多くの企業では「AI＝自動化ツール」として導入されます。
しかし実際には、AI導入後に次のような課題が頻発しています。
データは整備されたが、実務の意思決定が変わらない
現場が新しい仕組みに追いつけず、使われないAIが増える
現場のノウハウが設計段階で反映されず、再設計が必要になる
つまり、AIが「人を置き換える前提」で設計された場合、組織の学習が止まるのです。
装舎のアプローチは、AIを“道具”ではなく“共同設計者”として扱います。
Power Platform（Power Apps、Dataverse、Azure AI Searchなど）を活用し、
実務担当者が日々使っている承認・報告・判断のフローを可視化。
そこにAIを段階的に統合していくことで、以下を実現します。
実務者が使いながら学ぶ「運用型導入」
プロセスデータの分析による継続的改善
属人化の解消とチーム間の知識共有
このプロセスは**“現場が主導権を持つAI導入”**を可能にします。
装舎が支援した事例の多くで共通しているのは、AI導入の中心に実務者がいることです。
たとえば、ある顧客対応部門では、AIによる応答自動化を検討する前に、
オペレーター同士が「なぜこの判断をするのか」を言語化・整理するワークを行いました。
結果として、
80％以上の問い合わせがAIサポートで処理可能になった
一方で残る20％の“判断を要する案件”の質が向上した
AIが学習する対象が明確化し、精度向上サイクルが生まれた
このように、AI導入とは単なる効率化ではなく、判断構造の可視化プロジェクトなのです。
装舎のプロジェクトでは、AI導入を通じて「学習の構造」を組み込みます。
これにより、プロジェクトが終わった後も現場が自走できる状態を維持します。
導入ステップは以下の通りです：
業務プロセスの見える化
実務者と共にAI活用ポイントを設計
パイロット導入と検証
現場主導による改善サイクル構築
このプロセス全体を通じて、AIを「ブラックボックス」ではなく「学びのインフラ」として活用します。
結果、実務者がAIと共に成長する仕組みが組織に根づきます。
AI導入の目的は「人を減らすこと」ではなく、「人がより良い判断をするための基盤をつくること」です。
AIが現場を理解し、現場がAIを育てる関係ができたとき、初めて**“人とAIの協働”**が成立します。
装舎はこの協働を、業務の中で再現性を持って実現するための「AI×業務プロセス設計」を提供しています。
それは、単なる自動化でもなく、コンサルティングでもない──
現場が主役となり、学びながら成長するAIプロジェクトという新しい形の実装です。