導入後も自社で継続改善できる体制を作りたい
Training
AIの使い方だけでなく、現場から改善が出る運用体制を育てます。
構築プロジェクト自体を実践的なAI運用・業務改善研修の場にし、改善要望を出し続けられる人材を育てます。
Visual Route
誰がAIを使い、誰が確認し、誰が改善へ戻すかを分けます。
操作研修で終わらせず、改善提案、運用レビュー、KPI確認、次のシステム更新へつながる体制を作ります。
AI生成、データ連携、チェック、可視化、改善要望整理を自社業務の題材で学びます。
現場観察、可視化、課題特定、理想フロー設計の考え方を実務で身につけます。
構築後に改善要望を出し続けるための役割分担と学習計画を作ります。
After First Contact
この相談後に、次の判断へ進む材料を整理します。
サービス内容の説明だけで終わらせず、社内共有、見積、PoC、本番構築、保守引き継ぎに使える前提を揃えます。
止まっている業務、困っている工程、関係者、既存アプリ、権限の有無を、社内で共有できる粒度に整理します。
緊急復旧、棚卸し、PoC、運用設計、本格構築のどこから始めるべきかを、貴社の状態に合わせて分けます。
ドメイン、DNS、クラウド、Git、Microsoft 365、kintone、映像・音声データなど、次に確認すべき権限と資料を明確にします。
成果物、確認者、概算期間、費用に影響する条件、初期KPIを整理し、見積や社内説明へ進める状態にします。
Value
このサービスで判断できること
役割ごとのAI活用を整理
運用体制の構築は、外部へ委託して終わるものではありません。現場の担当者がAI技術、業務フロー設計、改善サイクルを理解することで、導入後の継続改善が可能になります。
改善が続く運用へ変換
研修は座学だけでなく、実際の構築プロジェクトと一体で進めます。自社の課題を題材にしながら、現場改善マインドとAI活用スキルを同時に育てます。
Scope
主な支援内容
実践的AI運用研修
AI生成、データ連携、チェック、可視化、改善要望整理を自社業務の題材で学びます。
業務改善研修
現場観察、可視化、課題特定、理想フロー設計の考え方を実務で身につけます。
改善運用ロードマップ
構築後に改善要望を出し続けるための役割分担と学習計画を作ります。
Use Cases
相談しやすいケース
AI人材を現場改善とセットで育てたい導入後も自社で継続改善できる体制を作りたい
KPI
効果は、導入後に確認できる指標として整理します。
成果を大きく断定するのではなく、確認待ち、差戻し、改善反映速度、業務停止リスクを貴社向けに確認します。
確認待ち時間
誰の確認待ちで止まっているかを見える化し、承認や差戻しの遅れを測ります。
差戻し・再作業
入力不足、確認漏れ、条件違いによる差戻しを、改善対象として記録します。
改善反映速度
制度変更、組織変更、現場要望を、次の画面・帳票・通知・承認条件へ反映する速さを見ます。
業務停止リスク
権限、契約、バックアップ、APIキー、監視の不足を確認し、止まりにくい保守体制へ移します。
Before Contact
資料やサービス名が決まっていなくても相談できます。
このページの内容に近いか迷う場合も、初回相談で緊急性、既存資産、PoC、運用設計のどこから入るべきかを切り分けます。
資料が揃っていなくても開始できます
現状資料がない場合は、症状、利用中システム、困っている業務、分かる権限から初回整理を始めます。
サービス名が分からなくても切り分けます
緊急復旧、棚卸し、PoC、運用設計、本格構築のどれに近いかを初回相談で整理します。
本番化しない判断も成果にします
AI PoCや診断では、進めない判断、別テーマへ切り替える判断、既存システムを残す判断も資料化します。
Next Action
構築とあわせて、現場が改善を出せるAI運用研修を設計します。
管理者、現場責任者、スタッフごとに必要な操作、判断、改善レビューの範囲を整理できます。