「生成AIを全社に広げたいが、現場の温度差が大きくて進まない」——そんな悩みを持つ担当者に、ひとつの参考事例があります。医療検査大手のBMLは、全社一斉導入ではなく意欲のある社員から段階的に広げる方式で、導入からわずか4ヶ月で累計7,619時間の業務削減を実現したと報告されています。この記事では、その「推進委員会方式」の中身と、予算や人手が限られる職場でも再現しやすいポイントを整理します。
BMLが4ヶ月で7,619時間を削減した導入の全体像
まず結論から整理します。BMLは生成AIを全社一斉ではなく段階的に導入し、4ヶ月で累計7,619時間の業務削減を実現したと報告されています。
BMLは年間約1億件の医療検査を手がける企業で、従業員は約4,000名規模です。これだけの人数がいると、一度に全員へ新しいツールを配っても使いこなせる人とそうでない人の差が大きく、定着しないまま形骸化しがちです。BMLはその点を見越して、導入の設計そのものを工夫しました。
導入期間は2025年6月から9月までの4ヶ月間。短期間で成果が出た背景には、効果の出やすい業務に絞って着手した点があります。主な効果領域は次の3つと報告されています。
- 情報検索（必要な資料や前例をすばやく探す）
- コーディング作業（プログラムの記述やレビュー）
- 資料作成（文章の下書き・要約・体裁の整え）
なお、本記事で扱う数値はベンダー系ブログ経由の二次情報です。BML自身の一次発表ではない点を踏まえ、数字は目安として読んでください。
「推進委員会方式」とは何か
BMLの導入で特徴的なのが、全社一斉ではなく「生成AI推進委員会」を立ち上げ、意欲のある社員から段階的に広げた点です。ここが他社の事例と大きく違うところです。
全社一斉導入とどう違うのか
一般的な大企業のAI導入は「全部署に同時にツールを配布し、研修を一斉に実施する」形が多く見られます。この方式はスピードは出ますが、関心の薄い社員まで巻き込むため、現場の抵抗や「使われないライセンス」が生まれやすい弱点があります。
推進委員会方式は逆の発想です。まず使いたい人・試したい人を集めて小さく始め、成功体験を社内に見せながら横へ広げます。関心の高い層が先に成果を出すことで、周囲が「自分もやってみよう」と動きやすくなる設計です。
部門ごとに30種類以上のテンプレートを用意
もうひとつの要が、部門特性に応じた30種類以上の活用テンプレートを用意した点です。
- システム本部：コードレビュー（プログラムの点検）
- 人事部：求人原稿の改善
このように「あなたの仕事ではこう使う」という具体例を先に示すことで、社員が白紙から使い方を考える負担を減らしています。生成AIは「何でもできる」がゆえに、かえって何に使えばいいか分からず止まりがちです。業務に直結したテンプレートは、その入口のハードルを下げる役割を果たします。
中小企業・少人数チームが再現するためのステップ
BMLは大企業ですが、推進委員会方式の考え方は予算や体制が限られる職場ほど相性が良いと言えます。全員分のライセンスをいきなり買う必要がなく、小さく始められるからです。
自分の職場で試す場合の手順を、BMLの進め方を参考に整理します。
- 効果が出やすく失敗リスクの小さい業務を3つほど選ぶ（情報検索・文章作成・要約など）
- 関心の高いメンバー数名で小さく試し、使い方の「型」を作る
- 職種別に「こう使う」という具体例をテンプレート化して共有する
- 成果を数字で見せ、関心の薄い層へ横展開する
ここで大切なのは、効果を時間で測ることです。BMLが「7,619時間」と定量化できたのは、削減前後を記録していたからです。「なんとなく便利」で終わらせず、1業務あたり何分短縮できたかを記録すると、横展開の説得材料になります。
個人のリスキリングとしても有効
この話は組織だけのものではありません。BMLでは導入1年後に「まずAIに聞く」という行動が社内に定着したと報告されています。これは裏を返せば、生成AIを使いこなせる人が、職場で頼られる存在になりつつあるということです。
会社の導入を待つのではなく、情報検索・資料の下書き・要約といった日常業務で自分から使い始める。その積み重ねが、これからのキャリアで評価されるスキルになります。社内に推進委員会のような動きがあれば、手を挙げて早い段階で関わるのも有効な一手です。
この記事のまとめ
BMLの事例から読み取れるポイントを整理します。
- 全社一斉ではなく、意欲のある社員から広げる「推進委員会方式」で4ヶ月・累計7,619時間の削減を報告
- 効果が出やすく失敗リスクの小さい業務（情報検索・コーディング・資料作成）から着手
- 職種別に30種類以上のテンプレートを用意し、使い始めのハードルを下げた
- 削減効果を時間で記録したことが、横展開の説得材料になった
生成AIの導入は「全員に配れば進む」ものではなく、小さく始めて成果を見せながら広げる設計が効きます。まずは自分の業務のなかで、毎日発生していて時間のかかる作業をひとつ選び、生成AIで試すところから始めてみてください。なお、今回紹介した数値はベンダー系ブログ経由の二次情報のため、導入を検討する際は一次情報もあわせて確認することをおすすめします。
よくある質問
推進委員会方式は何人くらいの会社から有効ですか？
明確な人数基準はありませんが、部署や職種が複数あり、全員のITリテラシーに差がある組織ほど向いています。少人数のチームでも「まず関心のある人が試し、型を作ってから広げる」という考え方は応用できます。
生成AIの導入で最初に着手すべき業務は何ですか？
毎日発生し、時間がかかり、結果の正誤を人間が確認しやすい業務が向いています。BMLの事例では情報検索・コーディング・資料作成が主な効果領域でした。文章の下書きや要約は失敗リスクも小さく、最初の一歩として試しやすい領域です。
導入効果はどう測ればよいですか？
BMLが「累計7,619時間」と示せたように、削減前後の作業時間を記録するのが基本です。1業務あたり何分短縮できたかを積み上げると、経営層や他部署への説明材料になります。感覚ではなく数字で残すことが横展開の鍵です。
医療や個人情報を扱う職場でも使えますか？
使えますが、入力してよい情報の線引きを事前に規程で定めることが前提です。機微なデータを安易に生成AIへ入力しないルールづくりと、社員への周知をセットで進める必要があります。
参考文献
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