よく起きる状態
- 会議が増え、論点・決定・宿題(次アクション)が追えない
- メモ・チャット・タスク・AI ログが分断し、根拠が散る
- AI 利用が属人化し、成果とリスクがばらつく
- ポリシーはあるが、日々の運用(会議/ノート)に落ちていない
AI 導入が進むほど先に崩れるのはツール選びではなく、 「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。
概念・設計ノートは Research & Writing に整理しています。テンプレート等の実験的な成果物は Store に置いています。
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。AI は速度もリスクも増幅するため、スケールの前に構造が必要です。
どの案件でも「判断・記録・継続」をセットで設計します。ツール導入や大量ドキュメント作成ではなく、運用として回る形を優先します。
AI に委ねる範囲/人が必ずレビューする点/人が決める点/扱う情報の境界を、更新可能な形で定義します。(内部では “Protocol” と呼ぶこともあります)
会議・ノート・チャット・AI ログを接続し、「後から追える」導線とテンプレを整えます。 決定と根拠が散らばらない“置き場”を作ります。
週次・月次のレビュー手順を最小化し、判断ライン・FAQ・テンプレが更新され続ける状態にします。
原則お受けしない領域:常駐の実行要員/運用オペレーションの恒常的な肩代わり/大量資料作成の代行
AI の活用は、セキュリティ・コンプライアンス・BCP と衝突しやすい領域です。Fragment Practice は、 統制と現場運用の“つなぎ目”を扱ってきた背景から、実務で回る前提で設計します。
詳細な論考・ケースは Research & Writing に整理しています。
まず小さく始め、必要な範囲だけ拡張します。詳細な成果物・レンジは Services にまとめています。
論点と判断ライン(責任分界)を短時間で整理し、次の 2–4 週間の最小計画に落とします。
数週間で、判断ライン・テンプレ・ログ導線・例外運用までを「現場で回る初期版」として整備します。
月次レビューで例外・ズレ・リスク論点を整理し、判断ライン・FAQ・テンプレを更新し続けます。
Founder / Principal
セキュリティエンジニア/コンサルタントとして、大手企業の現場で セキュリティ・ガバナンス、IT-BCP、委託先管理、インシデント対応、教育・手順設計に従事。 近年は AI / LLM 活用における利用方針・レビュー・証跡(ログ)設計を含め、「守る条件」と「回る運用」を両立させる支援を行っています。
背景・ケースノートは Research & Writing に整理しています。
契約・請求・問い合わせ対応に必要な範囲の公開情報です。