いま、多くの会社が求めているのは、
あなたの“AI導入の経験談”です。
あたらしいことに向き合うときは、
だれでも迷ったり、不安になったりします。
あなたが試してきたこと、工夫したこと。
その一つひとつが、次の企業の頼りになります。
なぜ、あなたの経験が
求められているのか
AIや新しいITサービスを導入しようとしている
多くの企業は、
『実際のところ、現場ではどうだったのか？』
を、ほんとうに知りたがっています。
新しいツールへの抵抗感。
なかなか通らない稟議、
上層部説得の難しさ。
想定外のトラブルや、
手痛い失敗の経験。
こうした“ほんとのところ”は、
実際に取り組んだ人にしか話せません。
だからこそ、あなたのその経験談が、
次の企業の、判断材料になります。
お話して欲しいテーマの例
実際の現場で経験した、
「生の声」が、 求められています。
AIを入れたら「事務作業」が消えた。そのかわり、本当に価値ある「対話」に集中できるようになった。インサイドセールスの劇的ビフォーアフター。
金融機関で生成AIを使うとき、セキュリティとガバナンスのルールは、どうやって「作りながら走る」のか。
「現場の抵抗」で進まなかったデジタル化。頑固だったベテラン工場長が、なぜ最後は協力してくれたのか？
大規模なAI投資。取締役会で「ROI（投資対効果）」をどう説明し、どう納得してもらったのか。
専門家なんていない中堅企業が、安価なAIサービスだけで、コールセンターの受注を劇的に伸ばせた理由。
サイロ化していた膨大な実験データ。セキュリティを守りつつ、創薬AIの餌として整備した泥臭い基盤構築の話。
Copilotを全社導入するとき、著作権侵害リスクやセキュリティの壁を、どうやって乗り越えたか。
予算も人も足りない中で、滞納整理や入所選考を劇的に短縮した、行政AI導入のリアルな裏側。
金融機関同士でAIをシェアする。プライバシーと、不正検知の精度向上。その二兎をどう追ったか。
情報がバラバラで、ベテランの勘に頼るしかなかった物流現場。そこに「複数のAI」を連携させたら、なぜコストの無駄がみるみる消えていったのか？
提案書作りも、新規事業の企画も。AIに任せて「成果から逆算する」新しい営業スタイルの作り方。
熟練職人が足りないなら、AIに学ばせればいい。施工判定や法的アドバイスを自動化し、若手を育てた事例。
属人化していた見積作成。「チャットで話すだけ」で、勝手にナレッジが溜まっていく仕組みに変えた方法。
電子カルテの機密は守りたい。でも、医師の長時間労働も減らしたい。退院サマリ作成AIが切り開いた道。
行内マニュアルを学習させたAIチャットボットが、膨大な「問い合わせ対応」を激減させた事例。
若手コンサルの育成に、AIが効く。具体的な顧客名は出さずに、論点と仮説の構造だけをAIと壁打ちする。それが、最高の思考トレーニングになった。
古い言語を、AIで書き換える。効率化と品質担保、その「狭間」でエンジニアはどう悩み、どう決断したのか？ 移行プロジェクトを成功させた、現場の『判断』の話。
ただのスクリプトじゃない。「自律的に考えるAI」が、通話後の処理時間を大幅に削減した話。
バラバラな形式の健診結果を、どうやってデータ化するか？ AIに読ませて、人間が補正する。その「役割分担」の妙技が、コストと精度を劇的に改善した。
SNS上の「良い口コミ」だけを、AIが集めてスタッフに届ける。たったそれだけのことが、なぜ時給アップ以上のモチベーションになったのか？
AIを入れたら「事務作業」が消えた。そのかわり、本当に価値ある「対話」に集中できるようになった。インサイドセールスの劇的ビフォーアフター。
金融機関で生成AIを使うとき、セキュリティとガバナンスのルールは、どうやって「作りながら走る」のか。
「現場の抵抗」で進まなかったデジタル化。頑固だったベテラン工場長が、なぜ最後は協力してくれたのか？
大規模なAI投資。取締役会で「ROI（投資対効果）」をどう説明し、どう納得してもらったのか。
専門家なんていない中堅企業が、安価なAIサービスだけで、コールセンターの受注を劇的に伸ばせた理由。
サイロ化していた膨大な実験データ。セキュリティを守りつつ、創薬AIの餌として整備した泥臭い基盤構築の話。
Copilotを全社導入するとき、著作権侵害リスクやセキュリティの壁を、どうやって乗り越えたか。
予算も人も足りない中で、滞納整理や入所選考を劇的に短縮した、行政AI導入のリアルな裏側。
金融機関同士でAIをシェアする。プライバシーと、不正検知の精度向上。その二兎をどう追ったか。
情報がバラバラで、ベテランの勘に頼るしかなかった物流現場。そこに「複数のAI」を連携させたら、なぜコストの無駄がみるみる消えていったのか？
提案書作りも、新規事業の企画も。AIに任せて「成果から逆算する」新しい営業スタイルの作り方。
熟練職人が足りないなら、AIに学ばせればいい。施工判定や法的アドバイスを自動化し、若手を育てた事例。
属人化していた見積作成。「チャットで話すだけ」で、勝手にナレッジが溜まっていく仕組みに変えた方法。
電子カルテの機密は守りたい。でも、医師の長時間労働も減らしたい。退院サマリ作成AIが切り開いた道。
行内マニュアルを学習させたAIチャットボットが、膨大な「問い合わせ対応」を激減させた事例。
若手コンサルの育成に、AIが効く。具体的な顧客名は出さずに、論点と仮説の構造だけをAIと壁打ちする。それが、最高の思考トレーニングになった。
古い言語を、AIで書き換える。効率化と品質担保、その「狭間」でエンジニアはどう悩み、どう決断したのか？ 移行プロジェクトを成功させた、現場の『判断』の話。
ただのスクリプトじゃない。「自律的に考えるAI」が、通話後の処理時間を大幅に削減した話。
バラバラな形式の健診結果を、どうやってデータ化するか？ AIに読ませて、人間が補正する。その「役割分担」の妙技が、コストと精度を劇的に改善した。
SNS上の「良い口コミ」だけを、AIが集めてスタッフに届ける。たったそれだけのことが、なぜ時給アップ以上のモチベーションになったのか？
AIを入れたら「事務作業」が消えた。そのかわり、本当に価値ある「対話」に集中できるようになった。インサイドセールスの劇的ビフォーアフター。
金融機関で生成AIを使うとき、セキュリティとガバナンスのルールは、どうやって「作りながら走る」のか。
「現場の抵抗」で進まなかったデジタル化。頑固だったベテラン工場長が、なぜ最後は協力してくれたのか？
大規模なAI投資。取締役会で「ROI（投資対効果）」をどう説明し、どう納得してもらったのか。
専門家なんていない中堅企業が、安価なAIサービスだけで、コールセンターの受注を劇的に伸ばせた理由。
サイロ化していた膨大な実験データ。セキュリティを守りつつ、創薬AIの餌として整備した泥臭い基盤構築の話。
Copilotを全社導入するとき、著作権侵害リスクやセキュリティの壁を、どうやって乗り越えたか。
予算も人も足りない中で、滞納整理や入所選考を劇的に短縮した、行政AI導入のリアルな裏側。
金融機関同士でAIをシェアする。プライバシーと、不正検知の精度向上。その二兎をどう追ったか。
情報がバラバラで、ベテランの勘に頼るしかなかった物流現場。そこに「複数のAI」を連携させたら、なぜコストの無駄がみるみる消えていったのか？
提案書作りも、新規事業の企画も。AIに任せて「成果から逆算する」新しい営業スタイルの作り方。
熟練職人が足りないなら、AIに学ばせればいい。施工判定や法的アドバイスを自動化し、若手を育てた事例。
属人化していた見積作成。「チャットで話すだけ」で、勝手にナレッジが溜まっていく仕組みに変えた方法。
電子カルテの機密は守りたい。でも、医師の長時間労働も減らしたい。退院サマリ作成AIが切り開いた道。
行内マニュアルを学習させたAIチャットボットが、膨大な「問い合わせ対応」を激減させた事例。
若手コンサルの育成に、AIが効く。具体的な顧客名は出さずに、論点と仮説の構造だけをAIと壁打ちする。それが、最高の思考トレーニングになった。
古い言語を、AIで書き換える。効率化と品質担保、その「狭間」でエンジニアはどう悩み、どう決断したのか？ 移行プロジェクトを成功させた、現場の『判断』の話。
ただのスクリプトじゃない。「自律的に考えるAI」が、通話後の処理時間を大幅に削減した話。
バラバラな形式の健診結果を、どうやってデータ化するか？ AIに読ませて、人間が補正する。その「役割分担」の妙技が、コストと精度を劇的に改善した。
SNS上の「良い口コミ」だけを、AIが集めてスタッフに届ける。たったそれだけのことが、なぜ時給アップ以上のモチベーションになったのか？
私たちが大切にしたいこと
「成功しました」という美談よりも、
「実はここでつまづいた」「現場はこう思った」という、
生の声 こそ、
次の企業が、ほんとうに聞きたいことなのです。
あなたの経験は、どこかの教科書には載っていない、
代わりのきかないものです。
その「時間」と「知恵」を分けていただくのだから、
私たちも、それに見合う敬意を形にしたい。
だからこそ、私たちは安心して話せる守られた環境と、
納得感のある謝礼
（例：90分の対話で10万円〜）をご用意して、あなたをお待ちしています。
話していいこと・話してはいけないこと
会社の秘密や内部情報を話す必要はありません。
あなたが実際に経験したことを、お話しください。
話していいこと
- 実際に取り組んだAI導入やIT活用で「何が起きたか」
- 工夫したこと、困ったこと、現場で感じた「生の声」
- 一般的に公開されている情報の範囲で共有できる話
話してはいけないこと
- 勤務先の営業秘密、未公開の社内数値、内部資料
- 特定の個人・取引先がわかってしまう話
- インサイダー情報や、採用・勧誘を目的とした行為
※安心してご参加いただけるよう、ガイドラインをご用意しています。
登録から面談までの流れ
面倒な手続きはありません。
スマホひとつで完結します。
LINEで友だち追加
いつものLINEで、いくつかの質問に答えるだけです。
経験・スキルの入力
チャット形式のヒアリングで、あなたの「これまで」を教えてください。
ガイドラインの確認
※このテストへの合格が、マッチングに進むための必須条件となります。
マッチングの準備
結果が出るまで、少しだけお待ちください。
本人確認と在籍確認
本人確認・在籍確認へのご協力をお願いします。
※手続き完了後、企業へのプロフィール開示が可能になります。
オファーの確認
どんな相談か、内容を見てみましょう。
オファーの承諾
これでマッチング成立（契約締結）となります。
日程調整
※「ガイドラインの確認とテスト」の実施から期間が空いている場合、安全のため、再度「ガイドラインの確認とテスト」の対応をお願いします。
面談実施・謝礼
面談の終了後、謝礼の振込先となる銀行口座情報、
税務処理のために必要な情報をご登録いただきます。
その後、所定の期日に指定口座へ謝礼をお振込します。
よくある質問
はじめての方でも安心してご参加いただけます。
成功談だけでなく、「苦労したこと」「思った通りにいかなかったこと」も大変貴重な情報です。無理に話を盛る必要はありません。取り繕わない、ありのままの経験をお待ちしています。
はい、大歓迎です。実際に現場で使われる「ユーザー部門」の方の、「使いにくかった」「現場には合わなかった」という生の声こそ、多くの企業が求めている貴重な情報です。
はい、勤務先の秘密情報などはお話しいただけません。そのため、マッチングに進む前に必ず「ガイドラインの確認と理解度テスト」を実施し、ルールを明確に理解した上でご参加をお願いします。
登録の時点では、資料などは不要です。ただし、マッチング準備が整った方には、企業への推薦に進むため、「ご本人確認（eKYC）」と「在籍確認（会社メール等）」へのご協力をお願いしております。安心して取引を行うための大切なステップですので、ご理解ください。
原則として録画は行いません。企業側から希望がある場合は、必ず事前にあなたの同意を確認しますのでご安心ください。
いえ、必須ではありません。音声のみ（カメラOFF）でもご参加いただけます。表情が見えると対話がスムーズに進むメリットはありますが、ご自身の判断で自由に設定していただいて構いません。
いいえ、これらの回答はマッチング成立前の「提案プロセス（ご自身のアピール）」となるため、謝礼の対象外です。ただし、ここで質の高い回答をすることで、企業からのオファー獲得率が大幅に上がります。「ここだけは聞いておきたい」というポイントに絞って質問されますので、ぜひ回答にご協力ください。
はい、必要です。当社は法令に基づき、お支払いした謝礼から源泉所得税を納付し、税務署へ支払調書を提出する義務があります。そのため、銀行口座情報に加え、マイナンバー・氏名・住所のご登録をお願いしております。お預かりした情報は、これらの税務処理のみに使用され、厳重に管理されます。
いいえ、一度合格すれば、一定期間（例：90日間）は有効とみなされ、その期間内の別案件ではスキップされます。ただし、期間が空いた場合やガイドラインの改定があった場合は、安心・安全のために再確認をお願いすることがあります。
はい、ご本業を優先して無理なくご参加いただけます。平日夜間や休日での日程調整も可能ですし、オファーが来てもタイミングが合わなければ見送ることも自由です。（面談はZoomまたはGoogle Meetを使用します）