製造現場と経営の間で、工程を直す。
18年間、製造・業務改善・システム導入・業務設計・データ活用を経験。勘ではなく、工程を分解して詰まりを見る思考の原型。
18 YEARS / OPERATIONAL IMPROVEMENT曖昧な要件とAIの不確実性。責任・誤判定・監視・復旧を設計し、「動くAI」を「使い続けられるシステム」へ移行します。
PoC → Production
AIが誤ったとき、どこで止めるか未定義
AI出力の最終責任者が曖昧
モデル・プロンプト変更後の復旧経路
対象は製造、営業、DXへ変わった。やっていることは一貫している。複雑な仕事を工程に分け、詰まりを見つけ、再現可能な仕組みに変える。
18年間、製造・業務改善・システム導入・業務設計・データ活用を経験。勘ではなく、工程を分解して詰まりを見る思考の原型。
18 YEARS / OPERATIONAL IMPROVEMENT複数案件を横断し、KPI・架電・商談状況を分析。リスト評価、改善施策、Knowledge化までを管理・改善側から設計。
TARGET / ACTION / ANALYZE / IMPROVE / KNOWLEDGE顧客課題整理、要件定義、PoC設計、開発推進、ステークホルダー調整。本番で誰が判断し、どう戻すかまでを設計対象へ。
BUSINESS × TECHNOLOGY × OPERATIONSPROCESS×DECISION×PRODUCTION→TECHNICAL PM
複数サイトを一つの運用面で監視
STATUS / VERIFIED止めないための監視・復旧設計
STATUS / VERIFIED定常運用を前提にした自動処理
STATUS / VERIFIEDシステム障害による業務停止
STATUS / VERIFIED複雑な案件で価値になるのは、実装量ではなく「何を危険と見て、どこに境界を引いたか」です。
架電結果・音声・アポ・KPIを、取得→検知→分析→報告まで一続きの運用へ変換します。
成功条件だけでは、本番移行はできません。 責任・失敗条件・データ追跡・ロールバック・監視から Production Readiness を判定します。
失敗条件・責任境界・監視・Rollback。PoCとProductionの間にある「見えない設計」を攻略する。
ENTER KNOWLEDGE NODE ↗完成した要件書は不要です。「何か詰まっている」だけで十分。まず構造を分解します。
「AIのPoCは動いた。でも本番で誰が責任を持つか決まっていない」