Kaizen system case

業務改善社内1位を、AI活用の設計力として見せる。

受賞経験を強い実績コピーとして断定する前に、現場改善テーマの見つけ方、業務の見える化、AIを使う前の整理、AIを使い続ける運用設計までを公開可能な範囲で整理したケースです。

公開可能範囲確認中・Evidence TODOあり

Trust signal

業務改善社内1位の経験

証拠整理中のため、公開コピーは控えめに扱う

業務改善社内1位は経験ベースの信頼材料として扱う

公開可能範囲確認中のため、賞名・年度・評価内容はまだ断定しない

数値成果や会社固有情報は、根拠と公開許可が揃うまで出さない

作業者目線で、確認漏れ、手戻り、紙の転記、待ち時間などを観察し、改善テーマへ分解します。

誰が、いつ、何を見て判断しているかを棚卸しし、紙、口頭、表計算、掲示の流れを一枚の業務地図にします。

AIに任せる前に、入力データ、判断基準、例外処理、確認者を明確にして、誤解が起きにくい形へ整えます。

一度作った仕組みで終わらせず、入力、確認、更新、改善提案のサイクルを小さく回せるようにします。

Operating model

AIツールを先に選ぶと、現場で続かない仕組みになりやすい。先に業務の流れ、判断基準、更新ルールを整理し、AIはその中の一部として配置します。

1改善テーマを現場語で書く

2業務フローと判断材料を並べる

3AIに渡す情報と人が確認する情報を分ける

4日常運用で更新できる担当と頻度を決める

Evidence note

現時点では「業務改善社内1位の経験」を信頼材料として扱います。ただし、より強い公開コピーや成果訴求にする場合は、正式な賞名、受賞年、改善テーマ、評価基準、公開してよい成果範囲を evidence に追加してから表現を強めます。

このページ追加だけでは、Evidence TODO完了、公開承認、測定済み成果、WordPress本番反映を意味しない。確認元:content/evidence/2026-05-30_kaizen-system-intake.md

公開可能範囲確認中

Evidence TODO