業務改善

サービス・インフラ

AI Skillは論文から作る?現場の判断から作る?材料の選び方と検証

AI Skillを作るとき、論文や公開手法、現場の修正記録、AIの一般知識をどう選ぶか。架空の経費精算ヒアリングを例に、出所と適用条件を残し、同じ課題の出力を原典と照合して採否を決める方法を解説します。
サービス・インフラ

AIで増えたアイデアをどう選ぶ?文章のうまさと中身を分けて評価する方法

AIで増えた事業案や社内改善案を、文章のうまさだけで選ばないための方法を解説します。原文の根拠と未記載をAIに整理させ、低評価案も人が読み直す手順を、架空の備品アプリ案で確認します。本人の懸念と確認済みの弱点を分け、追加質問や次の検証へつなげます。
ソフトウエア

AI Skillを別担当者へ引き継ぐには?判断・停止・検証の設計

熟練者が毎件判断しているAI業務を、定時起動・Skill・入力検査・停止条件へどう移すか。架空のデスクライト案内で入力検査を実行し、別担当者の受け入れ試験まで設計します。
サービス・インフラ

法人向け生成AI研修の選び方|自社業務に合うカリキュラムを見極める方法

法人向け生成AI研修の選び方を、業務ヒアリング、部署別演習、一部署での試行、効果測定、研修後の支援範囲から解説します。
サービス・インフラ

AI時代に支援会社は何を売るか|コンサル・制作・開発・BPOの競争力

顧客もAIで成果物を作れる時代に、コンサル・制作・開発・BPOは何を引き受けるか。公開事例と研究をもとに、担当工程、独自資産、例外対応、採算を比べ、自社で試す方法を整理します。
サービス・インフラ

AIスキルとプロンプトの違い|保存しただけでは変わらない理由

AIスキルを作っても長いプロンプトの保存版に見える理由を、初期状態の正しさから解説。反復改善、実行条件、工程分解、中間成果物、評価ループをどう組み込むと、別の入力や担当者でも使える業務の部品になるのかを、公式仕様と実務の違和感に沿って整理します。