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Column
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AI導入で迷ったときの、
判断材料。
中小企業の現場にある情報を、AIで価値に変える。研修・顧問・SNS・現場への実装で、実際に何を考え、何を選び、何をやめたかを書いています。
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いま抱えている課題に近いものから、スクロールしてください。解決案と、最初に読む1本が出てきます。
Training01 / 04
よくある課題
研修は受けた。
翌日から、誰も使っていない。
Training01 / 04
FJの解決案
研修で、
組織の土台をつくる。
標準は計10時間。
- 自社の実業務を教材に、受講者が自分の業務のスキルを作る
- 講座は6種類。ChatGPT、Claude、財務、kintone連携、SNSから選べる
- 送信・登録・発行は、必ず人の確認を挟む
Advisory02 / 04
よくある課題
AIの正解は、毎月変わる。
追う人が、社内にいない。
Advisory02 / 04
FJの解決案
業務を知っている
担当と、月2回、
話せる状態を持つ。
- 月2回の稼働で、運用保守を続ける
- 「この業務も任せたい」が出たら、スキルを足す
- 改善を提案し、作ったAIが使われ続ける状態を保つ
SNS×AI03 / 04
よくある課題
何が伸びるのか、
今も感覚で決めている。
SNS×AI03 / 04
FJの解決案
投稿データから
企画を作り、
伸びた理由を次に残す。
- 目的を数字（保存率・プロフィール遷移率など）に置き換える
- ブランドの判断基準と投稿データを土台に、過去分析と企画案を出す
- 反応の予測と、広告表現の一次チェックまで行う
FDE04 / 04
よくある課題
ツールも入れた。研修もした。
でも、現場は変わらない。
FDE04 / 04
FJの解決案
エンジニアが
部署に入り、
業務そのものをAI化する。
- 部署を統括するAIエージェントと、業務スキル5〜7本を現場で作る
- Google Workspace、kintone、freee などに、権限を絞ってつなぐ
- 読めない箇所は推測で埋めず、人に返す
Keep Exploring
実際の案件と、検証の記録。
直近半年（2026年4月〜10月）の取り組みです。社名は出さず、状態をラベルで分けています。
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どこから始めればいいか、
分からなくても大丈夫です。
状況を伺って、研修・顧問・SNS・FDEのどれが合うかをお返しします。