運営者情報

企業には、長年の実務経験から培われた独自の判断基準や評価基準があります。

しかし、その多くは担当者やベテランの頭の中にあり、「なぜその判断をするのか」「どの条件で判断が変わるのか」まで文書として残されていません。

担当者の異動・休職・退職、人材不足が起きたとき、失われるのは作業手順だけではありません。企業が蓄積してきた判断そのものが失われます。

そして、汎用生成AIも、各社固有の判断基準や評価基準を最初から知っているわけではありません。

FANDDFのAI講座・研修では、各社の実際の業務を題材に、AIの回答と普段の仕事を比較しながら、「何を確認しているのか」「何を基準に判断しているのか」を明らかにしていきます。

その判断をAIへ伝え、再現できる形として残すことで、担当者が変わっても、自社業務でAIを使いながら改善を続けられる状態を目指します。

私たちはペットフードの商品・OEM設計を通じ、「ロジックが成立しているか」「現場で再現できるか」「説明できるか」を検証してきました。

商品設計で培ったこの考え方を、現在は法人向けAI講座・研修に応用しています。

FANDDFの商品設計では、配合表を作るだけでは完了と考えていません。商品として成立しているか、実際に再現できるか、社内外に説明できるかを確認してきました。

この検証基準を、法人向けAI講座・研修では、各社の目的・条件・判断基準を整理し、その判断が成立しているか、再現できるか、説明できるかを確認する基準として活用しています。

AIの出力は、文章として自然に見えることがあります。 しかし、文章が整っていることと、業務で使ってよいことは別です。

FANDDFのAI講座・研修では、AI出力の文章のうまさではなく、各社が何を確認し、何を基準に判断しているのかを明らかにし、その判断をAIでも再現できる形へ整理することを重視します。

生成AIは、もっともらしい文章を短時間で出力できます。 しかし、その出力には、前提の不足、根拠の曖昧さ、事実関係の誤り、業務条件との不一致が含まれることがあります。

そのため、AIを業務で使う場合には、出力だけを見るのではなく、自社の目的・条件・判断基準と照らして、次の確認を行う必要があります。

• 前提は合っているか
• 根拠は確認できるか
• 自社業務に適合しているか
• 実行可能な内容か
• 社内外に説明できるか
• 人間が最終判断できる状態か

FANDDFのAI講座・研修は、AI出力をそのまま採用するための研修ではありません。各社の実務にある目的・条件・判断基準を整理し、「何を確認し、どの条件で、どのように判断するのか」をAIと共有できる形へ落とし込み、担当者が変わっても再利用できる知識として社内に残すことを重視しています。

生成AIを業務に使うには、操作方法だけでは不十分です。 自社の目的、情報、条件、判断基準をAIへ伝え、その考え方を別の業務でも再利用できる知識として社内に残す視点が必要です。

FANDDFでは、早期から生成AIを日常業務の中で継続的に利用し、商品設計、文章作成、説明資料作成、教材設計、講座設計、NotebookLMによる学習環境づくりに活用してきました。

AIに任せる部分と、人間が確認すべき部分を分けること。 AI出力をそのまま採用せず、前提、根拠、論理展開、業務適合性を確認すること。 この考え方をもとに、法人向けAI研修と、読む・見る・聞くマルチモーダルな教材環境を設計しています。

藤 崇一郎は、ペットの健康と安全に関する情報を、専門家だけでなく、飼い主や事業者にも理解できる文章として整理し、発信してきました。

専門知識は、知っているだけでは実務に活かせません。読み手を想定し、誤解なく伝わる順序、言葉、根拠、表現に落とし込んで初めて、判断に使える情報になります。

FANDDFのAI研修でも、この文章設計の考え方を重視しています。生成AIを業務で使う場合、単に出力させるだけではなく、その文章が誰に向けたものか、論理が通っているか、根拠が追えるか、社内外に出せる表現になっているかを確認する必要があります。

FANDDFの活動は、ペットフードの商品設計、栄養設計、食品関連実務、AI講座・研修、教材設計など複数の領域にまたがっています。これらは単なる肩書きや経歴ではなく、対象、根拠、再現性、説明可能性を確認しながら、実務で使える形へ落とし込むための専門性と実績です。法人向けAI講座・研修では、この背景を、各社の目的・条件・判断基準の整理、AIナレッジ設計、AIマルチモーダル教材設計へ転用し、自社業務でAIを使いながら、判断を社内に残せる学習環境づくりに活かしています。