～AIエージェントと共に育つデジタル現場力～
1. 目的と方針
プリザンターを「現場と経営をつなぐ中核のデータ基盤」として活用し、AIエージェントがそこに蓄積される情報をもとに業務改善提案を行い、現場と共に“試行錯誤を許容するDX”を自律的に推進していく。
このシナリオでは以下を重視します：
- ノーコード／ローコードで現場が自走可能
- AIがデータを読み取り、変化を促す助言者に
- 時間をかけた運用改善を“学習サイクル”として設計
2. フェーズ別変革シナリオ
フェーズ1：観察と記録の習慣化（〜6か月）
目的
- 現場でのデータ入力・記録を「業務の一部」に組み込む
- プリザンターを「使える」「見える」道具にする
アクション
- AIエージェントが現場を観察（音声・画像・作業ログ）
- 担当者と一緒に入力フォーム・一覧表示を改善（UI改善）
- スマホやタブレットによる現場入力導線の最適化
成果物
- 毎日の報告・点検・作業記録テンプレート（複数部門対応）
- 活動ログの見える化ダッシュボード（AIと連動）
フェーズ2：業務改善提案と小さな自動化（6〜12か月）
目的
- 「この作業、もっと楽にならないか？」をAIと共に考える文化づくり
アクション
- AIエージェントがプリザンターのデータを分析し、
- 業務の滞留点、ミス頻出箇所をレポート
- チェック漏れや入力遅れを通知・支援
- ワークフローの自動処理（承認・通知・集計など）を現場が主導で設計
成果物
- 自動レポート送信、アラート機能、リマインダー付き記録システム
- 属人的業務の可視化テンプレート集
フェーズ3：意思決定の補助と予測型運用（1年〜）
目的
- データを「未来のための判断材料」として活用する
アクション
- AIエージェントが傾向を解析し、下記のような支援を実行：
- 「この作業は今月遅れやすい傾向があります」
- 「前月と比較して在庫回転率が低下傾向です」
- プリザンター上で予測データを表示するモジュール連携
- 人による“判断”とAIの“予測”を合わせた意思決定支援体制の構築
成果物
- 意思決定支援ダッシュボード（部門別）
- 次の一手提案カード（AIエージェント生成）
3. 教育と運用体制：失敗を許容する“学習運用”
- 各フェーズごとに「現場改善チーム」を編成（少人数）
- 毎月1回の「振り返り＆改善提案ミーティング」を実施（AIエージェントのログを共有）
- 改善アイデアをプリザンター上で簡単にプロトタイピング（試作→使う→改善）
4. 成功の鍵：プリザンターの進化とAIの共創
| 要素 | 現場が担う | AIエージェントが担う |
|---|---|---|
| フォーム作成 | 業務内容に沿った設計 | フォーム構造の整理・改善案提示 |
| データ記録 | 入力・確認・修正 | 入力支援・エラー検知・推測補完 |
| データ活用 | 振り返り・改善案出し | パターン分析・未来予測 |
| 運用改善 | ワークフローの実装 | 自動提案・効率化支援 |
5. まとめと提案
- プリザンターを活かす鍵は、「現場が使いこなす過程」を設計に組み込むこと
- AIエージェントは“答えを出す機械”ではなく、“共に学び、育つ仲間”
- 経営層の役割は、「試行錯誤を許容する土壌づくり」と「時間の価値を見守ること」