1次で長田さんに「すぐできます」 と即答したAIワーキングの中身
勉強会で終わらせない。現場課題 → AI試作 → レビュー → 品質メトリクス → 横展開のループ
AX案件比率100%という号令を、現場の実装力に落とすための週次ループです。下で現場の課題を1つ選び、AIワーキングが回る様子を体験してください。AIに作らせて終わりではなく、レビューと品質メトリクスで"使える資産"に磨き、横展開する——ここが教育と再現性の核です。
STEP 1
現場課題
実案件から持ち寄る
STEP 2
AI試作
人なら1週間→2-3時間
STEP 3
相互レビュー
人とAIで二重チェック
STEP 4
品質メトリクス
使える基準で評価
STEP 5
横展開
型化して全チームへ
STEP 1 — 現場の課題を1つ選ぶ
提案チーム
提案書が毎回ゼロから
案件ごとに構成・調査を一から。作成に1週間、属人化も激しい
デリバリーPM
週次報告の作成負荷
複数案件の進捗・課題・リスクを毎週手で集計、半日が消える
コンサル
業界・競合調査が重い
新規業界の参入時、調査だけで数日。担当者の経験差も大きい
※ 試作の生成過程・成果物は説明用のシナリオ。実装ではLLM + 社内ナレッジ(RAG)に接続し、品質メトリクスは案件種別ごとに定義します。狙いは「AIに作らせて終わり」ではなく「レビューと基準で資産化し、横展開で再現性を作る」という、教育と型化を同時に回すAMBLのAXワーキング像の提示です。