いきなりAI
混乱を、そのまま
高速化してしまう。
- 課題が定まっていない
- 業務が整理されていない
- データと知識が分散している
Our point of view
AIを入れることと、
AIが働けることは
違う。
混乱を、そのまま
AIが働ける土台
価値が生まれる状態を、
先につくる。
- 解くべき課題が明確になっている
- 業務と判断基準が言語化されている
- 使えるデータが蓄積されている
Mission
AI時代の仕事を、
土台からつくる。
技術からではなく、現場から始める。
私たちは現場に入り、課題を問い直し、業務・データ・知識を整理します。必要な仕組みを実装し、次の価値が生まれる状態までつくります。
私たちがつくる、
4つの土台。
AIの精度より先に、仕事の前提を整える。4つは独立した施策ではなく、ひとつながりの設計です。
-
01
課題の土台
問いを、正しくする。要望をそのまま要件にせず、現場で本当に解くべき課題を特定します。
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02
業務の土台
仕事を、見える形にする。慣習や属人化をほどき、役割・手順・判断の流れを再設計します。
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03
データの土台
情報を、価値に変える。紙・Excel・口頭に散らばる情報を、使い続けられるデータに変えます。
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04
知識の土台
暗黙知を、次へ渡す。ベテランの経験や判断基準を言語化し、組織で受け継げる知識にします。
FDE approach
現場と開発の間に立つ。
FDE（Forward Deployed Engineer）が現場の内側に入り、課題設定から定着までを一気通貫で担います。
- 現場理解見る・聞く
- 前提を問う課題を定める
- 業務設計流れを組み直す
- 試作・実装動く形で確かめる
- 定着使われるまで伴走する
土台から考えた、
業界のプロダクト。
業界固有の仕事を理解し、データが残り、次の改善につながる仕組みとして実装しています。
Vision
産業の知識とデータが、
次の価値を生み続ける社会へ。
現場に蓄積された知恵が、組織や世代を越えて活かされる。その循環を、産業の中につくります。
Values
私たちが、
仕事で守ること。
- 01
現場から始める
答えは会議室ではなく、仕事が動く場所にある。
- 02
流行より、本質を見る
技術ありきで考えず、価値につながる選択をする。
- 03
前提から問い直す
今あるやり方を所与とせず、より良い形を考える。
- 04
使われるまでやり抜く
つくって終わらない。現場に定着して初めて完成とする。
Contact
AIを入れる前の相談から。
課題が整理されていなくても構いません。現場の状況を聞きながら、まず何から整えるべきかを一緒に考えます。
相談する