自社の業務にAIを落とし込んだ「AI活用の事例集」を主軸に、YouTube運用・経営の実践知まで——実際にやって分かった一次情報だけを記録しています。
生成AIを社員に使ってもらえない。株式会社隼も自分以外の1人に渡したところ、環境の違いで初日に止まり、1か月動かないまま気づけませんでした。研修や意欲の問題ではなく、渡す前に「触れない範囲」を仕組みで決めていなかったのが原因です。2人目に渡すまでに実際に踏んだ失敗と、その順番を解説します。
Slackの通知が多すぎて読まれない。自動化を進めるほどこの状態は悪化します。株式会社隼でも代表1人あてに1日20通を超える自動通知が届き、その半分ほどが同じ事象の再送か、読んでも何もしなくてよいものでした。通知を消さずに減らすために踏んだ3つの順番と、束ねてはいけない通知の線引きを、実際の運用から解説します。
AI導入の効果測定で使う数字が決まらない。株式会社隼でも、仕組みは増えるのに何がどれだけ楽になったのかを答えられない時期がありました。数えるのをやめた数字、1日の終わりに1通で並べる3つの数字、取れなかった数字を「取得失敗」と書く運用まで、実際の判断で解説します。
対応漏れの確認をAIに任せると「未対応です」と誤って答えることがあります。株式会社隼では、返信が見当たらないメールを未対応と判定させ、実際には別の経路で決済まで終わっていました。AIの答えが渡した範囲を出ない理由と、断定の手前に挟んだ確認の順番を実例で解説します。
メールが多すぎて大事な1通を見落とす。株式会社隼は、受信箱の自動仕分けを「消す条件」から書き始めて手が止まりました。AIに重要度を判定させる前に、機械で確実に外せるものだけを外す。人からの連絡・お金・送信元が混ざる窓口は残す。その線引きと、明日ゼロ円でできる数え方を実例で解説します。
別のパソコンからAIに前回の続きを頼むと、話が通じません。株式会社隼は、過去のやり取りをAIに探させて時間だけを溶かしました。AIの記憶がパソコンごとに別物になる理由と、引き継ぎを1枚の作業ボードに寄せた運用、書き手をAI自身にした線引きを、実際の判断から解説します。
自動化を入れたのに何も起きない。エラーも出ていない。原因の多くは処理の書き方ではなく、取りに行った先に欲しい情報が入っていないことです。株式会社隼が自社の更新作業で踏んだ失敗と、作る前に必ず通す確認を公開します。
動画を分析しても次の制作に活かせない、という詰まりがあります。株式会社隼も、狙う数字や企画の確度を出す仕組みは持っていたのに、それが当たったかを測る場所がありませんでした。公開前に予測を書き残す形へ変えた経緯と、勝ち負けを決めない「判断保留」の箱、答え合わせが月1回では遅かった理由を、実際の運用から解説します。
AIに仕事を任せるほど確認の連絡が増え、結局こちらが詰まる。株式会社隼は社内の自動化にある確認ポイントを全部並べ直し、人に残すものと機械に任せるものを仕分けました。承認をやめる判断を勘でやらないための条件、実績を測ろうとして母数がゼロだった失敗、確認が元に戻らないための月1の点検を、実際の運用から解説します。
動画編集の作業を自動化したいが、画面の操作を機械に任せて事故が起きないか不安が残ります。株式会社隼は専用の拡張機能が動かず、人と同じ画面操作を機械にやらせる形へ切り替えました。指定しなかった項目が前の案件のまま実行される「前回値」の危うさと、手順書に書き忘れる前提の見つけ方を、実際の運用から解説します。
生成AIの利用料が想定より高い。株式会社隼も自動処理を増やした結果、週の利用上限に到達して作業が止まりました。原因は使っている機能ではなく、誰も見ていない時間に動き続けていた分です。止めるものの選び方、一時停止で終わらせない恒常設計、削っても効かないと分かった打ち手を、実際の運用から解説します。
Slackの自動通知やAIが書いた連絡が、代表者本人の名前のまま社内に届いていませんか。株式会社隼は自動通知を本人アカウントから流し続け、受け手に本人からの指示と受け取られていました。定期通知を移した後に同じ問題が再発した経緯と、AI名義と人の名義をどこで分けるかの線引きを、実際の運用から解説します。
