分断した情報・判断・ログを束ねる。
- メモ・チャット・タスク・議事録・AI ログが、ツールと形式の壁で分断されている。
- 会議が増える一方で、「誰が・どこで・なぜ決めたか」が後から追いにくい。
- 個人の工夫が、チームの標準として残らない。
Fragment Practice は、AI・業務・セキュリティのあいだで起きる「判断の揺れ」「運用の曖昧さ」「記録の分断」を、ノート・会議・ログ・ルールの単位で整えるスタジオです。
目指すのは「AI を賢く使う」よりも、誰がどこで判断し、何を根拠に残すかが説明できる状態。実務として回るテンプレとレビュー手順まで落とし込みます。
要件定義や稟議資料が整っていなくても問題ありません。 「ここが重い」「この判断が毎回つらい」——そのレベルのメモからで十分です。 相談内容を踏まえて、最短の入口(Spot / Sprint / Ongoing)をご提案します。
扱うのは AI そのものではなく、AI が入った後の仕事の構造です。会議・ノート・ログ・ルールをつなげることで、判断が安定し、説明と引き継ぎがしやすくなります。
これらを「人 × AI × 運用」の設計課題として扱い、静かで再現可能なプロトコルとして整えることを目的にしています。
規模や肩書きよりも、「AI が仕事のどこかに入り、判断・記録・責任の揺れが起きているか」を重視しています。
「AI をどう使うか」だけでなく、仕事の記録・会話・判断が 継続できる形になっているかを重視します。単発の整理から、数週間〜数ヶ月の設計・伴走まで対応します。
最終的に目指すのは「分担・ルール・情報の流れが明示されている状態」です。そのために、次の 3 レイヤーを同時に扱います。
どの場面で、どこまで AI に任せるか。どの情報は扱わないか。短い文章・チェック・図・YAMLで、更新可能な背骨を作ります。
会議・1on1・レビュー等の「場」と、メモ・AI ログ・チケットをつなぐ設計。 既存環境を前提に、どこに何を書くかを定義します。
日々の記録・レビュー・更新のタイミングを設計し、最小限の問いで運用が続く形にします。
何を扱い、何を扱わないか。情報の境界と判断者(承認者)を先に決めます。
テンプレ・ルール・ログの流れを作り、実務の中で小さく試しながら調整します。
更新しやすい形(文章・図・YAML)で残し、引き継ぎや説明に耐える状態にします。
「新しいツールを入れること」よりも、いまある業務の流れに、判断ラインとログの背骨を通すことを優先します。ここでは、よく扱う領域と周辺ツール群をまとめています。
モデル選定より、役割分担・境界線・ログを運用に接続します。
ノート・テンプレ・メタデータで「残る背骨」を作ります。
会議→議事録→決定→チケットの“つなぎ目”を整えます。
ポリシーを現場運用に落とし、監査・説明可能性まで含めて設計します。
上記以外の社内システムや専用ツールでも、画面イメージやワークフローを共有いただければ、「現状の器を前提としたプロトコル設計」として進められます。ツール導入そのものより、運用の背骨づくりを優先します。
詳細は目的に合わせて分けています。トップは「入口」まで。深掘りしたいレイヤーから覗いてください。
入口(Spot / Sprint / Ongoing)と案件の型、成果物のイメージを整理しています。
ケースノート・論考・ZINE として、仕事と AI の関係性を言語化するラインです。
1 ページ = 1 Fragment の発想でノートを扱うモデル。導入必須ではなく、概念だけ既存環境へ持ち込む形も歓迎です。
進め方、料金の考え方、NDA や機密情報の扱い、前提条件を整理しています。
迷ったら FAQ、契約や機微情報は Legal、更新通知は Updates。