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。
現場からの強い反発や、
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。
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。
プログラマでもない査定担当者が、ノーコードでAIエージェントを組み立てた。判断まで含む業務フローを自動化できた理由は「業務を一番知っている人が作る」という逆転の発想だった。
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。
請求書の受領、仕訳、承認、支払い。4つのAIエージェントが連携して、月末の経理業務を「人が確認するだけ」に変えた舞台裏。
会議の動画、音声、スライド、ホワイトボード。すべてをAIが横断的に理解して、「議事録」どころか「次のアクション」まで自動で出てくる世界を、どうやって社内に定着させたか。
AI推進法が施行された。説明責任、透明性、公平性。経営層に「AIを使い続けていい理由」を証明するために、何を、どう整備したのか。
7割の管理職がAIを使いこなせない。「ツールの使い方」を教えても効果がなかった。意識を変えたのは、たった一つの「小さな成功体験」だった。
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。
プログラマでもない査定担当者が、ノーコードでAIエージェントを組み立てた。判断まで含む業務フローを自動化できた理由は「業務を一番知っている人が作る」という逆転の発想だった。
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。
請求書の受領、仕訳、承認、支払い。4つのAIエージェントが連携して、月末の経理業務を「人が確認するだけ」に変えた舞台裏。
会議の動画、音声、スライド、ホワイトボード。すべてをAIが横断的に理解して、「議事録」どころか「次のアクション」まで自動で出てくる世界を、どうやって社内に定着させたか。
AI推進法が施行された。説明責任、透明性、公平性。経営層に「AIを使い続けていい理由」を証明するために、何を、どう整備したのか。
7割の管理職がAIを使いこなせない。「ツールの使い方」を教えても効果がなかった。意識を変えたのは、たった一つの「小さな成功体験」だった。
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。
プログラマでもない査定担当者が、ノーコードでAIエージェントを組み立てた。判断まで含む業務フローを自動化できた理由は「業務を一番知っている人が作る」という逆転の発想だった。
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。
請求書の受領、仕訳、承認、支払い。4つのAIエージェントが連携して、月末の経理業務を「人が確認するだけ」に変えた舞台裏。
会議の動画、音声、スライド、ホワイトボード。すべてをAIが横断的に理解して、「議事録」どころか「次のアクション」まで自動で出てくる世界を、どうやって社内に定着させたか。
AI推進法が施行された。説明責任、透明性、公平性。経営層に「AIを使い続けていい理由」を証明するために、何を、どう整備したのか。
7割の管理職がAIを使いこなせない。「ツールの使い方」を教えても効果がなかった。意識を変えたのは、たった一つの「小さな成功体験」だった。
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、
時間と知恵に見合う対価をご用意して、
あなたをお待ちしています。
報酬の目安：90分のオンライン面談 100,000円〜（税込・源泉徴収前）
※報酬額は案件や専門性により異なります
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。
STEP 1
LINEで友だち追加
面倒な手続きはありません。いつものLINEで、いくつかの質問に答えるだけです。
STEP 2
AI導入・活用の経験を登録
LINEのチャット画面で、あなたのAI導入・活用の経験を登録します。音声入力も可能ですので、インタビューに答えるようにお話しください。
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。
A.
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。
A.
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。
A.
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。
A.
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「お勤め先メールの確認」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。
A.
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。
