AIカメラとは？機能やできること・種類・メリット・活用事例

AIカメラとは、AI（人工知能）を搭載し、撮影した映像や画像をリアルタイムに自動解析するカメラです。従来の防犯カメラが「映像を記録する」だけの装置であったのに対し、AIカメラは記録と同時に人や物体の検知、行動パターンの分析、異常の即時通知までを自動で実行します。

しかし、AIカメラとは具体的にどのような仕組みなのか、従来のネットワークカメラと何が違うのか、どのような機能があり、どの業種で活用できるのかといった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AIカメラの定義や従来カメラとの違いから、種類・主要機能・導入メリットとデメリット、業種別の活用事例、そして選び方のポイントまで、JAPAN AIが網羅的に解説します。

AIカメラとは

AIカメラとは、人工知能を搭載し、映像や画像をリアルタイムに自動解析できるカメラです。従来のネットワークカメラが映像の記録と遠隔視聴を主な役割としていたのに対し、AIカメラは撮影した映像をその場で解析し、特定の人物や物体の検知、異常行動の判定、管理者への即時通知までを一連の流れとして自動化します。

AIカメラが急速に普及している背景には、深刻化する人手不足があります。日本の労働人口は減少を続けており、監視・管理業務を人の目だけに頼る運用は限界を迎えつつあります。AIカメラは、こうした人的リソースの制約を補い、少人数でも高精度な監視体制を構築できる手段として、製造業や小売業、医療・介護など幅広い業種で導入が進んでいます。

なお、AIカメラの映像解析を支えているのは、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる技術です。大量の画像データを学習させることで、人間の目では見落としがちな微細な変化や特定のパターンを高精度に識別できるようになります。

AIカメラの基盤となる画像認識技術の仕組みについては、「画像認識AIとは？仕組みや活用例などわかりやすく解説」の記事で詳しく解説しています。

従来のネットワークカメラとの違い

AIカメラと従来のネットワークカメラの最大の違いは、映像を「記録するだけ」か「解析・判断・通知まで自動化できるか」という点にあります。

従来のネットワークカメラは、インターネットに接続して映像を遠隔から視聴・録画できる装置です。映像の確認や異常の発見は人間が後から行う必要があり、リアルタイムでの対応には常時モニターを監視する人員が不可欠でした。

一方で、AIカメラはディープラーニングによって学習済みのAIモデルがカメラ内部またはクラウド上で映像を即座に解析し、不審者の侵入や転倒事故などの異常を自動で検知して管理者に通知します。映像の記録から解析、判断、通知までの一連のプロセスが自動化されるため、監視業務に必要な人員を大幅に削減可能です。

AIカメラと従来のネットワークカメラの違いを比較表でまとめました。

このように、AIカメラは従来のネットワークカメラの「記録装置」としての役割を超え、現場の安全管理や業務効率化を支える「判断装置」として機能する点が本質的な違いです。

AIカメラの種類

AIカメラは、AI処理を実行する場所によってエッジ型とクラウド型に大別され、構成によっては両者を組み合わせたハイブリッド型で運用されます。それぞれ処理速度やコスト構造、拡張性が異なるため、導入目的や設置環境に応じて最適な方式を選ぶことが重要です。

AIカメラの種類ごとの特徴を解説します。

導入目的が即時対応中心であればエッジ型、大規模データ分析が主目的であればクラウド型、両方のニーズがある場合はハイブリッド型が適しています。

エッジAIカメラ

エッジAIカメラは、カメラ本体または近接するエッジデバイスにAIチップを搭載し、映像解析を現場で完結させる方式です。

映像データをクラウドに送信せずにローカルで処理するため、通信遅延がほぼ発生せず、リアルタイム性に優れています。工場の生産ラインで不良品を即座に検出する場合や、建設現場で危険エリアへの侵入を瞬時に検知する場合など、数秒の遅れが重大な事故につながる環境で特に有効です。

また、映像データが外部に送信されないため、プライバシー保護の観点でも優位性があります。

一方で、エッジデバイスの処理能力には物理的な限界があり、大規模なデータ分析や複雑なAIモデルの実行には不向きです。カメラの設置台数が増えると機器単価が積み重なり、初期導入コストが高額になる点にも注意が必要です。

2026年5月30日 エッジAIとは？仕組みやクラウドAIとの違いやメリット・デメリット

クラウドAIカメラ

クラウドAIカメラは、撮影した映像をインターネット経由でクラウドサーバーに送信し、サーバー側でAI解析を行う方式です。

クラウド側の計算リソースは必要に応じて柔軟に拡張できるため、大量のカメラ映像を一括管理したり、高度なAIモデルを適用して長期的な傾向分析を行ったりする用途に適しています。複数拠点のカメラ映像を統合して広域監視システムを構築する場合にも、クラウド型の拡張性が活きます。

ただし、映像データを常時クラウドに送信するため、安定した通信環境が不可欠です。通信量に応じたクラウド利用料が継続的に発生し、ランニングコストが高くなる場合があります。

また、通信経路上でのデータ漏洩リスクへの対策も求められます。

ハイブリッド型AIカメラ

ハイブリッド型AIカメラは、エッジ側で即時性の高い解析を実行しつつ、クラウド側で長期データの蓄積・分析を行う方式です。

エッジで不審者の侵入や転倒などの緊急性の高いイベントを即座に検知・通知し、同時にクラウドで来店者の属性分析や動線の傾向分析といった中長期的なデータ活用を並行して進められます。エッジ型のリアルタイム性とクラウド型の拡張性を兼ね備えた第3の選択肢として、近年導入事例が増えています。

AIカメラの機能・できること

AIカメラは、映像解析によってオブジェクト検知や顔認識、動作パターン解析、人数カウントなど多様な機能を提供します。各機能がどのようなビジネス課題を解決するかを理解することで、自社に必要な機能を見極められます。

AIカメラの主要な4つの機能を解説します。

• オブジェクト検知・検出
• 顔認識機能
• 動作パターン解析機能
• 人数カウント・混雑状況検知

オブジェクト検知・検出

オブジェクト検知は、映像内の人・車両・動物・物体などの特定対象物を自動的に検出し、その位置・種類・個数を特定するAIカメラの基本機能です。

AIカメラのオブジェクト検知では、ディープラーニングで学習した物体認識モデルが映像の各フレームを解析し、対象物の輪郭や特徴量を抽出して分類します。「人が3人」「車両が2台」のように、映像のどの位置に何がいくつ存在するかをリアルタイムに把握できる点が特徴です。

セキュリティ監視では侵入者の即時検知、製造業では生産ライン上の異物混入検出、小売業では陳列棚の欠品検知など、業種を問わず幅広く活用されています。

AIカメラの映像解析を支える画像解析技術の詳細については、「AIによる画像解析とは？仕組みや活用事例を解説」の記事で詳しく解説しています。

顔認識機能

顔認識機能は、映像内の人物の顔を検知・識別・認証する3つの工程で、抽出した特徴データを登録データと照合して識別・認証に用いるAIカメラの機能です。

まず映像から顔の領域を検出し、次に目・鼻・口の位置や顔の輪郭といった特徴量をデータとして抽出します。最後に、抽出した顔の特徴データをあらかじめ登録済みのデータベースと照合し、本人確認を行います。パスワード入力やカードキーが不要なため利便性が高く、カードの紛失やパスワード漏洩といったリスクも排除可能です。

主な活用シーンとして、オフィスや工場の入退室管理、不正侵入の防止、店舗における来店者の識別が挙げられます。

顔認識機能を活用すれば、勤怠管理の自動化やVIP顧客への個別対応など、セキュリティと業務効率化の両面で効果を発揮できるでしょう。

動作パターン解析機能

動作パターン解析機能は、人や物の動きを継続的に追跡・解析し、通常とは異なる行動パターンを検知するAIカメラの機能です。

AIカメラが映像内の対象物を検出したあと、その移動経路・速度・滞在時間を時系列で記録し、あらかじめ学習した「通常パターン」と比較します。通常パターンから逸脱した動きを検知した場合、即座にアラートを発報する仕組みです。

工場では作業員の動線を分析して工程のボトルネックを特定したり、店舗では特定エリアでの不自然な長時間滞在を検知して万引き防止に活用したりと、安全管理とマーケティングの両面で効果を発揮します。

動作パターン解析は、単発の異常検知にとどまらず、蓄積されたデータを分析することで業務プロセスの継続的な改善にもつなげられる点が大きな強みです。

人数カウント・混雑状況検知

人数カウント・混雑状況検知は、映像からリアルタイムに人数を計測し、エリアごとの混雑度を可視化するAIカメラの機能です。

AIカメラが映像内の人物を個別に識別してカウントし、特定エリアの滞在人数や通過人数をリアルタイムに集計します。混雑度を「空いている」「やや混雑」「混雑」のように段階的に表示することで、施設運営者は人員配置の最適化やフロアレイアウトの改善に活用できます。商業施設のフードコートやイベント会場、医療機関の待合室など、混雑緩和が求められるあらゆる場面で導入が進んでいます。

人数カウントで蓄積されたデータは、時間帯別の来場者数の傾向分析やプロモーション効果の測定にも活用でき、データドリブンな施設運営を実現する基盤として機能します。

AIカメラを導入するメリット

AIカメラの導入は、人件費の削減や24時間監視の実現、業務効率化と自動化など、企業の経営課題を直接的に解決するメリットをもたらします。AIカメラ導入で得られる3つの主要なメリットを解説します。

• 人件費削減につながる
• 24時間監視が可能になる
• 業務効率化と自動化

人件費削減につながる

AIカメラの導入により、監視・警備業務に必要な人件費を大幅に削減できるメリットがあります。

夜間に警備員を1名配置する場合、平日の夜間8時間で約2万円、休日で約2万2,000円が相場です。年間365日の夜間警備を外部委託すると、年間約730万円のコストが発生するケースもあります。AIカメラによる自動監視に切り替えれば、AI基本料やライセンス料を含めても年間200〜250万円程度に抑えられるケースがあり、年間350万円以上のコスト削減が見込めます。初期投資額を500万円と仮定した場合でも、2〜3年で投資回収が可能です。

AIカメラのメリットは単純な人件費の置き換えにとどまりません。人間の監視では避けられない疲労や注意力の低下がなく、常に一定の精度で異常を検知し続けるため、監視品質の安定化という付加価値も得られます。

AIを活用した業務効率化の具体的な方法については、「AIによる業務効率化の事例と活用効果を解説」の記事で詳しく解説しています。

24時間監視が可能になる

AIカメラは昼夜を問わず稼働し、無人環境でも異常を自動検知して即時通知できるメリットがあります。

人間による監視では、夜間や休日に人員を配置するコストが大きく、長時間の監視業務では集中力の低下による見落としも避けられません。AIカメラは24時間365日、一定の精度で映像を解析し続けるため、こうした課題を根本的に解消します。

赤外線照明（IR LED）や高感度センサーを搭載したAIカメラであれば、暗所や悪天候下でも安定した映像解析が可能で、防犯や事故防止の信頼性がさらに高まります。

人手不足が深刻な現場や高いセキュリティ水準が求められる施設において、AIカメラによる常時監視は人的リソースの制約を超えた安全管理体制を実現する有効な手段です。

業務効率化と自動化

AIカメラは監視業務だけでなく、入退室管理や勤怠管理、動線分析によるマーケティング活用など、幅広い業務の効率化と自動化を実現するメリットがあります。

顔認識機能を活用すれば、従業員の入退室記録と勤怠データを自動で紐づけられるため、タイムカードやICカードによる手作業が不要になります。小売店舗では、来店客の動線分析や属性分析のデータをもとに、商品レイアウトの最適化やプロモーション施策の効果測定を行えます。

さらに、AIカメラが蓄積した映像データを長期的に分析することで、業務プロセスの改善点を継続的に発見し、PDCAサイクルを回す基盤として活用できます。

AIカメラのメリットは、単一業務の自動化にとどまらず、蓄積データの分析を通じて組織全体の生産性向上につなげられる点にあります。

AIカメラのデメリット・注意点

AIカメラの導入には多くのメリットがある一方で、初期導入コストの高さや誤検知のリスク、プライバシー・個人情報保護への配慮といったデメリットや注意点も存在します。メリットとデメリットの両面を理解したうえで、適切な対策を講じることが導入成功の鍵です。

AIカメラ導入時に考慮すべき3つのデメリット・注意点を解説します。

• 初期導入コストが高い
• 誤検知・未検知のリスク
• プライバシー・個人情報保護への配慮

初期導入コストが高い

AIカメラの導入には、カメラ本体の購入費に加えて設置工事費やシステム構築費が必要であり、従来のネットワークカメラと比較して初期コストが高いデメリットがあります。

AIチップを搭載したカメラ本体の価格は1台あたり10万円前後から数十万円と幅があり、従来のネットワークカメラの約3万〜10万円と比べて2〜3倍程度の価格差があります。さらに、クラウド利用料や解析ソフトのライセンス費用が加算されるため、設置規模によっては合計で数百万円に達する場合もあります。

ただし、AIカメラによる自動監視で警備人件費を年間数百万円規模で削減できるケースが多く、2〜4年で投資回収が見込めます。中小企業の場合は、2026年に新設された「デジタル化・AI導入補助金」の活用も選択肢です。通常枠で補助率1/2（最大450万円）の支援を受けられるため、初期コストの負担を軽減できます。

出典:中小企業基盤整備機構「デジタル化・AI導入補助金2026」

誤検知・未検知のリスク

AIカメラの解析精度は100%ではなく、照明条件や天候、カメラの設置角度などの環境要因によって誤検知や未検知が発生するデメリットがあります。

逆光や強い影が差す環境では人物の輪郭が正確に抽出できず、誤検知が増加します。夜間の暗所では赤外線カメラを使用しても、遠距離の対象物の識別精度が低下する場合があります。

また、AIモデルの学習データに偏りがあると、特定の条件下でのみ検知精度が著しく低下する「学習バイアス」の問題も生じます。

こうしたデメリットへの対策として、設置環境に合わせたカメラの画角・高さの最適化、十分な照明の確保、導入後の学習データの継続的な追加・更新が有効です。誤検知率を許容範囲内に抑えるためには、導入前のPoC（概念実証）で実環境での精度を検証することが重要です。

AIの導入に伴うリスクや対策については、「AIの問題点8選｜企業が知るべきリスクと具体的な対策を徹底解説」の記事もあわせてご覧ください。

プライバシー・個人情報保護への配慮

AIカメラで取得する顔画像や顔特徴データは個人情報に該当するため、個人情報保護法に基づく適切な運用体制の構築が不可欠です。

顔認識機能を利用する場合、撮影した顔画像から抽出される特徴データは個人を特定できる情報であり、個人情報保護法の規制対象です。利用目的の明示、本人への通知または公表、データの安全管理措置の実施が法的に求められます。

さらに、2026年4月7日に閣議決定された個人情報保護法改正案では、顔特徴データなどを「特定生体個人情報」として新たに定義し、取扱いの厳格化が盛り込まれました。特定生体個人情報を扱う事業者には、利用目的や取り扱う情報の内容をあらかじめ本人に周知する義務が課されます。加えて、違法な取扱いがなくても本人が利用停止を請求できる権利が認められ、個人情報の不正利用に対しては課徴金制度も導入されます。

AIカメラを導入する際は、匿名化処理や暗号化、アクセス制限などの技術的対策に加え、改正法の施行に備えた運用ルールの整備が求められます。

出典:個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案の閣議決定について」

AIカメラの選び方

AIカメラの選定では、スペック・機能・導入コスト・サポート体制の4つのポイントを総合的に比較検討することが、導入効果を最大化する鍵です。AIカメラを選ぶ際の4つの判断基準を解説します。

• スペックで選ぶ
• 機能で選ぶ
• 導入コストで選ぶ
• サポート体制で選ぶ

スペックで選ぶ

AIカメラの選定では、用途に応じた画質・解像度・暗所性能などのスペックを見極めることが重要です。

一般的な監視用途であればフルHD（1920×1080）で十分な映像品質を確保できますが、小売店舗の商品管理で細部まで鮮明に捉える必要がある場合や、広範囲を一度に撮影する街頭監視では4K以上の高解像度が推奨されます。

解像度が高いほどAIの物体認識精度も向上しますが、保存容量やネットワーク負荷が増加するため、必要な撮影範囲と解析目的のバランスを考慮して最適なスペックを選ぶことがコスト抑制につながります。

夜間や暗所での利用が想定される場合は、赤外線照射機能や高感度・低照度性能を搭載したモデルを選ぶことで、照明が不十分な環境でも安定した映像解析が可能です。

機能で選ぶ

AIカメラは搭載する機能によって価格が大きく変わるため、自社の課題解決に必要な機能を絞り込んで選定することが費用対効果を高めるポイントです。

顔認識が必要な入退室管理、物体検出が求められる製造ラインの異常検知、動作パターン分析が有効な施設全体の行動解析など、用途によって必要な機能は異なります。すべての機能を搭載した高機能モデルを導入すると、使わない機能にまでコストを支払うことになるため、導入目的を明確にしたうえで必要な機能だけを選定することが重要です。

将来的に機能を追加する可能性がある場合は、ソフトウェアのアップデートやアプリケーションの追加に対応できるプラットフォーム型のAIカメラを選ぶと、初期投資を抑えつつ段階的に機能を拡張できます。

導入コストで選ぶ

AIカメラの選定では、機器本体の初期コストだけでなく、ライセンス料やクラウド利用料などのランニングコストも含めた総コストで比較することが重要です。

初期投資を抑えたい場合は、基本機能のみのエッジAIカメラを導入するか、月額課金型のクラウドAIカメラを活用する方法が有効です。

中規模の導入であればエッジAIカメラとクラウド録画サービスを組み合わせたハイブリッド構成、大規模な導入であればクラウドAIカメラと専用管理サーバーを組み合わせた構成が適しています。

中小企業の場合は、前述の「デジタル化・AI導入補助金2026」を活用することで、初期コストの最大1/2（通常枠で最大450万円）を補助金で賄える可能性があります。導入規模に応じた最適なコスト構成を検討し、投資回収期間を試算したうえで判断することが求められます。

サポート体制で選ぶ

AIカメラは高機能であるほど設定や運用が複雑になるため、導入後のサポート体制が充実しているかは重要な判断基準です。

初期設定の支援やトラブル発生時の迅速な問い合わせ対応、定期的なソフトウェア更新の提供、AIモデルの再学習サポートなど、導入後に必要となるサポート内容は多岐にわたります。特にAIカメラの運用経験が少ない企業では、ベンダーによる研修プログラムや操作マニュアルの提供が、スムーズな運用立ち上げに直結します。

長期的に安定した運用を実現するためには、サポート体制の充実度をコストや機能と同等の重要度で評価し、信頼できるベンダーを選定することが不可欠です。

AIカメラの活用事例

AIカメラは、製造業・小売業・医療介護・建設業など幅広い業種で、それぞれの業界特有の課題を解決する手段として活用されています。各業種での具体的な活用シーンを理解することで、自社への導入イメージを具体化できます。

業種別のAIカメラ活用事例を紹介します。

• 製造業・工場での活用
• 小売業・店舗での活用
• 医療・介護での活用
• 建設業での活用

製造業・工場での活用

製造業・工場では、AIカメラが作業員の安全管理や外観検査の自動化、作業動線の分析に活用されています。

工場内にAIカメラを設置し、作業員の転倒や危険エリアへの侵入をリアルタイムに検知することで、重大事故を未然に防止できます。従来は熟練の検査員が目視で行っていた製品の外観検査も、AIカメラによる画像認識で自動化が進んでおり、検査精度の向上と検査工程の省人化を同時に実現しています。

さらに、作業員の動線データを蓄積・分析することで、工程のボトルネックを特定し、生産効率の改善につなげる取り組みも広がっています。

製造業におけるAI活用の具体的な事例については、「製造業でのAI活用事例12選！導入メリットからおすすめツールまでを解説」の記事で詳しく解説しています。

小売業・店舗での活用

小売業・店舗では、AIカメラが来店客の属性分析や動線分析、万引き検知、混雑状況の可視化に活用されています。

AIカメラで来店客の年齢層や性別を推定し、時間帯別の来店傾向を把握することで、ターゲット層に合わせた商品配置やプロモーション施策の立案に活かせます。店内の動線分析では、顧客がどのエリアに長く滞在し、どの経路で移動するかを可視化できるため、売場レイアウトの最適化に直結します。

また、不審な行動パターンを検知して万引きを抑止する機能や、レジ前の混雑度をリアルタイムに把握して人員配置を調整する機能も、店舗運営の効率化に貢献しています。

AIカメラで蓄積した来店データは、オンラインの購買データと組み合わせることで、OMO（Online Merges with Offline）戦略の基盤としても活用できます。

医療・介護での活用

医療・介護の現場では、AIカメラが入居者の転倒検知や徘徊検知、夜間の見守り自動化に活用されています。

介護施設では、入居者の転倒や異常な姿勢をAIカメラが即座に検知し、スタッフのスマートフォンにアラートを送信する仕組みが導入されています。夜間の見守り業務は特に人手が不足しやすく、AIカメラによる自動監視は介護スタッフの負担軽減と入居者の安全確保を両立する手段として効果を発揮しています。認知症の入居者が施設外に出ようとする徘徊行動を検知し、事故を未然に防ぐ活用事例も増えています。

医療機関では、待合室の混雑状況をリアルタイムに可視化し、患者の待ち時間を分散させる取り組みにもAIカメラが活用されています。

建設業での活用

建設業では、AIカメラがヘルメット未着用の検知や危険エリアへの侵入検知、施工進捗のリアルタイムモニタリングに活用されています。

建設現場にAIカメラを設置し、作業員がヘルメットや安全帯を着用していない状態を自動検知してアラートを発報することで、労働災害の防止に貢献しています。立入禁止区域への侵入検知も、従来の人的巡回に比べて漏れなく即時に対応できるため、安全管理の精度が向上します。

さらに、定点カメラとして工事の進行状況をリアルタイムでモニタリングし、蓄積された映像データから作業報告書を自動生成する活用も進んでおり、現場管理業務の効率化に寄与しています。

建設業界では人手不足と高齢化が同時に進行しており、AIカメラによる安全管理の自動化は、限られた人員で安全水準を維持するための実効性の高い対策です。

AIカメラに関してよくある質問

AIカメラの導入費用の相場はどのくらいですか？

AIカメラの導入費用は、カメラ本体が1台あたり10万円前後から数十万円、月額利用型のクラウドサービスは月額1,000〜5,000円程度が相場です。設置工事費やシステム構築費を含めると、小規模な導入で数十万円、大規模な導入で数百万円に達する場合があります。旧IT導入補助金から名称変更された「デジタル化・AI導入補助金」を活用すれば、導入費用の最大1/2（通常枠で最大450万円）の補助を受けられる可能性があるため、中小企業は積極的に検討する価値があります。

AIカメラと従来の防犯カメラはどちらを選ぶべきですか？

選択の基準は導入目的です。単純な映像記録や遠隔視聴が目的であれば、従来の防犯カメラで十分に対応できます。一方、リアルタイムでの異常検知や自動通知、来店客の行動分析、入退室管理の自動化など、映像データの「解析・活用」が求められる場合はAIカメラが適しています。導入目的を明確にしたうえで、必要な機能とコストのバランスを検討することが重要です。

AIカメラで撮影した映像のプライバシーは大丈夫ですか？

AIカメラで取得する映像データ、特に顔認証データは個人情報保護法の規制対象です。適切な運用のためには、利用目的の明示、本人への通知、データの安全管理措置の実施が求められます。2026年4月に閣議決定された個人情報保護法改正案では、顔特徴データなどが「特定生体個人情報」として新たに定義され、取扱いの厳格化や課徴金制度の導入が盛り込まれています。匿名化処理や暗号化、アクセス制限などの技術的対策に加え、改正法の施行に備えた社内運用ルールの整備が不可欠です。

AIカメラの導入で業務課題の解決を

AIカメラは、従来の「映像を記録するだけ」のカメラから、映像の解析・判断・通知までを自動化する「判断装置」へと進化したカメラです。オブジェクト検知や顔認識、動作パターン解析、人数カウントといった多彩な機能を備え、製造業の安全管理から小売業のマーケティング、医療・介護の見守り、建設業の労災防止まで、幅広い業種の課題解決に貢献しています。

導入にあたっては、エッジ型・クラウド型・ハイブリッド型の特性を理解し、自社の導入目的や設置環境に合った方式を選ぶことが成功の鍵です。初期コストの高さやプライバシーへの配慮といったデメリットも存在しますが、補助金の活用や適切な運用体制の構築によって対処できます。

AIカメラの導入を検討する際は、まず自社の業務課題を明確にし、必要な機能とコストのバランスを見極めたうえで、信頼できるベンダーとともに最適な導入計画を策定することが重要です。