Flourish Japan福岡で中小企業の業務改善とAI導入を支援している、Flourish Japan株式会社です。AI研修、AIシステム構築、FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア：エンジニアがお客様の社内に入り、業務そのものをAI化する支援）を行っています。
表現のルールが厳しい商品を扱うメーカーのSNS担当チームに、パートナー企業と共同で行ったAI研修の記録です。社名と数字は出していません。
研修前の状態
- SNSの目的はあるのに、それを測る数字がなく、成果を社内に説明できない
- 投稿計画に約2週間、投稿物の制作にも時間がかかり、振り返りの時間が取れない
- 薬機法の確認と修正のやりとりに手間が集中している
- 広告・インフルエンサー・ECのデータが部署ごとに分かれている
進め方（研修10時間＋実運用1か月）
- 現状の分析：実際の数字から基準値を出し、SNS業務と判断基準を棚卸しする
- 判断基準を言葉にする：AIの基礎を学び、ブランドの判断基準を文書にする
- エージェントの構築：Claude Codeの環境を作り、実データで分析を動かす
- 実運用のフォロー：実際の投稿でタグ付けと振り返りを回す
作ったもの
判断基準：コアバリュー、ストーリーの入口、ペルソナ、訴求軸、使えない表現、過去にうまくいった型
データベース：全投稿にタグを付けて、投稿・タグ・反応を蓄積する
分析エージェント：判断基準とデータを読んで、分析と企画案を出す
データベース：全投稿にタグを付けて、投稿・タグ・反応を蓄積する
分析エージェント：判断基準とデータを読んで、分析と企画案を出す
変わったこと
| 研修前 | 研修後 | |
|---|---|---|
| KPI | 測る数字がない | 3つの指標に目標を置き、投稿ごとに計測 |
| 企画・分析 | 投稿計画に約2週間、振り返りは感覚 | 企画案出しと分析が数時間 |
| 表現の確認 | 都度のやりとりに手間が集中 | 一次チェックをAIが行い、人は最終確認 |
| 判断基準 | 担当者の頭の中 | 文書になり、引き継げる |
フォロー期間中に社内でコアバリューの見直しがあり、判断基準とデータベースも作り直しました。担当の方から「自分で改修できるようになりたい」との要望があり、直し方もお伝えしました。
残っている課題
- 分析はまだ数字の段階で、深い示唆を出すのはこれから
- 運用が担当の方1名に寄っている
- 部署ごとのデータが分かれていて、投稿と購入のつながりは見えていない
- タグ付けなどの手作業が残っている