#DX

業務を自動化したいのに、何をどう頼めばいいか言葉にできず止まっていませんか。棚卸しシートを自分で埋める代わりに、AIに質問役をさせて要件を引き出す手順を、そのまま使えるプロンプト付きで整理しました。

苦労して導入した自動化ツールが、半年後には元の手作業に逆戻り。発注者側が打てる「定着」のための対策と、ツール選びの段階でできる先回りを整理しました。

AIで試作（PoC）まではできた。でも監視・障害対応・認証・データ整合性で詰まって本番に乗らない——「動くデモ」と「業務で回り続けるシステム」の間にある壁を分解し、超え方を整理します。

AIで動くツールは作れた。でも問題は半年後だ。作った本人しかわからない、障害時に直せない、セキュリティ更新が止まる——AI生成コードの運用保守で詰まないための判断軸を整理します。

AIを使えば社内ツールが自分で作れる時代になった。でも「作り切る・本番で動かす・半年後も壊さない」となると話は変わる。いつ外注に頼むべきか、その判断軸を整理します。

「あの人がいなくなったらうちは回らない」と思う業務、いくつありますか。漠然と不安に思っていても、どれが一番ヤバいのか、何から手を付けるべきかは、数字にしないと判断できません。配布するスプシで自社の属人化リスクを業務ごとに点数化し、優先順位まで出せる手順を整理します。

自動化やDXに興味はあるけど「何から手をつけるか」で止まっている方へ。手作業や紙の業務を全部書き出し、頻度と時間で重みづけして、自動化すべき候補に優先順位を付けるところまでの手順を、専門知識ゼロで進められる形に整理しました。

業務システムの導入費用がネックで踏み切れない。国の補助金を使えば負担は減らせますが、補助金ありきで選ぶと逆に高くつくことがあります。採択前に確認したい判断軸と落とし穴を整理しました。

中小企業で業務自動化を進めたいけれど外注と内製のどちらが良いか迷っている方へ。頻度・変更・人材・予算・スピードの5軸と、両方を組み合わせるハイブリッド戦略の選び方を整理しました。