何から始める？が、ここから見つかる
ここは、「身近な共感」からAIを学び直す場所です。
このサイトの3つの特徴
AI学習で、こんなお悩みありませんか？
1. 共感から始まる
専門用語だらけの解説書ではなく、あなたと境遇の近い「誰か」の物語から、AI活用のヒントを見つけられます。
2. 自分ごとで見つかる
経理、営業、バックオフィスなど、職種別のストーリーをご用意。自分ならどう使うか？を具体的に想像できます。
3. 次の一歩がわかる
物語に登場したAIツールや学習方法も紹介。ストーリーを読み終えた後、次にとるべきアクションが明確になります。
注目ストーリー
営業部門File.1【月5時間の時短】の虚像。AI議事録が売上を生まない本当の理由
Web制作会社の若きチームリーダー、加藤さん（31歳）。「業務効率化」を信じAI議事録ツールを導入したものの、気づけばチームはただの“完璧な記録係”となり、売上は一向に上がらなかった。“記録”を“戦略”に変えるAIとの出会いが、彼のチームをいかにして「勝てる組織」へと変貌させたか。その軌跡を追う。
この続きを読む
AI活用ストーリー
あなたに近い物語から、リスキリングのヒントを見つけよう
File.2 あなたのCRMが教えない“商談の質”。データドリブン営業を次のレベルに引き上げる方法
CRMを駆使し、データドリブンな営業組織を率いる渡辺さん（39歳）。SFAスコアAランクの案件ですら失注する現実に、彼はデータの限界を感じていた。CRMが示す「量的データ」の裏に隠された、商談の「質」というブラックボックスに、AIがいかにして光を当て、彼の組織を真のデータドリブン経営へと導いたか。その分析と改革の物語。
File.3 「ごめん、あとで見る」が口癖の多忙なマネージャーが、全メンバーを即日指導できるようになった話
急成長スタートアップのプレイングマネージャー、佐藤さん（34歳）。自身の目標と、増え続けるメンバーの育成との間で、彼女は心身ともに限界を迎えようとしていた。口癖になった「ごめん、あとで見るね」がチームの成長を止めてしまう前に、彼女が見つけた「24時間働くAIコーチ」。その奮闘とブレークスルーの物語。
File.4 犯人は、俺の“思い込み”だった。データが暴いた「売れない本当の理由」人は、俺の“思い込み”だった。データが暴いた「売れない本当の理由」
食品卸売会社の営業課長、鈴木さん（45歳）。部下の失注を「市場と競合のせいだ」と結論づけ、自身のやり方に疑問を持っていなかった彼が、たった一枚のAI分析レポートによって、自らの“思い込み”こそが真犯人だと気づかされる。精神論の指導者から、データで語る指導者へ。AIをきっかけに、彼が本当の意味でチームを率いるリーダーになるまでを描いた変革の物語。