判断ラインが明確になる(責任が混ざらない)
- 「AI が下書き/人が決める」を場面ごとに定義
- 扱って良い情報・扱わない情報が運用で守られる
- 例外が発生したときの手当て(判断者・記録・承認)が決まる
AI 導入が進むほど難しくなるのは、ツール選びではありません。現場で先に崩れるのは 「判断のブレ」「説明責任」「記録の分断」です。Fragment Practice は、会議・ノート・チャット・AI ログの“つなぎ目”を設計し、誰が/どの根拠で/何を決めたかが後から追える運用(Operating Model)に整えます。
稟議資料や要件定義が未整備でも問題ありません。「この会議が決まらない」「根拠が散る」「監査に耐えない」など、 困りごとの断片から、境界とログの入口を設計します。
目的は「AI を賢く使う」ではなく、判断がブレず、説明でき、引き継げる状態を作ることです。
規模や肩書きよりも、「AI が業務に入った結果、意思決定と記録が不安定になっているか」を重視します。
迷う場合は「困っている場面(会議/ノート/判断/リスク)」を箇条書きで送ってください。 合いそうなら、最短の入口(Spot / Sprint / Ongoing)をご提案します。
ポリシーだけでは回りません。判断・記録・継続をセットで設計します。
AI に委ねる範囲/人が決める点/扱う情報の境界を、更新可能な形(文章・チェック・YAML)で定義します。(内部用語として Protocol と呼ぶこともあります)
会議・ノート・チャット・AI ログをつなぎ、「後から追える」導線とテンプレを整えます。
週次・月次のレビュー手順を設計し、最小の問いで更新が続く状態にします。
初期ゴールは「合意できる背骨(Operating Model の芯)」を 1 本作ることです。機密情報の扱いは Legal を参照ください。
扱う情報・判断者・リスク許容を先に合わせます(曖昧でもOK)。
会議・ノート・ログをつなぐ最小テンプレで、小さく運用を回します。
更新しやすい形で残し、説明・監査・引き継ぎに耐える状態へ。
「新規導入」よりも、既存環境で運用が回る設計を優先します(必要に応じて提案はします)。
モデル選定より、境界・レビュー・ログが回る Operating Model を設計します。
命名・テンプレ・導線で「決定と根拠が残る」記録構造を作ります。
会議→決定→タスクの“つなぎ目”を、テンプレと運用で整えます。
ポリシーを現場運用に落とし、説明可能性まで含めて設計します。
トップは「入口」まで。詳細は目的別に整理しています。
提供形態(Spot / Sprint / Ongoing)と成果物のイメージ。
契約・機密情報・前提条件・費用感の考え方。
迷ったら FAQ。機微情報は Legal。更新は Updates。
ケースノート・論考・制作(深掘り用)。
ノートを「1 ページ = 1 Fragment」として扱うモデル(導入必須ではありません)。
完成した要件は不要です。断片から背骨を作り、次に何を決めるべきかを明確にします。
※ 原則オンライン(ビデオ/音声)です。機密情報の取り扱いは Legal を参照ください。必要に応じて NDA 前提でも対応します。