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PROCESS LEVELS
業務レベル0〜4で現在地を測る
担当者が休むと止まる業務から、APIでつながり記録が残る業務まで。自社の業務がどこに位置するのかを測り、レベルを上げる打ち手を整理します。
AI ADOPTION
AI導入の考え方
入れる前に、
いまの業務を測る。
「流行っているから入れる」の前に確認することがあります。自社の業務が今どのレベルで回っているのかを測る物差しと、成果が出る組織とそうでない組織の違いを扱います。
BEFORE THE TOOL
ツールを選ぶ前に、決めることがある。
製品比較や操作方法は扱いません。業務フローのレベルを測り、どこにAIを置けば成果になるのかを判断するための回を集めています。手を動かす段階に進んだら、生成AIの各コースへ続きます。
4 無料動画0 メンバー限定2 学習ステップ
ACCESS GUIDE
このコースは、すべて無料です。
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業務レベル0〜4で現在地を測る
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教材の見方 しっかり対応現在も中心に学べる 一部対応手順の更新確認が必要 補足教材実務へ広げる補足
LEARNING STEP · ASSESSMENT
導入の前に、いまの業務を測る
同じAIを入れても、業務フローのレベルによって出る成果はまったく違います。まず物差しを持ちます。
このステップで身につけること ＋
- 業務レベル0〜4の物差し
- データが残ることが次の手につながる理由
- 悪い業務フローにAIを乗せると何が起きるか
- SaaS活用・共通基盤・自社開発の判断軸
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DX TRENDS
他社がどこまで進んだのかを見る
調査データをもとに、変革がどこまで進んだのか、何が止まっているのかを確認します。自社の位置を相対的に見る材料です。
LEARNING STEP · OUTCOME
「期待外れ」を避ける
入れたのに使われない、効果が測れない。よくある失敗の形を先に知っておきます。
このステップで身につけること ＋
- 成果が出ない典型的な原因
- 推進体制と意思決定の位置
- 個人の仕事へ落とすまでの距離
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EXPECTATION GAP
成果が出ない原因を切り分ける
期待と成果がずれる原因を、モデルの性能ではなく使い方と組織の側から見ていきます。
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WORKING STYLE
実際の使い方まで落とす
一般論で終わらせず、実際にどこをAIに任せ、どこを自分で持っているのかという1人分の実例です。
VERSION NOTES
モデルは変わる。判断の軸は変わらない。
具体的なモデル名や製品の状況は短い周期で変わります。ここで扱うのは、どの製品を選んでも先に必要になる業務側の判断です。
01導入の前に、いまの業務を測る
- 自社の業務棚卸しの進め方更新・補足候補
- 投資対効果の算定更新・補足候補
02「期待外れ」を避ける
- 社内展開の教育設計更新・補足候補
- 利用状況の計測と評価更新・補足候補