保存版｜山梨の中小企業が“AIで失敗しない”ための構造化ガイド

AIは便利な道具ではありません。
業務の構造を整理し、会社に“再現性”を作るための思考技術 です。
この記事では、山梨の中小企業がAI導入で失敗しないための 構造化プロセス を解説します。

なぜ地方企業はAI導入でつまずくのか？

• ツールから入る
• 部門単位で勝手に導入
• “自動化＝AI” と誤解
• データ構造が壊れている
• 属人依存で例外処理が無限にある

→ 構造がないままAIを載せるから失敗する。

AI導入の核心は“構造化”

1. 業務の役割を明確化する

作業ではなく「目的」単位に分解する。

2. 入力 → 処理 → 出力 の型を作る

AIが理解できる形式にする。

3. 例外処理を先に潰す

AIより人間が得意な領域を先に整理。

4. AIは“構造の上で動くエンジン”

AIそのものに価値はない。
価値があるのは 人間が作る“構造”。

INCIERGE流｜AI導入の標準プロセス

1. 観点ヒアリング
2. 構造化（業務OS化）
3. 例外設計
4. AIの役割定義
5. 実装（GAS / Slack / Cloudflare）
6. ログ → 改善 → 再利用

山梨企業がAIで得られる経営効果

• 判断の再現性
• 工数の劇的削減
• 営業・採用のOS化
• 属人性の排除

まとめ

AIは目的ではありません。
地方企業こそ“構造化から始めるAI”が最も効果的です。

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自動化の実装に進む前に、 まずは「業務構造」が整っているかを確認してみませんか？

あなたの会社が、今すぐツールを入れるべき段階なのか、 それとも構造整理から始めるべきなのか。 ここから判断できます。 → 自動化の準備状況をチェックする