CASE STUDIES

構造化で変わった。
再現できるようになった。

属人化していた判断を構造化し、成果を再現可能にした事例。
「できる人がいないと回らない」から脱却した組織の記録。

BEFORE

課題

コンテンツ制作会社

  • ・ベテラン編集者の判断に依存
  • ・品質基準が暗黙知のまま
  • ・新人の育成に時間がかかる

AFTER

成果

Engine導入後

  • ・品質判断基準を10条に構造化
  • ・Release Gate で出荷品質を担保
  • ・新人が3ヶ月で戦力化
業種: コンテンツ制作
規模: 15名
育成期間 60%短縮

BEFORE

課題

マーケティング支援会社

  • ・ChatGPT導入したが成果出ず
  • ・AIの出力を結局全部チェック
  • ・何をAIに任せるか不明確

AFTER

成果

Engine導入後

  • ・自動OK/要承認/NGを明確化
  • ・人間チェックを80%削減
  • ・AIの活用領域を構造化
業種: マーケティング支援
規模: 8名
チェック工数 80%削減

BEFORE

課題

システム開発会社

  • ・リリース後に問題発覚が多発
  • ・出荷基準が担当者任せ
  • ・手戻りで開発が進まない

AFTER

成果

Engine導入後

  • ・Release Gate で出荷条件を固定
  • ・運用RACI で責任を明確化
  • ・リリース後インシデント70%減
業種: システム開発
規模: 25名
インシデント 70%削減

成果が出た組織の共通点

構造化に成功した組織には、共通するパターンがあります。

1

診断から始めた

現状の属人化を可視化してから設計に進んだ

2

判断基準を言語化した

暗黙知をOperating Principlesとして明文化した

3

例外処理を線引きした

自動OK/要承認/NGの境界を明確にした

あなたの組織でも再現できる

まずはセルフ診断で、現状の属人化リスクを可視化。
どこに構造化の余地があるか、8問で判定します。

無料セルフ診断 → Panolabo Engine を見る

自社でも構造化を始めたい

設計診断で、あなたの組織の判断基準を可視化します。

設計診断を依頼する →

29年の判断 + AI で、成果を再現しませんか?

(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。