講演・研修で大切にしていること
「わかった」で終わらせず、明日から現場で動ける“次の一手”まで落とし込みます。
生成AIやDXの情報は溢れていますが、現場で成果につながらない理由の多くは「技術」そのものではなく、課題の捉え方・評価の設計・運用と定着にあります。
私たちはシステム開発のプロとして、まず「AIが本当に最適な解決方法か？」を問い直します。AIはすべての課題に対して最適解とは限りません。業務プロセスの見直し、仕様の整理、運用設計、通常のシステム改修など“別の打ち手”のほうが、早く・確実に成果につながることも多いからです。
KAKUSHINの講演・研修は、価値観である「核心→確信→革新」に沿って、(1) 何を解くべきか（核心）を言語化し、(2) どう検証して意思決定の確度を上げるか（確信）を整え、(3) どう現場に根付かせ成果として残すか（革新）までを一続きで扱います。
参加者が“やってみたい”で止まらず、組織として前に進むための判断材料と進め方を持ち帰れる内容にカスタマイズします。
参加者が持ち帰れるもの
知識だけでなく、意思決定と実行につながる具体物を重視します。
課題の「核心」を言語化する視点
表面的な要望ではなく、なぜ今それが必要か／どこがボトルネックかを整理するための問いとフレーム。
AIで解くべきかどうかの判断軸
AIを使う前提に飛びつかず、品質・リスク・運用負荷・投資対効果から“AIにする/しない”を選ぶ考え方。
PoCの評価設計（確信）
やる／やらないの判断ができる評価指標、実験設計、リスクと限界の見立て方。
現場定着（革新）の設計
運用フロー、権限・ガバナンス、教育、ルール整備を含めて“回る状態”にする考え方。
次の一手（アクションプラン）
受講後に何から着手するか、関係者をどう巻き込むか、短期で成果を出す進め方の叩き台。
プログラム例（目的に合わせて調整）
対象・業界・成熟度に合わせて、内容・難易度・ワーク量を調整します。
経営層〜現場まで共通言語を揃え、意思決定の土台を作る。
- 生成AI/DXで起きている変化（誤解されやすいポイントも含めて整理）
- 導入が進まない典型パターンと、その回避策（核心→確信→革新）
- ユースケースの見つけ方／優先順位付け
- 小さく始めて大きく育てるロードマップの考え方
“使える”状態に近づけるために、演習と設計の比重を高める。
- 課題の棚卸しと論点整理（核心）
- PoCと評価指標の設計（確信）
- 運用・定着の設計（革新）
- 自組織の前提に合わせた、実行プランの作成
短時間で「次に何をすべきか」を決めるための合意形成を支援。
- 目的と制約の整理（コスト／品質／スピード／ガバナンス）
- ユースケース出し（現場の困りごと→価値に翻訳）
- 評価軸でのスコアリングと優先順位付け
- 最小実装の範囲（MVP）と検証計画の策定
テーマ例
価値観（核心・確信・革新）に紐付けて、目的に合わせてカスタマイズします。
生成AI活用：核心（課題定義）から始める導入
導入の前に、解くべき課題と活用シーンを整理します。
PoCで確信を作る：評価設計と運用の勘所
効果測定の設計、評価指標、スモールスタートの進め方。
現場で革新を起こす：定着の設計と推進
運用・教育・ガバナンスまで含め、成果が出る状態へ。
AI時代のプロダクト／業務設計
AIを前提にした業務フロー・プロダクト設計の考え方。
- 講演
- 研修
- ワークショップ
- 経営層／事業責任者
- DX推進部門／IT部門
- 現場リーダー／担当者
ご依頼の流れ
事前に伺いたいこと（精度を上げるため）
短時間でも成果が出るよう、前提を揃えたうえで設計します。
- 対象者（役職・職種・人数）と、参加者が直面している困りごと
- 目的（浸透／意思決定／企画立案／現場定着 など）と、達成したい状態
- 現在の取り組み状況（検討段階／PoC中／運用中）
- 制約（セキュリティ／ガバナンス／利用可能ツール／社内ルール）
必要に応じて、実施後の行動につながる形に整えます。
- 投影資料（PDF）
- 演習用シート（テンプレート）
- 当日のまとめ（次の一手・論点・宿題の整理）
FAQ
可能です。目的・対象・現状を伺い、扱うべき論点（核心）から一緒に整理します。
可能です。業界特性・運用制約・既存フローを踏まえて、例示や演習内容を調整します。
得意領域です。運用設計・教育・ガバナンスまで含め、成果が出る状態（革新）に向けた進め方を具体化します。