AIアプリが、業務フローの前提条件を変えました。
作業は速くなったのに、全体は思ったほど楽になっていない。その理由は、TOCでいう「全体最適」の視点にあります。
この講座では、ゴールドラット博士が『ザ・ゴール3』で語った「チェンジ・ザ・ルール」をヒントに、業務フローそのものを見直していきます。少人数で、お互いの手の内を見せ合う、実践の場です。
この講座で扱うこと
アプリは自分でつくる
AIを活用して、自分用のアプリを作成・活用している事例を紹介します。
Claude活用で業務改善
最新のClaudeの運用と、業務改善への生かし方をお伝えします。
業務フローからの見直し
AIアプリが業務フローの前提条件を変えたいま、TOCで必要な全体最適の視点から、仕事の流れそのものを考え直します。
AIとの関わりは、3年で「詰まる場所」が2回動いた
1 言い方を磨く（2023年ごろ／プロンプトエンジニアリング）
1回のやりとりで、どれだけ良い答えを引き出せるか。役割を与える、手順を分ける、例を見せる。うまい言い回しを知っていることが、そのまま腕前でした。
ところが、覚えた言い回しは画面を閉じると消えてしまいます。うまくいった日といかなかった日の差が、どこにも残りません。腕前は、指示文の中にありました。
2 何を渡すか選ぶ（2024〜2025年ごろ／コンテキストエンジニアリング）
言い方より、持たせる材料のほうが効くとわかってきました。毎回書くのをやめて、資料を外に置く。必要なぶんだけ渡す。腕前は、指示文の書き方から材料の選び方へ移りました。
それでも、材料を選んで運ぶのは人のまま。渡し忘れれば、そのまま結果に出ます。しかも出てきたものが、どこにも溜まりません。腕前は、材料の選び方にありました。
3 作業台を組んで、回す（いま／ハーネスとループ）
選んで渡す作業そのものを、仕組みに預けます。ルールは書いた場所に置き、材料は仕組みのほうから読みに行き、結果は自動で戻ってくる。渡し忘れは起きません。
いま詰まるのは、何を作るかを決めるところです。手を動かす工程が速くなったぶん、決まらない時間だけが残ります。腕前は、何を回すかの選び方にあります。
言い方が問題だった時期があり、渡し方が問題だった時期があり、いまは決めることが問題になっています。この講座で扱うのは、この「決める」ところです。
こんな方に向いています
- AIを実際に使っていて、何かひとつは自分で作ってみたことがある
- 作業は速くなったのに、全体は思ったほど楽になっていない
- 便利な使い方は増えたが、毎回イチから説明し直している気がする
- 作ったものが、作りっぱなしのまま育っていかない
- TOCを学んだことがあり、AIと結びつけて考えてみたい
- ひとりで試すことに限界を感じていて、人の手の内を見たい
こんな方には向きません
- AIをまだ一度も触っていない方（入門講座ではありません）
- 決まった手順を教わって、その通りに進めたい方
- 当日、ノートパソコンを持参できない方
- 自分の仕事の中身を、その場で出せない方
少人数で、お互いの手の内を見せ合う場です。持ち寄るものがあることが前提になります。
お申し込み
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