MonoIncはどのような会社ですか？

プロダクトを自ら作り、出荷し、運用してきた実践型のAI企業です。主なサービス領域：AX（AI変革）：ビジネスの中核にAIを組み込むDX（デジタル変革）：アナログな業務フローをデジタルに刷新カスタムAI開発：企画から運用まで一気通貫AI教育：座学ではなく、手を動かす実践型組織・運営イノベーション：チーム構築からスケーリングまで

他のAI企業と何が違うのですか？

AIを語れる企業は多いですが、実際にプロダクトを出荷できる企業はごくわずかです。19以上のAIサービスを自社で企画・開発・運用してきた実績6つ以上の業界での経験があるため、お客様の業界用語で会話できます25件超の特許は、単なるインテグレーションではなく独自の技術革新の証私たちが追求するのはお客様のビジネス成果であり、技術の披露ではありません

AXとDXの違いは？

DXは紙からデジタルへ——新しいツール、新しいワークフロー、新しいインフラ。AXはさらにその先：AIは単にデジタル化するだけでなく、考え、予測し、自動化します。DX：アプリ、ダッシュボード、クラウド、データパイプラインAX：スマート自動化、予測インサイト、AI駆動オペレーション私たちは堅実なDXの上にAXを構築します——そこに本当のレバレッジがあります。

プロジェクトの進め方は？

5ステップで進めますが、常にリーンに：発見——本当の課題は何か？成功とは何か？設計——適切なツール、適切な構造、過剰設計なしプロトタイプ——コア機能を最優先、素早く検証テスト＆改善——実ユーザー、実フィードバック、実修正ローンチ＆サポート——安定リリース、モニタリング、継続改善プロジェクトごとに柔軟にアプローチを調整します。

どんなAI教育がありますか？

チームのニーズに合わせた柔軟な形式で：AI入門——非技術者でもAIツールを使いこなせるようにプロンプトエンジニアリング——LLMの力を最大限引き出す技法AIプロダクト思考——AIの活用機会を見つけ、形にする方法ノーコードAI——コードを書かずにAIツールを構築する実践1対1コーチング、チームワークショップ、フルプログラムから選択可能。

コンサルティングだけでも依頼できますか？

もちろんです。開発に着手する前に、明確な方向性が必要な場合もあります：AI/DXロードマップ——現状分析と将来設計統合戦略——既存システムを活かしたAI導入方法技術アーキテクチャレビュー——AI対応の準備はできていますか？私たちのアドバイスは実践から生まれたものです。

既存システムにAIを追加できますか？

はい、日常的に行っています。よくある統合パターン：API連携——既存のWebサイト・アプリ・ERPにAIを接続チャットボット——カスタマーサポートや社内ナレッジアシスタント自動化——繰り返し作業はAIに任せるデータ分析——既存データからアクション可能なインサイトを抽出既存インフラを最大限に活用します。フルリプレースは不要です。

個人でも利用できますか？

はい、もちろんです。個人事業主やクリエイターの方との実績も豊富です：パーソナルAIツール——ご自身のワークフローに最適化したカスタムツール業務自動化——繰り返し作業はAIに任せて、本業に集中1対1トレーニング——短期間でAIスキルを実務レベルにフリーランス、起業家、クリエイターの方の生産性向上をお手伝いします。

2025-03-05

AIで何ができるのか？

AI導入の出発点は技術選定ではなく、問題定義です。良い問いの立て方と、実務ですぐに使える問題定義フレームをご紹介します。

AXAI転換問題定義コンサルティング

「うちもそろそろAIを導入すべきじゃないですか？」この言葉が出た瞬間、すでに方向がずれ始めています。

みんなが「どうやって」を問うている

最近、企業の現場で最もよく耳にする言葉があります。

「AIで何ができるんですか？」

会議室のあちこちでこの問いが飛び交い、経営層は競合他社のAI導入ニュースに焦り、現場の担当者はどのツールを使うべきか検索に走ります。ChatGPT、Copilot、自動化エージェント — 選択肢はあふれているのに、実際に手応えのあるものは何もない。

なぜでしょうか？

道具を先に選んでしまったからです。 ハンマーを持てばすべてが釘に見えるように、AIを先に手にすると、あらゆる業務が「自動化の対象」に見えてしまいます。しかし、本当に成果を出している企業は、別のところからスタートしています。

問題を定義すること。

なぜ問題定義はこんなに難しいのか

問題定義が大事だということは、誰もがわかっています。しかし実際にやってみると、ほとんどの組織が同じ落とし穴にはまります。

「不便さ」と「問題」を区別できていない

「レポート作成に時間がかかりすぎる」は不便さであって、問題ではありません。問題はその奥に隠れています。レポートが遅いのはデータが散在しているからなのか、意思決定の基準が不明確で修正が繰り返されるからなのか、それともレポートそのものが不要なのか — ここまで掘り下げて初めて、問題が見えてきます。

解決策を問題だと思い込んでいる

「チャットボットが必要です」は問題ではなく、すでに解決策です。本当の問題は「顧客からの問い合わせの60%が繰り返しの内容なのに、対応スタッフがそれに追われて高付加価値の相談に集中できていない」かもしれません。このように定義すれば、チャットボットが正解かもしれませんし、FAQの再設計が正解かもしれませんし、そもそもプロダクトのUXを改善するのが正解かもしれません。

測定できない問題を抱え込んでいる

「業務効率を上げたい」は目標であって、問題定義ではありません。問題は具体的で測定可能でなければなりません。何が、どれくらい、誰に、どんな結果をもたらしているのか — この4つが欠けていると、AIを導入しても成果を証明する手段がありません。

良い問題定義の構造

実務ですぐに使えるフレームをひとつご提案します。

「誰が＋どんな状況で＋何が原因で＋どんな結果に直面しているか」

例を見てみましょう。

悪い例：「営業チームの生産性が低い」
良い例：「営業担当者が新規リードに対応する際、顧客履歴と製品情報を3つ以上のシステムから手作業で集約する必要があり、初回対応までに平均4時間かかっている。そのうち30%のリードが競合に流出している」

後者はAIが介入すべきポイントが明確です。データ集約を自動化することもできますし、リードの優先順位を予測モデルで並べ替えることもできますし、初回対応テンプレートを生成AIで作成することもできます。問題が明確であれば、解決策の選択肢が同時に開けるのです。

問題を定義するための3つの実践法

1. 現場で「なぜ」を5回問う

トヨタ生産方式から借りた古典的な手法ですが、AI時代にはむしろ威力を増しています。

「なぜ遅い？」→「なぜ手作業なのか？」→「なぜシステムが分かれているのか？」→「なぜ統合できなかったのか？」→「なぜその予算が承認されなかったのか？」

5回目の「なぜ」にたどり着くと、AIで解くべき問題ではなく、組織構造やプロセスで解くべき問題が浮かび上がることもあります。それもまた重要な発見です。

2. データがあるところから始める

AIは結局、データを糧にして動きます。どんなに良い問題を定義しても、その問題に関連するデータがない、あるいはアクセスできなければ、AIは無力です。

問題を定義した後には、必ずこの問いを添えてください。「この問題を説明するデータが、今の自分たちの手元にあるか？」 なければ、データを集めることが最初のプロジェクトになります。

3. 問題の「オーナー」を決める

問題定義はドキュメントではなく、責任です。誰かがその問題の解決を自分の成果として引き受けなければ、問題定義はいつの間にか立ち消えになります。

AI導入プロジェクトが失敗する最も多いパターンは、「みんなの課題」として始まり、「誰も責任を取らない成果」で終わることです。

AIは答えるのが得意です。だからこそ、問いが重要なのです。

生成AIの能力は日々進化しています。コードを書き、文書を要約し、画像を作り、戦略を提案します。しかしこれらすべての能力は、良い問いが与えられたときにのみ意味を持ちます。

的外れな問題に完璧なAIを当てると、極めて効率的に無駄なことをすることになります。

AI転換の出発点は技術の導入ではありません。自分たちの組織が本当に解くべき問題は何なのか、その問題を明確に、測定可能な形で定義すること — これがAI時代に最初に、そして最も真剣に取り組むべきことです。

道具はこれからもどんどん良くなるでしょう。しかし、良い問いを立てる力は、人間の領分として残り続けます。

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