他社のAI事例を「自社で再現できるか」で読む:成功事例の落とし込み方
AIの成功事例をそのまま真似してもうまくいかない理由。tugiloでは事例を入力・テンプレ・例外・品質ゲート・KPIの5要素に分解し、自社に落とし込む読み方を推奨しています。
AI活用の考え方と哲学
AIを“人の仕事を奪うもの”ではなく“仕事を回すための補助”として使うための考え方です。役割分担(AI=下書き、人=責任)と品質ゲート(送付前チェック)を作ると、現場の不安が減り、継続利用に繋がります。協働はツールではなく運用設計で決まります。
AIの成功事例をそのまま真似してもうまくいかない理由。tugiloでは事例を入力・テンプレ・例外・品質ゲート・KPIの5要素に分解し、自社に落とし込む読み方を推奨しています。
AI導入後に増える「決める負荷」。意思決定疲れの正体を整理し、現場で回る5つの型(判断軸・保留基準・入力テンプレ)で“決め続けられる状態”を作る方法を解説します。
AI活用で失敗しないための「線引き」を整理。AIに任せる3条件と、任せてはいけない領域、判断テンプレまでを中小企業の現場基準でまとめます。
人に質問する前にAIで思考を整理する方法。モヤっとした相談も、AIで整理すれば相手に伝わりやすくなります。
AIを使って判断理由を記録し、属人化を防ぐ実践的な方法。tugiloの現場で実際に使っている「考えたログ」の作り方を解説します。
ツールを入れたのに誰も使わない、使っているのは一部の人だけ、結局元の手作業に戻った——。tugiloが現場で何度も見てきた「定着しない構造」を、システム屋の本音として語ります。