業務の流れを、
AIで扱える仕組みに。
mizukiです。業務の設計と仕組み化を仕事にしています。カレンツでは、労務・総務、BPR、Salesforce、ワークフロー、見積支援など、組織の業務基盤を整理し、システムやAIで扱える形にする仕事をしています。
バックオフィスと業務設計
労務・総務、申請・承認、BPR、見積など、業務の流れと判断基準を整理し、仕組みに渡せる形にします。
SalesforceとAI実装
Salesforce周辺の業務改善や、見積支援エージェントの設計・実装を通じて、人とAIが同じ判断基準を見られる状態をつくります。
自分たちの事業で検証
記事公開、SNS運用、コンサート企画、楽譜の制作・販売を自社で運用し、判断をどこまで仕組みに渡せるかを試しています。
判断は人に残す。作業と初動はAIと仕組みに任せる。確定ボタンまでAIに渡さない——どこで線を引くか、その引き方そのものが提供物だと考えています。詳しくはカレンツについてへ。
研修を公開できる会社と、できない会社を分けているもの
ある会社が新卒向けのAI研修を全編公開して話題になった。すごいで終わらせずに「なぜこの会社は出せるのか」を分解すると、公開の可否を決めているのは太っ腹さではなく、育て方が目次の立つ構造になっているかどうかだった。自社の育成を同じ物差しで点検する3つの問いを置く。
BizOpsは何屋さんか — 4つ並べたくなった時点で、問いが2つ混ざっている
業務改善の部門はミッションを聞かれると答えに詰まる。実態が「何でもやる」だからだと思われがちだが、本当の理由は「何屋か」と「何に効かせるか」という別々の問いを1つに混ぜているからだ。分ける方法と、犠牲列を書かないと営業サポート屋に転落する話。
AIが速く作るほど、「戻せる」が効いてくる — AI時代にGitが不要にならない理由
AIがコードを書く時代に、Gitはプログラマの道具から「AIと働くための台帳」に意味が変わった。戻せる・壊れる範囲を限る・承認の場所を作る、の3つの構造がAIへの任せ方をどう変えるか、自社の失敗込みで。
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