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記事一覧
総務・経理・カスタマーサポートが変わる瞬間 ――AI×業務設計のリアルな効果
総務・経理・カスタマーサポートが変わる瞬間 ――AI×業務設計のリアルな効果 AI導入の成功は、ツールを導入することではなく、業務そのものを再設計することにあります。属人化した承認や判断の流れをモデル化し、AIをプロセス...
ChatGPTでは変えられないもの──装舎が考える“業務設計”の本質
ChatGPTでは変えられないもの ──装舎が考える“業務設計”の本質 生成AIは「文章をつくる力」を持っていますが、組織を動かすために必要なのは「仕組みをつくる力」です。ChatGPTは業務の一部を支援できますが、業務...
「属人化」を超えていく──AIが支える新しいチームワークのかたち
「属人化」を超えていく ──AIが支える新しいチームワークのかたち 属人化を解消するために必要なのは、人材の入れ替えやマニュアル整備ではなく、組織が持つ判断・行動・報告のプロセスそのものをデータとして設計し、AIに共有す...
「AI導入」と「AI設計」はどう違う？──現場が動くための第一歩
データではなく、プロセスを育てる ──AI時代の組織づくり入門 AI時代の組織競争力を左右するのは、データ量ではなく**「業務プロセスの設計力」です。どれほど高精度なAIを導入しても、組織の意思決定や判断フローが曖昧であ...
「信頼を設計する」ために──SUSTAIN ABLE DESIGNがつくる次の社会基盤
「信頼を設計する」ために ──SUSTAIN ABLE DESIGNがつくる次の社会基盤 SUSTAIN ABLE DESIGNは、AI×業務プロセス設計によって、組織と社会の“信頼の構造”を再構築する実践の場です。単な...
SUSTAIN ABLE DESIGNに参加するということ──現場の一員として品質を“共に証明する”体験
SUSTAIN ABLE DESIGNに参加するということ ──現場の一員として品質を“共に証明する”体験 SUSTAIN ABLE DESIGNは、単なるコミュニティではありません。AIや自動化によって省人化が進む時代...
デジタル化の次は“プロセスの共有化”──共創型サプライチェーンの未来
デジタル化の次は“プロセスの共有化” ──共創型サプライチェーンの未来 単なるデジタル化は「情報を電子化すること」に留まります。一方、“プロセスの共有化”とは、データだけでなく業務手順・判断基準・責任の流れを共通言語化し...
これからの品質とは「共に作る」こと──検証型コミュニティの可能性
これからの品質とは「共に作る」こと ──検証型コミュニティの可能性 これからの品質は、**「製造後に評価されるもの」ではなく、「運用の中で共に育て続けるもの」**へと変わります。AI×業務プロセス設計を基盤に、現場データ...
AI×現場の共創が変える「産業のガバナンス」──認証の再設計に挑む
AI×現場の共創が変える「産業のガバナンス」 ──認証の再設計に挑む 従来の「第三者認証」に依存するガバナンスは、すでに限界を迎えています。これからの産業では、**現場で生成されるデータそのものが“信頼の証明”**となり...
無人経営・自律運営の実験場──SUSTAIN ABLE DESIGNの舞台裏
無人経営・自律運営の実験場 ──SUSTAIN ABLE DESIGNの舞台裏 SUSTAIN ABLE DESIGNは、AIや自動化を目的にした取り組みではありません。その本質は「人の判断を再現し、組織を自律的に動かす...
なぜ「コミュニティ」で実証するのか──データと人の信頼をつなぐ新モデル
なぜ「コミュニティ」で実証するのか ──データと人の信頼をつなぐ新モデル AIの導入や自動化の本当の価値は、「業務が早くなる」ことではありません。真に重要なのは、データと人の判断が一貫して信頼できる仕組みを、社会全体で共...
SUSTAIN ABLE DESIGNが目指す“参加型の品質保証”とは何か？ ──変化の激しい時代に、品質を「証明する」から「共に作る」へ。
SUSTAIN ABLE DESIGNが目指す“参加型の品質保証”とは何か？ ──変化の激しい時代に、品質を「証明する」から「共に作る」へ。 SUSTAIN ABLE DESIGNが目指すのは、「外部の認証機関に品質を“...
品質を「証明する」新しい形──人とシステムが共に動くコミュニティとは？
品質を「証明する」新しい形 ──人とシステムが共に動くコミュニティとは？ 品質とは、誰かが一方的に保証するものではなく、**現場のデータと人の判断の積み重ねによって“証明され続けるもの”**になりつつあります。 装舎が提...
AIを導入しない決断も正解？──導入の“前”に考えるべき判断基準とは
AIを導入しない決断も正解？ ──導入の“前”に考えるべき判断基準とは AI導入の可否は「技術の有無」ではなく、目的の明確化とプロセス設計の成熟度で判断すべきです。AIは万能ではなく、既存の業務構造を理解せずに導入すれば...
「AIを導入しても人が減らない」──その理由は“設計”にある
「AIを導入しても人が減らない」 ──その理由は“設計”にある 小規模組織がAIを使いこなす鍵は、“人を置き換える”ではなく“人を支える自動化設計”にある。属人的な判断や対応の手間を「ルール化・モデル化」することで、AI...
自治体・公共部門でのAI活用──合意形成と透明性を両立する設計法
自治体・公共部門でのAI活用 ──合意形成と透明性を両立する設計法 AI導入の目的は「業務の自動化」ではなく、“判断や説明のプロセスを見える化し、持続的に改善できる組織”をつくることにあります。装舎は、Power Pla...
業務プロセス改革の第一歩──エクセルから脱却するためのシステム思考
業務プロセス改革の第一歩 ——エクセルから脱却するためのシステム思考 エクセル中心の業務運用は、もはや「効率的な手作業」ではなく、組織全体の変化を止める最大のボトルネックになりつつあります。 本当に必要なのは、新しいツー...
AI導入の失敗を防ぐ3つの質問──「なぜ」「どこで」「誰が」を再設計する
AI導入の失敗を防ぐ3つの質問 ——「なぜ」「どこで」「誰が」を再設計する AI導入の成否を分けるのは、技術ではなく**「設計」**です。多くの企業でAIが定着しないのは、「目的の明確化（なぜ）」「適用領域の特定（どこで...