Autais ガイド — 6つのガイドで読み解く 業務改善 × DX × AI

Autais の知見を 6 つの独立したガイドで公開するライブラリの入口。横断 3 つ（業務改善 / DX / AI 活用）と業種特化 2 つ（税理士・弁護士）、比較 1 つ（LLM ベンダー動向）で構成する。

3 部
12 章
30 記事

Part / operations

業務改善 実践ガイド — ムダを見つけ手段を選ぶ

業務棚卸し・ムダ発見・手段選択・標準化・効果測定の普遍フレームを4章で扱う実践ガイド。AI / DX を「手段の1つ」として相対化し、業務側の設計を整える。

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章1 業務分解と棚卸しを始める

業務棚卸しのやり方を、業務・プロセス・タスクの3階層分解と1日プログラムで実装する。AI 導入前の業務分析の起点となる章。

3 記事
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章2 ムダを見つけ手段を選ぶ（手段4階層マトリクス）

業務のムダを発見し AI を含む手段を選ぶための判断軸。8つのムダ × 手段4階層マトリクス（手作業／既存 SaaS／RPA／AI）で「何でも AI 化しない」設計を提示する。

3 記事
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章3 業務改善を進めて標準化する

DMAIC・TPS 標準作業・Tiny Habits を組み合わせ、棚卸し → 改善 → 標準化 → 定着のサイクルを「号令ではなく仕組みで動く現場」として実装する。

4 記事
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章4 効果を測り継続改善する

AI 導入の ROI を5指標で測り、KPI ツリーと A3 振り返りで継続改善する。撤退・縮退の判断基準を先に決め、投資判断の質を上げる。

3 記事

Part / dx

DX 推進 実践ガイド — 業務をシステムと自動化に編み込む

業務棚卸しの結果を SaaS 選定・RPA・データ連携・Human-in-the-Loop に落とし込む3章の実践ガイド。「ツールを入れたが運用に乗らない」を避けるため、業務側の To-Be フローを入力に IT 実装を扱う。

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章1 システム化を判断し SaaS を組み合わせる

SaaS 選定の基準を、内製・外注・SaaS の3軸（コスト／スピード／柔軟性）で整理する。MCP・iPaaS・Webhook を用いた最小構成の連携設計まで扱う。

3 記事
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章2 自動化と RPA で繰り返しを巻き取る

RPA と AI の使い分けを、業務特性別に整理する。RPA / iPaaS / スクリプトの選び分けと、エラー・例外・リトライ・人間 fallback を含めた運用設計を扱う。

3 記事
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章3 人の介在とデータ連携を設計する

Human-in-the-Loop で AI と承認フローを統合し、API / Webhook を介したデータ連携を業務全体最適の観点で設計する。月次決算 To-Be フローを題材に扱う。

3 記事

Part / ai

AI 活用 実践ガイド — プロンプトからガバナンス・組織変革まで

生成 AI を業務改善の 促進役 として位置づけ、プロンプト設計・モデル選定・アプリ別活用・ガバナンス・組織変革まで5章で整理する実践ガイド。

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章1 プロンプト設計の原則と再利用

Claude プロンプトの書き方を、XML 構造化・3段レビュー・Few-shot・プロンプトライブラリ共有の4軸で体系化する。組織のプロンプト資産化と立て直し手順までを扱う。

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章2 モデルを選び使い分ける

Claude / ChatGPT / Gemini など主要 AI モデルを業務別に比較し、Foundry でのマルチモデルルーティングや CUDA / TensorRT-LLM 自社運用までを経営者・技術者の双方視点で扱う。

1 記事
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章3 アプリ別 AI 活用と Agent / Tool use

Claude / Microsoft / Google / Agent 系の4グループに分けて、業務組み込みのアプリ別 AI 活用を整理する。Projects・Copilot・Gemini・MCP・Codex などを扱う。

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章4 ガバナンスと情報安全性

AI 利用ガイドラインの作り方を、PII マスキング・ガイドライン7項目・社内デプロイ・段階展開ポリシーで体系化する。AI 導入の「守り」を固める章。

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章5 組織変革と現場フィッティング

AI 導入のチェンジマネジメントを、Bridges Ending・ADKAR-AI・教育プログラム・抵抗対応の4軸で体系化する。組織変革と現場フィッティングを攻めの柱として扱う。

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