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Methodology
AIを「使う」のではなく、AIの働き方を設計する。1人でチーム分の仕事を、水準を落とさずに回すために。
どの仕事も同じ3層を通ります。AIが加速するのは第3層だけ — 最初の2層は人間の仕事のままです。
問題が生きている場所に座る。関係者が「最初に言うこと」ではなく「本当に意味していること」を構造化する。UXリサーチの訓練(EQF Level 7)を、工場・役員会議室・部門横断の委員会で実践してきました。
証拠: 一次情報から組み上げた経営層向けブリーフィング。現場視察を意思決定材料へ構造化。
何を作るか、どのデータモデルで支えるか、そして何を絶対に自動化しないか。判断は記録され、レビュー可能で、可能な限り可逆にします。
証拠: クラウドネイティブなデータアーキテクチャ。30版まで改訂したAI統治ルールブック。
12体のAIエージェント組織が、機械的ガードレールの下で調査・ドラフト・検証・運用を担う。人間の時間は判断と出荷に使う。
証拠: 143K行を50日で1人構築。本番で日常的に使われているシステム。
「動くはず」は禁止。コマンド出力・テスト結果・ログが真実を決める。
引き継ぎガイド・自動テスト・自己監査するシステム。作った本人への依存は欠陥である。
美しさより浸透。システムは、皆が既に信頼しているツールの中に住む。
AIができることを増やす前に、やってはいけないことを定義する。ルールは1つ足したら1つ削る。