同じチームで。
出力は10倍に。
AIを中心にチームの働き方を作り直す。雑務は機械に渡し、あなたのチームには時間が戻ってくる。
拡大するほど、混乱も速く拡大する。
採用が増えるたびに引き継ぎが増え、誰も信用しないスプレッドシートが増える。この問題は何度も見てきた。30日で直す。
採用を続けても、新しい人の多くの時間はお互いに作業を受け渡すことに消える。ボトルネックはプロセスそのもので、採用するほど長くなる。
ある人はChatGPTに貼り付けるだけ、別の人は誰も知らない自分だけのワークフローを作っている。共有も再現もされないので、積み上がらない。
コンサルタントは全体を図にまとめ、レポートを渡して、あとはチームに任せて去っていく。私は変化が実際に動き出すまで現場に残る。
まず1チームから。数週間で結果を。
半年のパイロットも、来期のレビューを待つ必要もない。まず1つのチームを選び、その仕事の進め方を端から端まで直し、他に手を付ける前に変化を測る。
- 01
まずプロセスから
ツールを入れる前に、仕事が実際にどう流れているかを図にし、遅い引き継ぎを削る。そのあとAIが、人がやっていた繰り返し作業を引き継ぐ。
- 02
AIの使い方を1つに
あなたのワークフローに合わせた共有アシスタントとエージェント、そして全員が従うトレーニングとルーティン。1人の成功例が、全員の標準になる。
- 03
動き出すまで、私が残る
すでに使っているツールすべてに接続し、変更をリリースし、チームが定着するまで付き合う。最後の成果物は、私を必要としないチームそのもの。
機能するものを使う
ツールを売っているわけじゃない。それぞれの仕事に合うものを選び、チームが既に使っているものに繋ぐ。
チームは使い慣れたツールのまま。AIは一番時間を節約できる場所に入れる。
- Claude
- Notion
- Make
- Google Workspace
- ChatGPT
- Slack
- n8n
- Gemini
- Microsoft 365
- Zapier
- HubSpot
- Airtable
- Obsidian
B Λ R T Ξ K - Google Workspace
- ChatGPT
- Slack
- n8n
- Gemini
B Λ R T Ξ K - Microsoft 365
- Zapier
- HubSpot
- Airtable
B Λ R T Ξ K - Obsidian
- Claude
- Notion
- Make
- n8n
- Gemini
- Microsoft 365
- Zapier
- HubSpot
- Airtable
- Obsidian
- Claude
- Notion
- Make
- Google Workspace
- ChatGPT
- Slack
- Zapier
- HubSpot
- Airtable
- Obsidian
- Claude
- Notion
- Make
- Google Workspace
- ChatGPT
- Slack
- n8n
- Gemini
- Microsoft 365
最初の2週間
日ごとに何が起きるか
まずチームの実際の働き方を知る。
それを中心にシステムを組み立てる。
1日目
ワーキングセッションで
最初の成果を
チームと一緒に座り、普段の1週間の流れを一通り確認し、その日のうちに最初のAIアシスタントを立ち上げる。初日から使えるものが動き出す。
初回アシスタント稼働
2日目
すべての業務プロセスを
1枚の地図に
人とツールの間で仕事がどう移動しているかを図にし、AIに任せられる時間を数える。時間がどこへ消えているか、はっきり見えるようになる。
時間損失マップ完成
7日目
あなたの実際の業務を
土台に構築
自動化はあなたのデータとプロセスの上で動く。チームは自分の実際のタスクで練習するので、チュートリアルと違い、習慣として定着する。
自動化が稼働開始
14日目
半分を終えた頃には
時間が戻ってくる
新しいルーティンが定着し、もう誰も使い方を聞かなくなる。どの時間が戻ってきたか、その価値が見え、次にやることを一緒に決める。
削減効果を計測
最初から最後まで、現場に立つ
大手はレポートを残す。代理店は1つのワークフローを残す。私が残すのは、働き方が変わったチームと、それを証明する数字。
コスト
- 大手コンサル
- ¥6,000万〜2億円+
- ノーコード代理店
- ¥30万〜150万円/ワークフロー
- B Λ R T Ξ K
- ¥300万円から、固定スコープ
成果
- 大手コンサル
- スライドとライセンス
- ノーコード代理店
- 戦略なしの自動化
- B Λ R T Ξ K
- 30日で本物の結果
期間
- 大手コンサル
- 数ヶ月
- ノーコード代理店
- 数週間
- B Λ R T Ξ K
- 数日で最初の結果
その後のサポート
- 大手コンサル
- 棚に眠るレポート
- ノーコード代理店
- 誰も保守しないツール
- B Λ R T Ξ K
- 仕組み+習慣+相談できる私
| 大手コンサル | ノーコード代理店 | B Λ R T Ξ K | |
|---|---|---|---|
| コスト | ¥6,000万〜2億円+ | ¥30万〜150万円/ワークフロー | ¥300万円から、固定スコープ |
| 成果 | スライドとライセンス | 戦略なしの自動化 | 30日で本物の結果 |
| 期間 | 数ヶ月 | 数週間 | 数日で最初の結果 |
| その後のサポート | 棚に眠るレポート | 誰も保守しないツール | 仕組み+習慣+相談できる私 |
よくある質問
気になるポイント
一番困っているチームから始める。1日目はそのチームと座って最初のアシスタントを立ち上げ、2日目は業務プロセスを詳細に図にする。7日目には、作る予定の説明ではなく、実際の業務の上で動く自動化が手に入っている。
AIトランスフォーメーションは、1チーム・30日の固定スコープで¥300万円からスタートする。最終価格はチームの規模と構築するツールの数によって変わる。参考までに、大手コンサルは同程度の案件で¥6,000万円以上を提示することが多い。
御社の知識を取り込んだアシスタントと自動化、そして実際に毎日AIを使って働くチームが残る。多くのお客様はそのまま次のチームへ展開するか、月額プランに移って私が継続的にサポート・改善を続ける形を選んでいる。
必要ない。それが私がいる理由。30日間で、チームは自分の日々の業務の中でAIを使えるようになる。私が離れたあともプロンプトエンジニアは不要で、アシスタントはすでに各自の役割に合わせて設定されている。
ChatGPTやCopilotは汎用ツールで、そのままでは御社の製品や顧客、営業チームの動き方を知らない。私はすでに契約しているツールの上に共有アシスタントを構築し、ドキュメントやプロセスを読み込ませ、役割ごとに設定する。データは御社のワークスペース内に留まる。
代理店はワークフローを作る。私が作るのは、御社がAIと共に働く力そのもの。あとに残るのは仕組みと習慣、チームが使い方を知っているツールで、壊れたら誰も直せないバラバラの自動化の山ではない。
時間、価格、そして結果。大手コンサルが半年かけて診断する間に、私は30日で動くツールを用意する。彼らが仕上げるのはレポート、私が仕上げるのは働き方が変わったチーム。しかも同程度の範囲で、彼らの料金は何倍にもなる。
セキュリティとコンプライアンスは最後に付け足すものではなく、初日から設計に組み込む。御社のデータは御社の環境内に留まり、学習に使われないビジネスプラン、必要であれば自前でホストするモデル上で扱う。
AIトランスフォーメーション診断
30日間。1チーム。
数字で見える結果。
一番困っているプロセスを教えてください。24時間以内にAIプランをメールでお届けします。診断、解決策、スケジュール、KPI付きで。
あなたの業務に合う具体的なプラン
診断・解決策・スケジュール・KPI
24時間以内に返信