シンプルな発想でリアルビジネスに効くサービスを
シンプルな発想でリアルビジネスに効くサービスを
採点システム連携のAI所見生成プロジェクト。
判断が属人化し、リリース直前の炎上が常態化していた現場を、
Operating Principles（判断OS）で再構築した事例です。
「AIを入れればなんとかなる」では、なんともならなかった。
「この場合はどうする？」が毎回発生。判断基準がドキュメント化されておらず、口頭伝達に依存。
「あの人に聞かないと分からない」状態。休暇・退職リスクが常にプロジェクトを脅かしていた。
出荷条件が曖昧なまま進行。「これ、出していいの？」が最終段階で噴出し、スケジュールが崩壊。
「AIを使えば効率化できる」と導入したが、判断基準がないため出力がブレ、結局人力に戻った。
「判断を固定する」だけで、現場が回り始めた。
「何を優先するか」「どこまで許容するか」が明文化。迷う時間がゼロに。
「これは例外」「これは通常フロー」の判断が事前に設計され、出荷直前の混乱が激減。
Release Gate（出荷判定基準）が定義され、「出していいか？」の議論が不要に。
判断ログが残り、再実行可能に。改善がドキュメント化され、次のプロジェクトに引き継がれる。
ツールではなく「判断の型」を納品しました。
判断の優先順位・許容範囲・禁止事項を10条にまとめた「判断OS」。迷ったらここに戻る。
出荷判定の基準。「この条件を満たせば出していい」をYes/Noで定義。
誰が責任者で、誰が承認者で、誰が作業者か。曖昧だった役割を明確化。
「この場合は例外」の定義と、例外発生時のエスカレーションパスを設計。
2週間の判断棚卸しで、これだけ変わった。
属人化の本質は「判断が人に依存している」こと。判断基準を言語化・固定することで、誰でも同じ判断ができるようになった。
「例外は仕方ない」ではなく「例外も設計する」。想定外を想定内にすることで、炎上の芽を事前に摘んだ。
「出していいか？」の議論は、判断基準がないから発生する。Release Gateを定義し、Yes/Noで判定できるようにした。
この「型」は、教育DXの他領域にも適用可能です。
同様の採点・所見生成システムを持つ出版社への横展開。
通知表作成、校務支援システムの判断基準設計。
個別指導の所見作成、学習進捗レポートの自動化。
2週間の判断棚卸しで、属人化と炎上を止める。
まずは適合診断から始めます。
(マーケティング × 技術) + AI。伝言ゲームゼロで、設計から実装まで。