AIを使える
会社をつくる。
AIを使える
会社をつくる。
AIを使える
会社をつくる。

生成AIの操作方法を伝えるだけではありません。実際の業務で一緒に使い、社内で共有し、自分たちで活用方法を改善できる状態まで伴走します。

こんなお悩みはありませんか?

  1. 01生成AIを契約したが、社内でほとんど使われていない
  2. 02どの業務に活用できるのか分からない
  3. 03一部の担当者だけが使っている
  4. 04情報管理や出力結果の確認に不安がある
  5. 05自社に合った使い方を一緒に考えてほしい

生成AI活用支援は、ツールを選んで導入するだけのサービスではありません。業務に合った使い方を見つけ、会社の中に定着させるための支援です。

知る。使う。仕組みにする。自走する。

一般的な研修で終わらず、実際の仕事を題材に、活用と改善を繰り返します。

  1. 01

    業務を知る

    AIを入れる前に、仕事を知る。

    現在の業務、繰り返し作業、情報の扱い方、判断が必要な場面を確認します。AIありきで考えず、活用する意味がある仕事を整理します。

    • 対象業務の整理
    • 課題と目的の確認
    • 優先順位の決定
  2. 02

    一緒に使う

    実際の仕事で、一緒に試す。

    実際の資料や業務を題材に生成AIを使います。どこまで任せ、どこを人が確認するかも一緒に検討します。

    • 実業務での試行
    • プロンプト作成
    • 確認方法の設計
  3. 03

    仕組みにする

    個人の使い方を、会社の仕組みへ。

    プロンプト、手順、確認方法、利用ルールを整理し、担当者だけの知識にせず、社内で共有・再利用できる形にします。

    • 共通プロンプト
    • 業務別の利用手順
    • 安全利用のルール
  4. 04

    自走する

    自分たちで、使い方を改善する。

    現場から生まれた気づきをもとに使い方を見直し、新しい業務への活用も自社で検討できる状態を目指します。

    • 活用状況の振り返り
    • 手順の改善
    • 新しい活用の検討

業務を知る → 一緒に使う → 仕組みにする → 自走する → 次の課題へ

実際の業務から、
活用方法を考えます。
実際の業務から、
活用方法を考えます。
実際の業務から、
活用方法を
考えます。

文章・資料作成

メール、議事録、提案書、社内文書の下書きと整理。

情報整理

長い資料の要約、分類、比較、必要な情報の抽出。

問い合わせ対応

回答案の作成、対応履歴の整理、よくある質問の蓄積。

社内ナレッジ

手順や判断基準を整理し、必要な人が確認できる状態へ。

業務の見直し

作業手順を整理し、AIへ任せる部分と人が判断する部分を検討。

アイデア・改善案

課題の洗い出し、選択肢の比較、改善案を考える補助。

AIへ任せきらない仕組みをつくる。

生成AIの回答は、そのまま正しいとは限りません。入力してよい情報、出力を確認する人、最終判断を行う人を整理し、安全に使い続けるためのルールを一緒につくります。

  • 機密情報・個人情報の扱い
  • 出力内容の確認方法
  • 利用する業務範囲
  • 社内での共有・管理方法

自走とは、自分たちで次の改善を始められること。

すべてを自社だけで行うことが自走ではありません。自分たちで課題に気づき、試し、判断し、必要なときに支援を選べる状態を目指します。

  1. 01AIを使う業務と使わない業務を判断できる
  2. 02自社の仕事に合った指示を作成できる
  3. 03出力結果を人が確認できる
  4. 04活用方法を社内で共有できる
  5. 05現場の声から使い方を改善できる

AI活用も、改善を続ける。

最初から完璧な使い方を決めるのではなく、小さく試し、実際に使い、気づきを反映する。その積み重ねを、会社の力へ変えていきます。

AIを導入するのではなく、AIと一緒に改善できる会社をつくる。

改善を、文化に。

AIを活用したい業務について、
お聞かせください。

どのツールを使うか決まっていなくても構いません。現在の業務から、活用する意味がある仕事を一緒に整理します。

生成AI活用支援について相談する