サービス

こんな悩みを解決する研修サービスです

「業務の標準化を図りつつ回せる状態を作りたい」

「必要な場面で、正しい情報や判断材料をすぐ取り出せる状態を作りたい」

「ベテランが辞めても、同じ対応ができるようにしたい」

こんな悩みを生成AI活用によって自社で解決できる状態にするサービスです。

業務の属人化は深刻な状況です。

属人化による影響 回答割合
業務の引き継ぎが困難 52.80%
手順やプロセスが文書化されていない 47.90%
キーパーソンの不在が業務に深刻な影響を及ぼす 44.40%

※株式会社NEXERとオクトパスによる調査から

FANDDFは、こうした業務の属人化を減らし、担当者が変わっても自社が自ら改善して業務を進められる状態を目指します。

さらにこのような状況は、単純な作業手順ではなく、専門的な業務〈法務・経理・品質管理など〉や社内システムの仕様・運用保守業務、顧客対応・営業といった領域から形成された判断基準や過去の経緯が個人に集中していることに起因しています。

FANDDFが提供する3つのサービス

社内ナレッジ用講座

ライブ講座内容を体系化して、知識として残す生成AI活用講座(NotebookLMを利用)

社内ナレッジ用講座へ

実装パッケージ

業務へ組み込み、導入後に発生する課題へ自社で対応できる力を養う

実装パッケージへ

属人化している業務の状態は、企業によって異なります。

そもそも企業の属人化は、各社の業務経験やリソースによって業務展開してきたことで形成された様々な環境、そしてこうした環境に対応するために自然発生した自社独自の判断基準や評価基準が出発点になります。

そして、このような自社基準や判断基準を形にするため、初期の段階において特定の人材に頼らざるを得ない状況、それが属人化の原因です。

回っているときは良かった。

しかし、異動・休職・退職、あるいは業務拡大によって担当者への依存が表面化すると、これまで通りに業務を継続できなくなります。

FANDDFではこうした課題を解決する手段として、AIを活用することで自らの力で解決できるように3つのサービスを用意しています。

3サービスの関係図

サービス概要

① オリジナルライブ講習

御社リアル課題を生成AIで解決するオンライン講習

御社業務フローはいじりません。

御社の実際の業務を題材に、講師がAIで実演し、受講者に実践をしてもらうことで課題解決へと導くオンライン研修です。

AIを活用するとはどういうことか、どのように実装するのかを理解し、実践できるスキルを養成します。

このような企業に適しています。

  • 一般的なAI研修を受けても、実務に定着しない
  • 自社の業務を題材に講習を行いたい
  • ベテランを自分の仕事に集中させ、新人教育時間を削減したい

問合せから講習までのフロー

問合せから講習までのフロー

研修カリキュラム実例

基本:1.5時間×全8回

全社共通で扱う内容と部署ごとの実務課題に合わせた内容を組み合わせ、2部署を対象としたカリキュラムとして設計することも可能です。

ただし、講義の具体性と実務適合性を高めるため、部署別の内容は受講者を分けて実施します。

営業部

営業2人態勢、月100件のメール問い合わせ、現状は100件に2件/人程度の受注率を6~10件/人へ高めたい。

〈カリキュラム例〉

  • 第1回 AIとは?(全部門共通)
  • 第2回 価値観の類型化
  • 第3回 アイディア出し
  • 第4回 ライティング

現状の問い合わせ対応フローを類型化し、自社の強みと問合せ先のニーズに合わせ、メール返信の最適解を導き出す生成AI活用研修にオリジナルカリキュラム化します。

営業部の研修カリキュラム実例

人事教育部

新入社員・中途社員教育が現場で使えず、人事主催教育の短縮又は配属後の教育コスト削減を図りたい。

〈カリキュラム例〉

  • 第1回 AIとは?(全部門共通)
  • 第2回 アイディア出し
  • 第3回 情報収集
  • 第4回 情報処理①
  • 第5回 情報処理②

配属先に関する前提情報を収集し、必要な業務情報を抽出したうえで、配属後即戦力となるためのカリキュラム案を生成AI活用によって立案させ、時代の流れに即応できる自社研修変更まで見据えた実装方法まで作りこむ

人事教育部の研修カリキュラム実例

② 社内ナレッジ用講座

生成AIを実務に落とし込む際に気をつけなければならないAIの出力のさせ方を論点化。

各論点を20,000文字以上に本文化し、音声、動画、スライド、概要資料などわかりやすく解説。

本文を読むことなく、疑問点、アプローチ法などをAIに聞けば、理解するまでAIがかみ砕いて説明してくれます。

NotebookLMを使用しており、ご契約後は1年間は使い放題となりますので、いつでも好きな時間でご利用いただけます。

NotebookLMによる学習システム概要

このような企業に適しています。

  • 社内のAI教育を標準化したい
  • 講習内容を一度きりで終わらせたくない
  • 社内資料や業務知識を共有したい

問合せから講習までのフロー

社内ナレッジ用講座の問合せから講習までのフロー

③ 実装パッケージ(オンライン質問ライブ付)

実装パッケージのサービス概要

ライブ内容をナレッジ化できる

オリジナルライブ講習と社内ナレッジ用講座を組み合わせた実装パッケージです。

実務は生き物です。オリジナルライブ講習を受講後、新たな課題が発生することも十分考えられます。

そこで生成AIを実務に活用していく際、論点化した内容をいつでも確認できるようにしています。また、毎月1回、最大45分のオンライン質問ライブをご利用いただけるため、不明な点を残しません。

これは実装パッケージご契約の企業様にだけご用意するプラチナサービスとなります。

このような企業に適しています。

  • 担当者によって業務の進め方や品質が異なる
  • 特定の業務の属人化を継続的に改善していきたい
  • 講習だけでなく、運用まで一体で支援してほしい

FAQ

Q.生成AIをほとんど使ったことがない社員でも受講できますか?

はい。

オリジナルライブ講習では、第1回に全部門共通で「AIとは?」を扱い、その後、御社の業務を題材にした実践へ進みます。

生成AIの事前知識がない方でも受講できます。

Q.研修カリキュラムは、自社の業務課題に合わせて変更できますか?

はい。

営業部と人事教育部のカリキュラムは一例です。

無料相談と打ち合わせで御社の業務内容や課題を確認し、扱うテーマや講義内容をオリジナルで設計します。

Q.複数の部署を一つの研修に組み込めますか?

可能です。

ただし、FANDDFでは、各部署が抱える実際の業務課題に合わせて、講義内容を個別に設計しています。

これは、同じテーマを扱う場合でも、例えば営業部と人事教育部では、業務内容、使用する情報、判断基準、目指す成果が異なるためです。

全社共通で扱う内容と、部署ごとに扱う内容を分け、受講者も部署単位で分けて実施する方が効果的です。

複数部署を一つの研修へ統合することも可能ですが、その分、各部署の課題に対する講義の具体性や実務適合性が薄まる可能性が高くなることを、あらかじめご了承ください。

Q.現在の業務フローを変更する必要がありますか?

原則として変更しません。

各社の業務フローには、これまでの実務経験を通じて築き上げてきた、独自の判断基準や評価基準が反映されています。

業務フローを安易に変更すると、現場への定着率を下げるだけでなく、各社が培ってきた判断基準や評価基準そのものを変えてしまう危険があります。

そのためFANDDFでは、現在の業務フローを基礎とし、どの工程で生成AIを活用するのか、どの部分を人が確認・修正するのかを整理して講習へ落とし込みます。

Q.オリジナルライブ講習は基本8回とのことですが、回数を増やしたり減らしたりできますか?

可能です。

無料相談時に、扱いたいテーマや業務課題をヒアリングします。

8回が不要な場合は内容を削り、8回では不足する場合は回数を追加したうえで、お見積もりを提示します。

Q.社内ナレッジ用講座は、申込前に内容を確認できますか?

はい。

資料請求後に体験版講座をご視聴いただき、内容を確認してからお申し込みいただけます。

Q.実装パッケージは、業務システムを開発するサービスですか?

専用の業務システムを開発するサービスではありません。

オリジナルライブ講習と社内ナレッジ用講座を組み合わせ、講習内容を繰り返し確認できる状態にします。

また、毎月1回、最大45分のオンライン質問ライブを通じて、実務で新たに発生した課題や疑問にも対応します。

Q.毎月1回、最大45分のオンライン質問ライブについて、もう少し詳しく教えてください。

オンライン質問ライブは、実装パッケージをご契約いただいた企業様が利用できるプラチナサービスです。

ご契約後1年間、毎月1回、事前にご予約いただいたうえで、最大45分間、ご不明な点や実務で新たに発生した課題について回答します。

なお、利用しなかった月の翌月以降への繰越は行っておりません。

Q.営業部の受注率向上や、人事教育部の教育コスト削減は保証されますか?

保証するものではありません。

掲載している数値や課題は、オリジナルカリキュラムを組み立てる際の想定例です。

FANDDFでは、生成AIを業務へ活用する方法を設計し、受講者が実践できる状態を目指しますが、最終的な成果は、実際の業務環境や運用状況によって異なります。