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自走支援のための
「権限委譲とスキル定着プロセス」
コンサルタントがいなくなった途端、システムがブラックボックス化する事態を防ぎます。
ゴールは外部パートナーへの依存度をゼロにし、「組織内の学習サイクルが勝手に回っている状態」を作ることです。
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「AIアンバサダー」の選定と集中育成
コンサルタント
設定作業・思考プロセス
Live OJT
実況解説しながら画面共有
KEYMAN
AIアンバサダー
業務フロー理解者
全社員を一気に教育するのは非効率です。まずは各部署から1〜2名、「業務フローを一番理解していて、改善意欲がある人」を選定し、徹底的にスキル移転します。 プログラミングスキルは不要です。
2
ナレッジの「共有資産化」（脱・属人化）
個人のメモ
暗黙知・属人化
SHARED WIKI
プロンプト・ライブラリ
✅ 入力例・出力例
✅ 失敗ログと修正履歴
組織の資産
形式知・標準化
「Aさんしか知らない」を徹底的に排除します。 うまくいったプロンプトだけでなく、「失敗ログ」も蓄積することで、それが最強の教科書になります。
3
運用ルールの策定と「ガードレール」
禁止事項 (NG)
- × 個人名の入力
- × 機密データのコピペ
- × 未検証での外部送信
権限管理 (Safe)
アンバサダー
設定変更・修正一般社員
利用のみ自由に触らせることで起きる事故を防ぐための安全装置を作ります。 全員に管理者権限を渡すのではなく、設定を壊せるのはアンバサダーのみに限定します。
4
継続的な学習サイクルの確立（Exit戦略）
社内勉強会
月1回・事例共有
改善サイクル
自分たちで修正
自走完了
コンサルタントの手を一切借りずに、社内メンバーだけで課題解決を完遂させる「卒業試験」を実施します。 これをもって「自走完了」とし、以降は自分たちで新しいAIモデルの適用可否を判断できる組織になります。
このフローを経るメリット
ブラックボックス化の回避
ドキュメントと運用ルールが整備されているため、担当者が交代してもシステムが使い続けられます。
コスト効率の最大化
外部委託費（ランニングコスト）を削減し、浮いた予算を新たなAIツールのライセンス費や社員への還元に充てられます。
変化への対応力
新しいAIモデルが出た際も、外部に頼らず自分たちで試し、業務への適用可否を判断できる「目利き力」が育ちます。