Photo by Art Wave via Lorem Picsum
業務改善
人手不足時代に必要なのは採用ではなく業務分解だ
人が足りない中小企業ほど、採用より先に「仕事の構造」を分解して再設計する必要があります。判断点と作業を分けることで、少人数でも回る体制を作る方法を解説します。
Insights & Methods
Blog
AI・自動化・業務設計の実践知
現場で本当に使える知識を、経営層・現場管理職・非エンジニア担当者それぞれの視点で整理しています。
Photo by Tony Naccarato via Lorem Picsum
業務改善
採用難でも現場が回る運用設計の作り方
採用が難しい中小企業が、現場を止めないための運用設計を整理。権限・例外・引き継ぎ・教育までを設計することで、人が増えなくても回る仕組みを作ります。
Photo by Nicholas Swanson via Lorem Picsum
人手不足
人手不足が離職を加速させる理由と、止めるための再設計
人が足りないほど現場の負荷が増え、離職が進む。負の連鎖を止めるには、仕事の構造を見直し、判断点と作業を再配置する必要があります。具体策を整理します。
Photo by Sebastian Muller via Lorem Picsum
AI導入
AI導入が失敗する5つの理由と、最初に整えるべきこと
AIを入れたのに使われない。そんな失敗の原因はツールではなく「設計不足」です。AI導入が失敗する典型パターンと、最初に整えるべき土台を解説します。
Photo by Tyler Wanlass via Lorem Picsum
AI導入
AIを「使われる状態」にする定着設計のポイント
AI導入後に使われなくなる原因は、運用設計と教育不足です。現場で定着させるための運用フロー、例外処理、教育の作り方をまとめます。
Photo by Nicholas Swanson via Lorem Picsum
自動化
小さな自動化ユニットから始めるAI導入の最短ルート
大規模導入より、日常業務で使われる小さな自動化ユニットを積み上げる方が定着率は高い。AI導入を成功させるための最小単位の作り方を解説します。
Photo by J Duclos via Lorem Picsum
業務改善
Excel/CSV運用が限界を迎える3つのサイン
Excel/CSV運用は最初は便利ですが、規模が大きくなると限界が露呈します。属人化・二重チェック・更新停止の兆候を見抜き、次の一手を考えるための記事です。
Photo by Cierra via Lorem Picsum
業務改善
商品・顧客・案件のマスタ管理が崩れると、現場が止まる
マスタデータの品質が落ちると、入力ミス・二重管理・確認作業が増えます。中小企業が今すぐできるマスタ管理の整え方を解説します。
Photo by Ireneuilia via Lorem Picsum
Excel脱却
Excel/CSVから脱却するための現実的ロードマップ
Excel/CSV運用をやめたいが、どこから始めればよいか分からない企業向けに、段階的な移行ロードマップを整理。小さく移行し、止まらない運用にする手順を解説します。
Photo by Tyler Wanlass via Lorem Picsum
AI導入
判断点を固定すると、AIと人の役割分担が明確になる
AI活用が進むほど、判断点の設計が重要になります。どこを人が決め、どこをAIに任せるかを整理し、責任の曖昧さを消す方法を解説します。
Photo by Margaret Barley via Lorem Picsum
運用設計
例外処理とログ設計がない自動化は、必ず止まる
自動化やAI活用が止まる最大の原因は「例外処理」と「ログ」の欠如です。止まらない運用を作るための設計ポイントを具体的に整理します。
Photo by Luke Chesser via Lorem Picsum
AI導入
AIと人の役割分担を失敗しないための3原則
AIに任せる領域と、人が責任を持つ領域を誤ると現場は混乱します。AIと人の役割分担を決めるための実務的な原則を解説します。
Photo by Christopher Sardegna via Lorem Picsum
DX
中小企業のDXが止まる理由は「設計不在」
DXが進まない原因は、ITツールの不足ではなく業務設計の不在にあります。中小企業でよくある停滞ポイントと、突破するための視点を整理します。
Photo by Jeffrey Kam via Lorem Picsum
DX
外注依存でDXが止まる会社の共通点
外注に頼りすぎると、社内に改善の知識が残らずDXが止まります。外注依存の落とし穴と、内製化に向けた現実的な第一歩を解説します。
Photo by Alan Haverty via Lorem Picsum
DX
伴走型支援が中小企業のDXを動かす理由
単発支援ではなく、現場に入り込みながら設計と運用を作る「伴走型支援」が、DXを前に進めます。その理由と導入時のポイントを解説します。
Photo by Christopher Sardegna via Lorem Picsum
AI人材教育
非エンジニアでも回る業務改善の教育設計
AIや自動化を現場で使うには、非エンジニア向けの教育設計が不可欠です。難しい言葉を使わず、業務の判断基準を共有するための教育の作り方を解説します。
Photo by Oleg Chursin via Lorem Picsum
AI人材教育
ITリテラシーの底上げは「小さな成功体験」から
AIや自動化を活かすには、現場のITリテラシーを底上げする必要があります。難しい研修より、小さな成功体験を積み上げる方法を解説します。
Photo by Luke Chesser via Lorem Picsum
AI人材教育
学習を業務に組み込むと、教育は止まらない
研修だけでは人は育ちません。学習を日常業務のフローに組み込むことで、教育が継続し、現場が自走します。その設計方法を解説します。
Photo by Nithya Ramanujam via Lorem Picsum
業務改善
業務が速くなるほど現場が詰まる理由
AIや自動化でスピードが上がると、現場の負荷が増えることがあります。速度向上が逆効果になる構造と、その対策を整理します。
Photo by Ryan Mcguire via Lorem Picsum
業務改善
自動化が過重労働を生むときのチェックポイント
自動化で仕事が速くなったのに、現場の負荷が増えることがあります。過重労働やストレスを防ぐためのチェックポイントを整理します。
Photo by Luke Chesser via Lorem Picsum
業務改善
ボトルネックを再配置すると、現場の詰まりは解消する
自動化が進むほど、ボトルネックは別の場所へ移動します。ボトルネックを再配置し、判断点を分散させることで現場の詰まりを解消する方法を解説します。
Photo by Allyson Souza via Lorem Picsum
AI導入
生成AI活用の格差は「誤解」から生まれる
生成AIを使う企業と使わない企業の差は、技術力ではなく「誤解」にあります。現場で起きる誤解と、解消するための進め方を解説します。
Photo by Austin Neill via Lorem Picsum
AI導入
「使い方が分からない」を突破する生成AI導入ステップ
生成AIに興味はあるが使い方が分からない企業向けに、導入初期の進め方を整理。目的設定から小さな運用まで、現場で迷わないステップを解説します。
Photo by Vadim Sherbakov via Lorem Picsum
AI導入
生成AIの社内合意を作るための現実的な進め方
生成AI導入は、経営と現場の温度差があると止まります。社内合意を作るためのポイントと、合意形成に必要な材料を整理します。
Photo by Shane Colella via Lorem Picsum
業務改善
自動化のKPIは「時間」だけでは足りない
自動化の成果を測るとき、時間削減だけでは現場の実態が見えません。品質・例外対応・再作業などを含めたKPI設計の考え方を解説します。
Photo by Aleks Dorohovich via Lorem Picsum
運用設計
改善ループを回せる会社だけが自動化を継続できる
自動化は作って終わりではなく、運用の中で改善を回すことが重要です。ログとKPIを活用した改善ループの作り方を解説します。
Photo by Alejandro Escamilla via Lorem Picsum
業務改善
自動化のROIを正しく測るための視点
自動化の投資対効果は、コスト削減だけでは測れません。品質向上、教育コスト削減、属人化解消などを含めたROIの考え方を解説します。
Photo by Rodrigo Melo via Lorem Picsum
AI導入
AIガバナンスの基本は「権限・責任・監督」
AI活用を進めるほど、ガバナンスが重要になります。権限・責任・監督を明確にすることで、リスクを抑えながら活用を進める方法を解説します。
Photo by How-Soon Ngu via Lorem Picsum
AI導入
AI活用で最初に決めるべきデータのルール
AI活用では、データの持ち出しや入力制限が最大のリスクです。機密情報の扱い方、入力ルール、ログ管理の基本を解説します。
Photo by Shyamanta Baruah via Lorem Picsum
AI導入
AIの説明責任を果たすための現場ルール
AIの出力に対して説明責任を持てる体制がないと、現場は不安になります。説明可能性を確保するための現場ルールを解説します。