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Lv2講座
活用を広げる

「会話するだけのAI」から「仕事を動かすAI」へ

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Lv2

活用を広げる

「会話するだけのAI」から「仕事を動かすAI」へ

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Lv2の壁

「使い方」ではなく、
「広げ方」にある。

個人の習熟度を上げても、業務の流れは変わらない

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Lv2でやることは、4ブロック

DX領域の総仕上げ。順番に意味がある

  1. 01 全社底上げ — 持ち回り型の社内勉強会で「触る人」を増やす
  2. 02 情報置き場の共通化 — 命名規則・権限設計で「Aさんしか知らない」を消す
  3. 03 業務棚卸し — やめる／AIに任せる／人がやる の3分類を経営判断する
  4. 04 ミニアプリ内製 — GAS / Power Automate で 3本作る

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持ち回り型 社内AI勉強会の型

外部講師は呼ばない。30分・隔週で続ける

  1. 01 毎週 or 隔週で 30分、小さく続ける
  2. 02 発表者は持ち回り。先行チームから始める
  3. 03 テーマは「自分が今週AIで楽になった1つのこと」に絞る
  4. 04 発表者が実演 → 参加者は来週試す → 結果を次回話す

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情報置き場の共通化 3ステップ

「アクセスできる」と「整理されている」は別物

  1. 01 命名規則を1ページで決める — フォルダ名・ファイル名・「最終版」禁止
  2. 02 権限設計を見直す — 部門単位の基本権限を決め、共有ドライブで運用
  3. 03 ガイドラインを先に公開する — 古いファイルの整理は後回し OK

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業務棚卸し：3分類

経営者主導でやる。担当者は「やめる」を提案しづらい

  1. 01 やめる — 「これ、やめたら何か困ることが起きるか？」（最優先）
  2. 02 AIに任せる — 「これ、毎回同じパターンで動いているか？」
  3. 03 人がやる — 「これ、文脈・判断・関係性が必要か？」

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業務棚卸しの優先順位

自動化するより、
やめる方が何倍も効果が高い。

やめると、その業務が「消える」から

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「AIに任せる」と「人がやる」の境界

迷ったら、3つの観点で判断する

  1. 01 重複度 — 同じパターンで何度も繰り返されているか（多 → AI）
  2. 02 生成性 — 毎回ゼロから作るか、前回ベース＋差分か（差分 → AI）
  3. 03 現場タッチの必要性 — 物理現場や信頼関係が必要か（必要 → 人）

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ミニアプリ内製：3つの定番パターン

GAS（GWS）／ Power Automate（MS365）で3本作る

  1. 01 集計 — 分散したデータを1箇所に集めて自動レポート化
  2. 02 通知 — イベント発生時に関係者へ自動通知（フォーム→メール 等）
  3. 03 転記 — システム間の二重入力を自動化（最も効果が出やすい）

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Lv3到達 — 5項目チェックリスト

4項目以上にチェック → Lv3講座へ進む合図

  1. 01 AIを使う社員が全社レベルで底上げされている
  2. 02 情報置き場が共通化されている（命名規則・権限設計が運用）
  3. 03 業務棚卸しが経営判断レベルで完了している
  4. 04 社内でミニアプリ・自動化を3本以上内製できた
  5. 05 基幹系の限界が経営者の目に見えてきた

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DeNAパラドックス（南場智子氏）

部門最適化は、
全社最適を生まない。

個別の改善を積み上げても、部門間の「つなぎ目」は残ったまま

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AI力 ＝ マネジメント力

思考を AI に任せるな、
作業を任せろ。

「具体的に・測定可能に」指示できる人が、AIを使いこなせる

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ツミキAIからの約束

私たちは、
卒業前提で伴走します。

— 半年（180日）で自走に到達することがゴール

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Lv2 を抜けたら、
次は Lv3（戦略を描く）へ。

1段ずつ、着実に。AI駆動経営へ。