LayerX 代表取締役CTOの松本勇気さんが著者の「生成AI「戦力化」の教科書」を読んでいく 2025/10/24に発売のAI本だ
下記amazonより抜粋
◆本書の特徴 ・LLMの特性をわかりやすく“人材育成”になぞらえて解説 ・「業務を変えないデジタル化」という、日本企業に適した導入戦略 ・現場の成功・失敗事例を交えた実践的フレームワーク ◆得られる効果 ・技術進化に左右されない導入基盤づくり ・書類業務の効率化と品質向上 ・社内全員が使いこなせるAI環境の構築 ◆こんな方におすすめ ・AI導入を検討しているが、技術進化の速さに追いつけない ・試しに導入してみたが、利用率が上がらず困っている ・経営・事業責任者として成果の出るAI導入を求めている
私的ハイライト（5章まで）
AI をオンボーディング戦力化するという考え方に行き着いた。その組織に新しく加わった新人を授業において戦力化するための取り組みを指す
llm ではデータ整備モデル構築という部分がプロンプトを考えるということに置き換わっている
プロンプと1つで様々なタスクに対応できるので、 AI の活用が一気に広がっている
P業務利用において、プロンプトのテンプレート管理が必要で、どのようなプロンプトを書けば良いか、どのような注意点があるかといった。活用支援施策とセットで導入を進めないと、なかなか利用が広がっていかない
検索自体は非常に難しい。技術内容が近いが、最新版以外は誤っているというケースでも検索エンジンから見るとどれが最新かわからないということが多々ある`
2025年に AI エージェントがブームになっている。まだ R & D 段階でこれから1、2年かけて事例が出てくる状況
音声記録から文字起こしをして llm で分析まとめをしてデータベースに記録する
AI は新入社員という位置づけを持った方が良い
会社特有の事情は理解してくれない。分解すると知識と方法のこと
知識と方法に llm がアクセスできない。明文化されていることによって理解はできるようになる
新入社員に仕事を任せるような視点で捉えると良いプロンプトになりやすい
知識と業務の方法の2つを教え込むことが必要
稟議に込められた深い業務業務、コンテキストを紐解く必要がある
稟議書には単なる承認文章ではなく、企業の意思決定の履歴でもある
知識を整理し、供給する。データベースの存在が欠かせない。これをナレッジベースと呼ぶ
llm に扱えるデータ量の限界をコンテキストウィンドウと呼ばれる。1回に扱えるデータ量の限界があり、それを超えて処理を行うことはできない
暗黙的な業務ノウハウが人に溜まりやすい領域で俗人化が生まれやすく、 llm にそのままではこなせない仕事となりがちになる
重要なのは知識をまとめたナレジベースとやり方を示す。ワークフローの2つ
Difyと n8n、CopilotStudio、AI Workforce、llm のためのワークフローエンジン
データしては顧客からの問い合わせ対応のワークフローでは問い合わせの受信内容分析faq 検索解答案作成返信といったノート連携の処理がある
モジュールとしては、データベース連携、 OCR コード実行などのモジュールがある
コパイロットスタジオは Microsoft が提供する AI アシスタント構築プラットフォームでM365のエコシステムとの密接な統合が行われている
レイヤー X の AI ワークフォースはエンタープライズ企業での文章処理の特化したワークフローツール企業文章の特性を深く理解した。独自機能を提供している
特筆すべきは文章を llm でうまく取り回すための様々なモジュールが実装されている。数百ページにも呼ぶ。契約書や社内マニュアルといった。他のワークフロー製品では処理が困難な大規、模文章でも効率的に処理できるように設定設計されてい
オンボーディングのための第一歩としては、業務プロセスの理解と分解にある
業務スタートには何が必要か？最終成果物は何か？入力物をどう読み解いているか？
人間が暗黙的にやっている作業をステップバイステップで分解していくと良い
業務プロセスの可視化においては、 bpr ビジネスプロセス リエンジニアリングに関する知見を探してみることをお勧めする
全部がデジタル化はできないが、諦めるよりもその業務の実際の効率の度合いを見ながら取り組んで部分的に協業をする形に落とし込む
頻度の高い誰もが面倒に感じていそうな業務を探してみる
