企業でのAI活用 PoCは成功したのに、本番に進みません｜精度90%の報告に、誰の仕事が書かれていないか
PoCで精度90%が出た。報告会でも好評だった。それなのに半年たっても本番に進んでいない。止まっているのは技術ではなく、「本番で誰の何の仕事が消えるか」がPoCの成功条件に入っていないことです。
2026-09
企業でのAI活用 
業務改善の現場から 「調べましたが、ありませんでした」と言われたら
部下からの「ありませんでした」は、「無い」ではなく「見つけられなかった」かもしれません。報告に探した範囲を書かせるだけで、二重作成と手戻りが減ります。管理職が聞くべき1問。
業務改善の現場から その報告書式、未完了の置き場所になっていませんか
週次報告の「課題・懸案」欄に、毎週同じ行が並んでいませんか。欄に名前を付けると、そこは埋めるべき場所になり、未完了が置いてよいものに変わります。止まってよい条件を先に決める方法。
企業でのAI活用 削減できた時間は、どこへ行きましたか｜月30時間の報告が、経営に効かない理由
「月30時間の削減」と報告したのに、経営会議で「で、何が良くなったの」と返される。削減時間はどれだけ積み上げても、それ単体では誰の実感にもなりません。空いた時間の行き先を、3つのどれかで言い切る方法を書きます。
企業でのAI活用 AIが間違えたらどうするんですか｜精度を上げる前に、間違いのコストを数える
「AIが間違えたらどうするんですか」で、検討が止まります。止まる理由は精度ではありません。間違えたときに何が起きるかを、誰も数えていないからです。業務を4つに仕分けて、9割で回せる場所から始める方法を書きます。
企業でのAI活用 他社事例を集めてください、と言われたら｜同じ施策が、うちで効かない理由
「他社のAI活用事例を集めてください」。集まるのは施策名です。効いた理由は、その会社の条件の側にあって、記事には書かれていません。事例から条件を復元する3つの問いと、集める代わりにやることを書きます。
企業でのAI活用 例外処理が9割で自動化できない｜例外が多いのではなく、標準が無いだけ
「例外が9割あるのでAIでも自動化できない」。そう言われたら、例外を数えてもらいます。数えると、上位3つで半分を超えることがほとんどです。例外が多いのではなく、標準が決まっていないだけです。
企業でのAI活用 入力項目が40個ある申請書｜AIに書かせる前に、使われている項目を数える
入力項目が40個ある申請書を、AIが自動で埋めてくれる。速くはなります。その前に聞くのは「40項目のうち、あとで使われているのは何項目ですか」。埋める前に、減らす。
業務改善の現場から 1回の失敗で、何件やり直すことになりますか
全社アンケートの設問に不備が見つかると、何件やり直すことになるか。仕事を「作るものの形」で切ると、1回の失敗で全部が戻ります。やり直す量で単位を決める考え方。
業務改善の現場から その改善、直したところ以外を見ましたか
「直しました」の報告が来たとき、直した箇所以外を見ていますか。一点修正が別の場所を壊す仕組みと、消したつもりのものを機械で確かめる手順を、実測つきで。