AIを組み込む業務と目的が定まっていない
AIでできそうなことは増えても、どの業務で何を良くするかが曖昧なままでは、取り組みの優先順位が決まりません。
AI WORK DESIGN / CONSULTING & IMPLEMENTATION
ChatGPTやClaudeで、メールや資料作成は速くなった。
次は、AI活用を会社の成果につなげるフェーズです。
業務へのインパクトと実現可能性を比べ、AIを活用する業務を選定します。そのうえで、必要な情報、人とAIの役割、ワークフローを設計します。必要に応じて、AIエージェントや自動化を実装し、既存システムにつなぎます。私たちは、この全体設計をAI Work Architectureと呼んでいます。
01 — THE GAP
多くの場合、不足しているのは、次の3つの設計です。
AIでできそうなことは増えても、どの業務で何を良くするかが曖昧なままでは、取り組みの優先順位が決まりません。
商品情報、顧客情報、社内ルール、過去の対応など、業務に必要なコンテキストをAIが継続的に使える状態になっておらず、利用のたびに人が説明しています。
AIで回答は作れても、その後の転記、システム更新、通知を人が行っています。途中まで作った自動化が、例外や連携エラーで止まることもあります。
必要なのは、利用者やプロンプトを増やすことだけではありません。AIが成果を生み出せる仕組みを設計することです。

02 — THE METHOD
AI Work Architectureは、一つの業務だけを設計する方法ではありません。個々の仕事をつなぎ、複数のAIエージェントと人に役割を持たせ、戦略・実行・品質管理・改善が循環する仕事の組織まで設計します。

03 — WHY US
数々の失敗や問題から導き出したのが、AI Work Architectureです。
ハルシネーション、情報不足、例外処理によるワークフローの停止。安全のために人の確認を増やした結果、かえって負荷が高まる。既存システムとうまく連携しない。AIを実務で運用すると、問題を挙げればきりがありません。
私たちは、自らの事業でこうした問題を一つずつ検証し、設計を見直し、実務で運用できる形へ改善してきました。複数の事業で、いくつものワークフローやAIエージェントを設計・実装する中で得た知見を体系化したもの。それが、AI Work Architectureです。
自らの事業でAIを動かしてきたから、経営者として取り組む価値を判断し、運営者として実運用の問題を知り、作り手として動く形まで改善できます。
自ら事業を経営しているから、技術的に可能かだけでなく、事業として取り組む価値があるかを考えます。
顧客に出せる品質を求め、ハルシネーション、例外、確認負荷など、実際の業務で起きる問題に向き合ってきました。
自らAIエージェントやワークフローを実装し、実際の結果を確かめながら改善してきました。
三つを分業せず、
一続きで担う。
04 — START HERE
複数の候補を比較し、部門や会社で最初に取り組む業務と、次の90日で行うことを決めます。