本文へスキップ- 取り組んだ課題
- お客様向けのイベントで、参加者の進捗を確認できるダッシュボードを、人の手をかけずに作りたい。APIで操作できない画面の作業も含めて任せられるかを確かめる。
- 検証から分かったこと
- 構成案を出させて3往復で計画を確定し、承認後は自動実行に任せると、画面操作の作業を長時間にわたって自律的に、一定の精度で完遂できた。一方で、画面を見ながら操作するためトークンの消費が大きく、データ構造が明確であることが前提になる。
- 取り組んだ課題
- 月次決算の仕訳を、前月までと同じ科目・税区分の判断で漏れなく毎月作り、数字の照合を終えた状態で人が確認できるようにしたい。
- 検証から分かったこと
- ルール集と過去の仕訳を参照させ、残高照合と「登録前に人が了承する」工程を固定することで、仕訳作成から登録までを内製化。外注費用を年間100万円以上削減し、スキル化後の月締め作業は1時間以内に。ルールにない判断や資料の遅れには人の確認が必要。
- 取り組んだ課題
- 週初めに、カレンダーの空き時間と抱えているタスクを突き合わせ、溢れそうな仕事を早めに任せる・手伝う・上長に判断を仰ぐ形にしたい。
- 検証から分かったこと
- 稼働可能時間と負荷を数字で示してから3つの問いを1問ずつ投げる形にすると、アクション宣言と上長への意思決定依頼をメモに残せた。一方、週次は毎週続いておらず、他メンバーの情報は温度感の一言までに留めるため、チーム全体の負荷管理には使っていない。
- 取り組んだ課題
- 複数のツールに分かれた数字を毎週集めて比べるだけで終わらせず、行った施策と数字の動きを対応づけて記録したい。
- 検証から分かったこと
- 前週比と「理由が分からない動き」の一覧をAIが先に作り、担当者に施策と心当たりを聞く順番にすると、施策と結果を並べたレポートにできた。実施は各1回の試験運用で、集計時間や施策の効果は計測していない。
- 取り組んだ課題
- AI関連の動きを、数件の要約ではなく、その週に報じられた見出しの全体から把握し、重要な話題を見落とさないようにしたい。
- 検証から分かったこと
- 見出しを全件集めて除外・重複の件数まで報告させ、トピックごとに代表記事を選ばせる形にすると、週ごとに同じ形式の一覧を作れた（10月4日〜10日の週は2,847件を取得し、73トピックに整理）。一方、検索の取得上限で網羅できない語が残り、分類と注目度にはAIの判断のぶれが入る。
- 取り組んだ課題
- 週報を作業の一覧で終わらせず、月曜の計画に対する振り返りと上長への相談事項が分かるものにし、1on1の材料として使いたい。
- 検証から分かったこと
- 月曜のメモを金曜に読み込み、宣言ごとに○△×と一言で答える形にすると、対話の往復を増やさずに計画と実績の答え合わせができた。運用記録は代表自身の分のみで、毎週は続いておらず、1on1の時間や内容の変化は計測していない。
- 取り組んだ課題
- 世界のAI経営教育の動向を、二次情報ではなく各校の公式情報に基づいて、比較できる形で把握したい。
- 検証から分かったこと
- 「分からないことは『不明』と書く」手順書と1校ごとの機械検証で、58校・146プログラムの比較データを作れた。一方、公式サイトの取得拒否や検索枠の上限により、調査範囲と情報源の質に制約が残った。
