- 1頼む
いつもの言葉で、チャットに仕事を頼む。
- 2読む
AI が会社のノートから関係する記録を探す。使ったノートは画面の右側に。
- 3下書きする
出典つきで下書き。最後は人が確かめる。
- 4残す
確かめた学びをノートに追加。次の人が、そのまま使える。
組織のブレーン
共有された知性を、組織の中心に。
会社の中では、情報は階層を通って伝わります。報告は上へ、決定は下へ。同じ説明を、何度も繰り返すことになります。
Terakoya では、方針・決定・仕事の進め方・教訓を「組織のブレーン」に残し、経営陣も社員も同じ文脈から働きます。人や役割、AI のモデルが変わっても、知識は会社に残ります。
次の仕事は、組織が学んだことから始まる。
導入の流れ
一つの部署で、一つの業務から。
導入日
つなぐ
アプリを入れ、会社のドライブと AI をつなぐ。最初の業務を一つ決める。
第1週
頼んでみる
仕事をチャットに頼む。AI がノートを読み、終わった仕事を記録に残す。
第2〜4週
育てる
ノートが育ち、同じ説明をくり返す手間が減っていく。
第2か月〜
広げる
業務を一つずつ増やし、ほかの部署へ。
私たち自身も、毎日この方法で働いています。
社員は 3 人。専任の経理・法務担当はいません。人が頼み、AI が進め、人が判断した、実際の仕事です。
紙・Web・メールに散った証憑を、検算できる台帳に
- 頼んだこと
- 「通帳と Web 明細をつなぎ、年度の領収書も集めて、経理に渡して」
- AI がやったこと
- 34 件の取引を再構成して残高を検算。メール以外の請求書も各社のサイトで回収し、重複を除いて 477 件を検証。
- 人が判断したこと
- 不明な入金の意味を説明。担当者が正本へ移し、税理士が会計処理を判断。
- 結果
- 取引明細 3 シートと 477 件の PDF を、出典・照合記録・未解決項目付きで引き継ぎ。
経験と根拠を、投稿できる Word 原稿に
- 頼んだこと
- 「AI 社員を運用してきた経験を、機関誌の記事にして」
- AI がやったこと
- 関連する記録を調べ、構成・本文・図を作成。執筆要領に合わせて改稿。
- 人が判断したこと
- 自分の経験と主張を確かめ、何を削り、何を残すかを決定。
- 結果
- 機関誌向けの原稿を Word と PDF にして、レビュー依頼として送付。
授業の進め方を、触って試せるアプリに
- 頼んだこと
- 「90 分授業を、先生と学生が試せる画面にして」
- AI がやったこと
- 授業の流れを画面とコードにし、教員側・学生側の操作を実装。
- 人が判断したこと
- 学習目標と授業の進め方を決め、試して修正点を伝える。
- 結果
- 動作する試作（本番運用と学生データの接続は、これから）。
5 年分のチャットを、見せてよいものと伏せるものに
- 頼んだこと
- 「Slack の全履歴を保全し、会社のノートに入れてよい記録と、伏せるべき記録を分けて」
- AI がやったこと
- 4,492 件の記録と 397 件のファイルを一件ずつ読み、要点をノートに転記。機密は伏せ、削除済みは印だけ残す。
- 人が判断したこと
- 書き出しと自動処理を承認し、共有してよい範囲を決め、元データは消さない。
- 結果
- 428 件をノートへ、380 件を機密として保管。
Terakoya の前身の仕組みで、私たち自身が進めた仕事です。画面は実物から作った表示で、口座・相手先・金額などは伏せています。
料金1人あたり、年間1万円。1年間のアップデートを含みます。導入のご支援と研修は、現在無料です。
料金とよくある質問 →一つの業務から、試してみませんか。
画面を見ながら、使い方をご案内します。