AIエージェントの導入｜進め方6ステップと、業務・ツール・費用の選び方
Yuki Susai
どの業務にAIエージェントを導入するかで、結果が変わります。入居者と直接話す画面にAIを導入したところ、半年のほとんどを画面づくりと、5つのシステムからデータを取る作業に使いました。AIを導入する場所を1箇所だけ動かして、作ったものを捨てた記録です。
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AI前提のプロダクト設計
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AIが必ず間違える前提で、使われ続けるプロダクトの画面・体験・機能を設計するための記事。
AIエージェントの作り方｜仕組み・6ステップ・ツールの選び方と注意点
AIエージェントの作り方で最初に効くのは、話しかけられた一文をどの処理へ振り分けるかという入り口の分岐です。水回りリフォームの現地調査アプリで、正規表現の分岐を27本書き、34本まで増やしても、見積のやり直しが一度も始まりませんでした。列挙をやめて判定をモデルに渡し、ファイルごと消すまでの記録です。
新規事業のプロセス｜立ち上げ10工程と4つの型、フレームワークと撤退基準
Yasu
営業の気づき、顧客の声、行動データが翌日のアプリ改善へつながる。AIループインキュベーションとは、部門間の繋ぎ目を構造化し、人が輪を回す作業から投資判断へ移る仕組みです。自動化の3段階、落ちる情報、止め方を解説
新規事業の事例｜成功の5類型と共通点・失敗の共通点
新規事業の成功事例は、放っておくと一案件の中に閉じ込められます。横展開すべきは成果物ではなく、意思決定の型と成立条件です。学びを組織資産へ変える5項目、実行・伴走・俯瞰の役割、一周後の3つの投資判断を解説
MVP検証の進め方｜6ステップと成功条件の決め方、MVPの種類
新規事業のMVP検証は、完成度を競う工程ではありません。4週間で企画・開発・改善・評価を一周させ、次の仮説へ学びを戻す設計です。大手旅行会社との共創事例から、仮説・成功条件・締め切り、伴走者、2つの評価軸を解説
生成AIの活用｜できること・できないことと、業務別の使いどころ
AI活用の本質は、プロンプトを磨くことではありません。AIに仕事を回させ、複数の業務をつなぎ、顧客の声や受注を次の開発へ戻すことです。新規事業でAIを事業価値へ変える3段階と、止め方・受け渡し・評価条件の設計を実例から解説
ローカルLLMとは｜クラウドAPIとの違い・必要な設備・費用の内訳と選び方
ローカルLLMとは、AIのモデルを外部のクラウドに預けず、自社が管理する環境の中に置いて動かす構成です。大企業がAI導入で止まるのは性能ではなく、社内データが外に出ること。ならば自社で動かせばいい——そう考えて見積もりを取ったら、私たちは止まりました。止めたのはGPUの固定費です。そこから分かったのは、全部を所有する必要はないということでした。100MBのモデルで振り分けだけを自社に持ったら、精度は95%から97%になりました。所有すべき場所を決めるための表を、そのまま置きます。
共感マップとは｜6つの項目と作り方・ペルソナとの違い
デザイン思考とは、使う人の観察から出発して解決策を組み立てる進め方です。ワークショップで8名に意見を聞いたところ、共通して出たのは「ごちゃごちゃして見える、わかりづらい」でした。ここで画面を整理しに行くと外します。整理すべきは見た目ではなく機能の構造で、そのために先に作るのがファンクションリストでした。横向きで使う場面の行動観察から、進行方向の表現を水平に統一した経緯まで書きます。
AI機能を“足す”ほどプロダクトは使われなくなる ― 機能の数と価値は比例しない
柳田恒平
競合に追いつこうとAI機能を足したのに、なぜかプロダクトが使われなくなる――その逆説を、実家のテレビのリモコンの話から、足し算ではなく引き算のAIプロダクト開発まで、ゆるっと書きました。AI機能の数と、プロダクトの価値は比例しないのです。
