使えるAIを、当たり前に。使えるAIを、
当たり前に。

町工場・製造

止まった理由を並べて、改善の順番を出す。

入れる

設備の生産数・停止時間・サイクルタイム（3つだけ）

AIが出す

止まった理由と時間の順位、似た不具合の過去の対策

人が決める

どの改善から手を付けるか

改善の記録が貯まるほど、対策を先に出せる。

公開事例: 旭鉄工は、製造ラインの見える化とカイゼン活動で、年4億円の労務費と22%の電力使用量を同時に低減。 出典: 中部経済産業局の資料

介護・医療の記録

話した内容が、記録の下書きになる。

入れる

音声メモ、いまの記録ソフトの書式

AIが出す

介護記録・アセスメント・サマリの下書き

人が決める

確認して確定

直した記録が、次の下書きの手本になる。

公開事例: 在宅介護会社で記録作成が30%減。ホスピス2拠点では記録の時間が20%減、質は有識者の評価の約6割でAIの入力の方が高評価。 出典: AWS公式事例、公式リリース

士業・事務所

仕訳は自動で、調べ物は資料に聞く。

入れる

請求書・領収書、事務所の内部資料、過去の回答

AIが出す

仕訳、出典付きの回答案、面談報告書の下書き

人が決める

判断と最終確認

資料と回答が貯まるほど、答えられる範囲が広がる。

公開事例: 税理士事務所で報告書1時間→20分、会計事務所で調べ物2〜3時間→数秒（支援会社の発表）。 出典: 事例1、事例2

事務・総務・企画

議事録も仕様書も、下書きはAIが先に書く。

入れる

会議の録音、過去の文書、規程

AIが出す

議事録、提案書・仕様書の下書き、要約、FAQ案

人が決める

判断と最終確認

社内の文書を足すほど、社内のことに答えられる。

公開事例: パナソニック コネクトは2025年度に78.8万時間（総労働時間の3.4%）を削減。 出典: 公式発表

分担

役割を分けたAI

仕様を書く役、調べる役、実装する役、テストを書く役、レビューする役を分けます。別のAI（Codex）による反証も通してから、人に見せます。

人の役目

人は、判断に集中

人が決めるのは、何を作るかと、公開の許可。仕様・設計・実装・検証はAIが進め、判断の記録を残します。