保証する一覧ではありません。見本を取り寄せた際の読み方として使います。必要な内容があれば、契約前に成果物の範囲として相談してください。

また、説明用の見本を求める際には、その位置づけを聞きます。過去の納品物を匿名にした資料なのか、架空の業務で作った資料なのかで、読み取れることが異なります。後者で分かるのは構成や説明の方法であり、顧客への納品実績ではありません。

確かめ方: 「この提案の根拠は、成果物のどこを見れば分かりますか」と尋ねます。詳しい確認項目はAI適用診断のレポートで整理しています。

他社の実績表示は、対象サービスと測定条件を読む

会社全体の実績と、検討している診断サービスの実績は区別します。有名企業のロゴや開発実績があっても、それが診断の支援内容を直接説明しているとは限りません。

IPAの「DX推進指標のご案内」では、自己診断結果を提出した企業に、他社や業界との比較で自社の位置づけを把握するためのベンチマークレポートを提供しています。同ページには、個々の企業の診断結果を外部に公表するものではないと記されています。

まず、実績が何のサービスに対応するかを確認します。研修、開発、運用支援など、同じ会社が複数の支援を提供している場合を考えてください。関連する経験は参考になりますが、診断をどのように進めるかは別途説明してもらいます。

次に、事例の対象業務が自社と近いかを見ます。業種名が同じでも、利用できる資料や担当者の体制が違えば、そのまま再現できるとは限りません。社名の知名度より、自社でも用意できる条件を探す方が実務に結び付きます。

成果の表示があるなら、その範囲も読みます。作業の一部だけを測った結果か、業務全体を測った結果かを確認します。良い結果が出た場面だけか、通常の入力や例外も含むかによって、事例を参考にできる範囲は変わります。

独自に名付けたメソッドや、導入実績の社数を示す会社もあります。名前が付いていること自体は、内容の良し悪しを決めません。その名前が指す作業が、ヒアリング・整理・報告のどの部分に当たるかを聞いてください。社数についても、今回検討している診断サービスの実績かを確認してください。

なお、本記事は特定企業の事例件数や、ページの文字数を比較したランキングではありません。根拠を確認できない他社評価を使わず、読み手が同じ質問で比較できる方法を示しています。

確かめ方: 「この実績は今回の診断サービスのものですか」「自社と違う前提は何ですか」と聞きます。答えが得られない点は、実績がないと決めつけず、比較に使える根拠がまだない項目として残してください。

早見表｜具体的な回答と、追加確認が必要な回答

回答を比べるときは、説明の長さより、次に何を確かめればよいかが分かるかを見ます。以下は候補の会社へ同じ質問をした後に使う整理表です。受注実績の採点表ではありません。

回答が短いからといって、その会社をすぐ除外する必要はありません。最初の問い合わせでは、公開できる内容や担当者の判断範囲が限られる場合があります。追加の打ち合わせで確かめる項目を具体的に返してみてください。

反対に、口頭では詳しく説明されても、見積もりや提案書に残らないなら注意が必要です。発注後に受け取る内容は、口頭の印象だけでは確かめられません。認識が一致した項目を文書へ反映してもらい、社内の判断者にも共有します。

確かめ方: 回答をこの表に照らし、自社で判断できない点だけ再質問します。回答の有無と、内容が自社に合うかを分けて整理すると、説明が丁寧という理由だけで選ばずに済みます。

事例を求めるときに営業へ聞く質問文

問い合わせでは、他社の秘密情報を求めず、自社の発注判断に必要な内容を尋ねます。以下の文面は、業務の概要を加えてから送ってください。添付資料は、共有してよい内容か社内で確かめてから渡します。

AI適用診断の発注を検討しています。
対象にしたい業務と、困っている点は以下のとおりです。
（自社の業務概要を、機密を含まない範囲で記入します）

公開できる範囲で、次の内容を教えてください。

・今回の診断サービスに対応する事例はありますか。
  実名が難しい場合は、匿名の説明か、説明用の見本を希望します。
  過去の実績と、説明用の見本を区別していただけると助かります。

・自社に近い業務では、何を調べ、何を判断材料として残しますか。
  必要な資料、同席する担当者、発注側の準備も教えてください。

・診断後に研修・試作・実装を検討する条件は何ですか。
  進まない場合や、判断材料が足りない場合はどう扱いますか。

・見積もりには、どの作業と成果物が含まれますか。
  プランの違い、デモの有無、追加質問の扱いを知りたいです。
  本番化や保守など、別契約になる範囲も教えてください。

・成果の数字を示す場合は、試算か実測かを教えてください。
  対象作業、測定条件、人による確認や修正の扱いも伺いたいです。

・独自のメソッド名や導入実績社数を示す場合は、その中身も教えてください。
  名前や社数だけでなく、今回の診断サービスに対応する内容かを確認したいです。

自社の業務概要には、困っている作業と、結果を判断する人を書きます。「AIを活用したい」という希望だけでは、診断の範囲を決めにくいためです。作業の前後も伝えると、改善したい箇所がどこか説明しやすくなります。

社内で事例の実名確認が必要な場合は、その条件も先に伝えてください。公開許可の範囲に合わなければ、別の根拠で社内判断できるかを検討します。実名を求めること自体を諦める必要はありませんが、相手が出せない情報を推測で補わないことが大切です。

確かめ方: 返信を受け取ったら、未回答の項目をそのまま再送するのではなく、何の判断に必要かを添えて尋ねます。「成果物を社内の予算検討に使いたい」など、用途が分かると話を具体化できます。

今すぐ診断を受けなくていい会社と、この記事に含まれないこと

事例が見つからないことだけを理由に、診断を急いで申し込む必要はありません。調べたい業務や社内の準備が決まっていない場合は、その整理から始める方が相談を進めやすくなります。

• 困っている作業をまだ説明できない会社。まず現場で何が負担かを整理し、AI適用診断とはで診断の目的を確かめてください。
• 現場を説明する人や、結果を判断する人が決まっていない会社。参加者と日程の条件を、診断期間の確認点と合わせて見直します。
• すでに実装する対象と要件が固まっている会社。診断を重ねる必要があるか、診断から本番化への進め方を参考に相談できます。
• 診断だけで導入後の効果保証を求めている会社。試作で検証する内容と本番で測る内容を、PoCの進め方で分けて考えてください。

この記事に含まれないことも整理します。

• 実在顧客の実名事例や、当社の受注件数・平均成約額。参照資料に記載がなく、実績として紹介できる範囲ではありません。
• 個別案件の成果保証や最終見積もり。費用の位置づけは診断の費用相場で扱い、契約条件は個別に確認します。
• 納品レポートの全文や、顧客から預かった原本。レポートの読み方では、判断に使う項目を説明しています。
• 特定企業の順位付けや、支援会社への推薦。支援範囲の違いはAI診断とAIコンサルの違いも参考にしてください。

確かめ方: 診断を受ける前に、「終わった後に社内で何を決めたいか」を文章にします。答えが曖昧なら、その点を初回相談で伝え、診断を発注する前の整理で足りるかを聞いてください。

Summary in English

まとめ｜事例は進め方の流れ・出口・費用の条件まで読む

AI適用診断の事例は、社名や成果の見出しだけでなく、自社で確かめられる条件まで読んで判断します。公開できる情報が限られる場合も、説明できる範囲を具体的に聞いてください。

• 実名事例が見つからないことと、実績がないことは同じではありません。非公開の理由も推測で決めません。
• 診断で分かったこと、試作で確認したこと、本番運用後の効果を分けます。
• 仮想例や成果物の見本は、仕事の進め方を知る材料です。顧客への納品実績としては扱いません。
• 当社の事業ファクトシートの価格はライト診断15万円・標準診断30万円で、いずれも税別です。期間2週間、本番非接続、現場同席が条件です。
• プランごとの内訳は見積もりで確認します。本番化・保守は別契約です。

次のアクションは、今の検討段階に合うものを選んでください。

• 今日: 質問文を自社の業務に合わせて直し、検討中の会社に送ります。
• 今週: 返信を見ながら、実績と見本、試算と実測、含む作業と対象外を分けて整理します。
• 今月: 診断後に決めたいことと、受け取る成果物の範囲を社内でそろえます。

診断の対象や発注の順番に迷う場合は、無料相談で業務の概要と、まだ判断できていない点をお伝えください。

次に読む

• 診断を受けるべきか整理したい → AI適用診断とは
• 案内価格と作業範囲を比べたい → AI適用診断の費用相場
• 納品される判断材料を確かめたい → AI適用診断のレポート
• 試作へ進む条件を知りたい → AI PoC支援

更新履歴

• 2026-09-18: 初版。事例の確認ポイント、説明用の仮想例、価格と別契約の境界、発注前の質問文を収録。
• 次回更新予定: 2026年11月（価格・診断の条件・公開可能な事例を再確認します）

本記事は2026年9月18日に参照した当社の事業ファクトシートに基づきます（公開日: 2026年9月18日）。料金・条件は契約前に最新の案内と見積もりで確認してください。仮想例は顧客事例や成果の保証ではありません。

参考・出典

• 当社調査: AI Expert事業ファクトシート（資料生成用・正本）。価格・期間・条件・後続支援・別契約の記載を参照（最終更新日: 2026年6月12日／参照日: 2026年9月18日）
• IPA「DX推進指標のご案内」（最終更新2026-09-18・参照日2026年9月18日）

本記事の確認表・仮想例・成果物の読み方・質問文は、上記ファクトシートの条件をもとに編集部が作成した説明用の整理であり、調査結果ではありません。