01
AI業務改善の伴走
現場に合わせて、AI活用を設計から定着まで。“使えて終わり”にしません。
GENERATIVE AI ENABLEMENT ｜ KM DIGITAL SOLUTIONS
属人化したAIを、
チームの“標準”に
個人の“できるやり方”を、チームの仕組みへ。現場が自分で改善を回し続ける状態まで伴走します。
松下 幸平（カオマツ） 製造業の品質管理 10年以上 × 生成AI伴走
10年+
品質管理の現場
約200名
生成AI勉強会に登壇
自走まで
それが伴走のゴール
01
私について
ABOUT
「導入したのに、使われない」——
AI活用で一番多いつまずきです。 私は製造業（医療機器分野）の品質管理に10年以上。仕組み・教育・改善で「現場が自分で回せる状態」をつくってきました。その現場感覚を、いま生成AIに持ち込んでいます。
ツールの使い方を教えて終わりにはしません。業務の棚卸しから手順化・標準化、運用後の見直し、リスクの線引きまで。非エンジニアだからこそ、誰もが同じ品質で動かせる形に落とし込みます。
AI活用で一番多いつまずきです。 私は製造業（医療機器分野）の品質管理に10年以上。仕組み・教育・改善で「現場が自分で回せる状態」をつくってきました。その現場感覚を、いま生成AIに持ち込んでいます。
ツールの使い方を教えて終わりにはしません。業務の棚卸しから手順化・標準化、運用後の見直し、リスクの線引きまで。非エンジニアだからこそ、誰もが同じ品質で動かせる形に落とし込みます。
02
提供できること
SERVICES02
チームでの標準化
Claude Skillsや手順書を“標準の単位”に。誰がやっても同じ品質で出せる状態をつくります。
03
リスク・情報管理
セッションの分け方や機密の扱いまで。安全の線引きを、非エンジニアにも分かる形で。
04
勉強会・教育
生成AIを専門用語なしで。“触るのが怖い”を“自分で動かせる”に変えます。
03
進め方
PROCESS01
聞き取る
業務と詰まりを棚卸し
02
整理する
AIで改善できる形に
03
仕組みにする
手順・Skillsで標準化
04
試して直す
小さく試し、磨く
05
自走させる
張り付かずとも回る状態へ
04
支援の“型”（事例）
CASES専門職の自走支援
「任せてよい範囲」を一緒に整理
AIに任せてよい範囲を一緒に整理。ほぼ自律で作業を完遂できる状態になりました。
経営者の業務効率化
業務アプリ＋SNS運用を仕組み化
業務アプリとSNS運用を一緒に構築。月3時間ほどの作業削減につながりました。
苦手意識の解消
「一人で解決できる」状態へ
指示の出し方とエラーの切り分けを整理。詰まっても自分で解決できる状態へ。
※ご相談者の業種・個人が特定されないよう、内容は匿名化しています。
05
活動
ACTIVITIES- SEMINAR非エンジニア向けに、生成AI活用の勉強会を主催・登壇（延べ約200名）
- NOTEnote で「品質の現場」からのAI活用の視点を発信
- WRITINGAI活用・情報セキュリティの解説資料を作成
- SUPPORT専門職・小規模事業者へのAI活用伴走を複数遂行（クラウドソーシング等）
使う道具と、作ったもの
TOOLS & WORKS語るだけでなく、実際に手を動かして作ります。非エンジニアの現場目線で、用途に合わせて道具を使い分けています。
AI・コーディング支援
自動化・ノーコード
実装・データ・公開基盤
作ってきたもの
経営者向けAI参謀「Praeco」
経営判断の前工程を支えるAIサービスのデモ（ダミーデータ）
デモを見る →
チーム×AIの作業ボード「AIRFLOW」
人とAIが同じ場で作業を回す仕組みのデモ（ダミーデータ）
デモを見る →
このポートフォリオサイト
企画・コピー・デザイン・実装・公開まで自作
業務用の簡易アプリ・ダッシュボード
クライアント向け（守秘のため非公開）
ご相談の流れ
FLOWSTEP 1
まず相談
現状と困りごとを聞かせてください。オンライン可・専門用語は不要です。
STEP 2
小さく試す
効果の見えやすい業務から、一緒に実装して試します。
STEP 3
自走まで伴走
手順化・標準化し、現場が自分で回せる状態まで伴走します。
よくある質問
FAQ非エンジニアですが、大丈夫ですか？
はい。専門用語を使わず、現場の言葉で進めます。非エンジニアだからこそ“つまずく所”が分かるのが強みです。
何から始めればいいですか？
まずは現状をお聞きする相談から。効果が見えやすい小さな業務から、一緒に始めます。
オンラインだけでも可能ですか？
可能です。オンライン中心で進められます。
どんな方が対象ですか？
非エンジニアの個人から、専門職・小規模事業、チームでのAI活用を考える方まで。