# AI Transformation Maturity コンサルティングプログラム：ストーリー、目次、章計画

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最終更新：2026-05-13

## 1. プログラム位置づけ

本プログラムは単に AI コース販売でも、ツール導入販売だけでもない。

真の位置づけは：

> 企業が断片化された AI 使用を、再現可能、ガバナンス可能、測定可能、スケーラブルな組織能力へ変換するのを支援する。

ほとんどの企業はすでに ChatGPT、Claude、Gemini、その他 AI ツールの使用を開始しているが、大多数は個人実験段階にとどまっている。従業員は有用と感じるが、経営層は組織的利益が見えない；一部の人は成果を出すがチーム全体には複製できない；プロセスは依然として手動データ転送、コピペ、メール送信、フォーム記入、システム更新に依存している。

我々の戦略は、企業を明確なコンサルティングパスに沿って引き上げることである：

1. シンプルなアンケートで企業の現在の AI 成熟度を診断する。
2. 診断結果に基づいて L1-L5 コース比率を構成する。
3. トレーニング後、8 段階コンサルティング方法論を使用して AI Transformation Diagnostic Report を作成する。
4. レポートは実行可能な Skill、Workflow、Agent、Agent Team Roadmap を提案する。

## 2. 顧客が理解できるシナリオストーリー

### 2.1 ストーリーの主人公

顧客は 300 名規模の製造業またはサービス業企業と仮定する。

会社には Sales、Customer Service、Operations、Finance、IT、HR、Management 部門がある。各部門は AI について耳にし始めているが、実際の使用は非常に不一致である：

- 営業スタッフは ChatGPT を使って訪問メールやプレゼン資料の草稿を作成。
- カスタマーサービスマネージャーは FAQ を整理したいが、データは Gmail、CRM、Notion、Excel に散在。
- オペレーションマネージャーは日々の例外オーダーを把握したいが、ERP からエクスポートしたデータは手動クリーニングが必要。
- CEO は AI 推進を望むが、孤立したケースしか聞かず、会社が真にどこにいるか判断できない。
- IT はセキュリティ、権限、データ漏洩、システム統合の保守コストを心配。

この時点で、単にツールを販売すると顧客は価値を理解しにくい；トレーニングだけ提供すると、コース後に元のプロセスへ容易に戻ってしまう。

だから我々が語りたいのはトランスフォーメーションストーリー：

> まず会社が今日どこにいるかを理解し、次に従業員と部門の能力を強化し、最後に真に価値あるシナリオを着地可能な AI トランスフォーメーションロードマップへ変換する。

### 2.2 Before：企業 AI 採用前の典型的状態

最初、企業は通常「AI が全くない」のではなく；むしろ「AI がすでにあちこちに散在している」。

よくある状況：

- 一部の人は AI に非常に熟達しているが、方法は個人 PC やチャット履歴に留まる。
- 部門間で共有 Prompts、SOPs、テンプレート、ナレッジベースがない。
- 顧客データは CRM、タスクは Notion、スプレッドシートは Google Sheets、メールは Gmail、オーダーは ERP — どれも接続されていない。
- 経営層が AI の ROI を尋ねると、現場は「物事がより速いように見える」としか答えられない。
- IT はどのシナリオが自動化準備完了か、どのシナリオを最初にガバナンスすべきか判断できない。

これは企業に AI ツールが不足しているのではなく — **「成熟度マップ」と「トランスフォーメーション方法論」が不足している**ことを意味する。

### 2.3 Future：クラス前にクライアントが見るべき未来

クライアントは通常、ツールを学びたいからコースを買うのではない。会社がどうなれるかを見たいから買う。L1-L5 のオープニングは OpenWebUI、Antigravity、n8n、Hermes Agent、ClawTeam をツールリストとして開始すべきではなく；コース後の未来の仕事日から開始すべき。

3 ヶ月後、会社の月曜日の朝が変わったと想像する：

1. 営業担当が OpenWebUI を開き、自分のアカウントでログインし、個人チャットワークスペースへ入る。AI 使用は会社ポリシーで境界される：どのデータが許可、どのデータが禁止、部門がどの出力フォーマットを期待するか。営業はもう空白ページから始めない；承認された Prompts を使い、顧客訪問メール、会議サマリー、提案ドラフトを作成する。
2. マーケティングマネージャーが頭の中にしかなかったプロダクトコピーライティング方法を Skill へ変換する。新入社員はプロダクトデータ、ターゲット層、トーン、チャネルを入力し、部門スタイルに沿ったドラフトを生成できる。マネージャーは毎回ワークフローを再教育する代わりに品質をレビューする。
3. 顧客苦情が到着すると、n8n が Gmail メッセージを読み、CRM で顧客ティアと履歴を確認し、Google Sheets を更新し、Notion フォローアップタスクを作成し、マネージャーサマリーを生成する。人間は依然として判断コールをするが、もう手動でデータを動かさない。
4. 毎朝、オペレーションマネージャーが Hermes Agent ブリーフィングを受け取る。Agent は ERP 例外オーダー、サービス記録、昨日の会議メモ、Wiki ナレッジを読んでいる。3 つのフォローアップ項目を特定し、続行前に HITL（Human-in-the-Loop）レビューが必要なステップをマークする。
5. 経営層が新製品ローンチを計画する時、ClawTeam が市場、製品、サービス、財務、オペレーション Agent を編成する。各 Agent は役割、タスク、デリバラブルを持ち、最終レポートは出典と責任に追跡可能。

この未来状態想像はコース開始前に属する。なぜなら L1-L5 をツールリストから、クライアントが理解できる能力進行へ変換するから：

| レベル | 軸 | トレーニング後の能力 | クライアントが想像できるシナリオ |
| --- | --- | --- | --- |
| L1 | スケール軸 · 個人 | 全従業員がコントロールされたゲートウェイで安全に AI を使用 | 従業員が共有アカウントや非統制データ入力ではなく、自分の AI ワークスペースを持つ |
| L2 | スケール軸 · 部門 | エキスパート方法が再利用可能な Skill となり、部門責任で組織化 | 新入社員が部門標準方法を使って安定した出力を生成できる |
| L3 | スケール軸 · 部門横断 / 全社 | AI が部門横断 Skill を連鎖し、システムを統合してワークフローを実行 | email、Sheets、Notes、CRM、API、ERP が全社的に接続されたワークフローになる |
| L4 | AI 自律軸 · スーパーアシスタント | 完全自律 AI Agent がメモリ、ツール、ワークフロー、自動スケジューリングを使用 | 日次ブリーフィング、フォローアップリスト、エビデンス、HITL レビュー待ち項目が自動生成 |
| L5 | AI 自律軸 · AI チーム | 複数のスペシャリスト Agent が機能的分業チームを形成 | 製品、品質、ヘルスケアサービス、または customer engagement の仕事を AI チームが準備可能 |

したがって、セールスとコースオープニングは先に未来シナリオを語り、その後 L1-L5 を説明する；先に仕事能力を記述し、その後ツール；技術詳細の前に検証可能なデリバラブルを示すべき。

### 2.4 Transformation：顧客を導く 3 段階の旅

#### 段階 1：アンケート診断

まず、シンプルなアンケートで企業が現在どのレベルにいるかを素早く特定：

- L1：従業員が個別に Chat AI を使用。
- L2：部門が Skills、SOPs、Prompts、テンプレートの統合を開始。
- L3：n8n を使ってシステムとワークフローを統合し始める。
- L4：Hermes Agent を Wiki メモリ、ツール呼び出し、スケジューリング、エビデンス、HITL（Human-in-the-Loop）レビュー装備で使い始める。
- L5：複数の Agent が協力的にエンタープライズクラスプロセスを完成するチームを形成。

アンケートの目的は学術的測定ではなく、CEO、マネージャー、IT に現状についての共通言語を与えること。

#### 段階 2：コースベース能力構築

コースは固定メニューではない；比率は診断結果に基づいて構成される。

例えば：

- 顧客が大部分 L1 であれば、カリキュラムは OpenWebUI、AI 使用ガイドライン、Prompts、データセキュリティ、部門 Skill 化を強調。
- 顧客がすでに部門テンプレートと SOPs を持っていれば、カリキュラムは n8n Workflow とシステム統合へ移行。
- 顧客がすでに自動化基盤を持っていれば、Hermes Agent ナレッジワーク閉ループを追加し、さらに ClawTeam Agentic AI Team コースを評価可能。

コースの目標は単にツール操作を教えることではなく、コース中に顧客が自分の仕事資産を生産できるようにすること：

- Prompt Library
- Skill リスト
- SOPs とテンプレート
- Workflow PoC
- Hermes Agent タスク例
- AI Team コラボレーションシナリオ

コース設計は各レベルの要件リストと会社プロファイルも参照しなければならない。言い換えれば、L1-L5 は固定レッスンプランではなく成熟度アーキテクチャ；実際に何を教えるか、どんなケースを使うか、どこまで深く行くかは顧客の業界、データセンシティビティ、IT 能力、既存システム、デプロイメントモードに依存する。

例えば、同じ L3 n8n：

- マーケティング/サービス会社は Gmail、Sheets、Notion、CRM の統合を優先し、クライアント提案やキャンペーンレポートを迅速に生成可能。
- R&D/製造会社は ERP、内部 API、データベース、品質文書、例外オーダープロセスの統合を優先可能。
- 高センシティブデータの企業は最初にハイブリッドまたは完全オンプレに行き、人間レビュー、権限制御、監査ログを追加可能。

#### 段階 3：コンサルティング診断レポート

コース後は終わりではなく — コンサルティング診断作業へのエントリーポイント。

我々は 8 段階方法論を使って整理：

1. 企業現状。
2. AI 成熟度レベル。
3. プロセスとデータギャップ。
4. 高価値シナリオ。
5. 優先デプロイメント順序。
6. 3 フェーズロードマップ。
7. ROI とガバナンス推奨事項。
8. 後続デプロイメントプラン。

最終デリバラブルは経営層が理解、部門長が支持、IT が評価、チームが実行できる AI Transformation Diagnostic Report。

### 2.5 After：顧客が感じるべき変化

第 1 ラウンドのサービスを完了した後、顧客は以下の質問に答えられるべき：

- 我が社の現在の AI 成熟度レベルは？
- どの部門がすでに AI 準備基盤を持っているか？
- どのプロセスが最初に自動化するのに最も適しているか？
- どのデータとシステムを統合する必要があるか？
- 次四半期は L2 Skill、L3 Workflow、L4 Agent、L5 Agent Team のどれにフォーカスすべきか？
- AI 推進後、効果追跡にどの KPI を使うべきか？

これは「皆が個別に AI を試す」から「会社が AI トランスフォーメーションロードマップを持つ」への移行。

## 3. L1-L5 成熟度とコースモジュール

### 3.0 L1-L5 の 2 軸：一人のツールから会社自身のデジタルワークフォースへ

> 企業の AI 成熟度は「いくつかのツールを学ぶ」ことではなく — **2 つの軸**を歩むこと：最初に AI を組織全体に浸透させ、次に組織自身の AI ワークフォースを育てる。

#### 第一幕：スケール軸 — AI が「一人のツール」から「会社全体の神経系」へ成長（L1 → L2 → L3）

営業担当の Andy に会う。

- **L1 · 個人**：Andy は AI を使って自分で顧客訪問メールを書くことを学ぶ。有用 — しかし彼だけができ、方法は彼の頭の中にロックされている。AI の到達範囲 = 一人。
- **L2 · 部門**：営業部門が「良い訪問メールの書き方」を、新入社員が初日に使える Skill へ変える。AI の到達範囲が Andy から部門全体へ広がる。
- **L3 · 部門横断 / 全社**：Sales、Customer Service、Finance の Skill が n8n で連鎖され、CRM、ERP、メールに接続される。苦情メールが到着すると、AI が自動的にデータを検索し、更新し、部門横断で通知。AI の到達範囲が会社全体になる。

この幕全体を通して、**ハンドルは人間の手中にある**。Andy、マネージャー、IT が AI が何をするか、どこまで行くかを決定 — AI がどれほど有能になっても、それは「人間が運転する車」。この軸の進歩は**到達範囲**：一人 → 一部門 → 会社全体。

#### 第二幕：AI 自律軸 — 会社が「ヘッドカウント外従業員」を育てる（L4 → L5）

会社全体のプロセスが接続されると（L3 が基盤を築く）、会社は以前できなかったことができる：**AI に自分で仕事をさせる。**

- **L4 · AI スーパーアシスタント**：会社は自分で仕事に行く AI エンティティを得る。それは自分の能力マップ、自分のツール、自分のスケジュールを持つ。マネージャーが朝到着すると、ブリーフィングとフォローアップする 3 つの項目がすでに机の上にある。マネージャーの役割が「AI を使う」から「AI 部下を管理する」へシフト。
- **L5 · AI チーム**：1 つだけではない。マーケット AI、プロダクト AI、財務 AI、カスタマーサービス AI… 複数のスペシャリスト AI が、自分で分業し協力するチームを形成し、「新製品ローンチ分析」のような部門横断タスクを完成。マネージャーの役割はさらに 1 レベル上がる — 「1 つの AI を管理する」から「AI ワークフォースをガバナンスする」へ。

この幕では、**ハンドルは AI の手中にある**。しかし人間は消えていない — **人間はより高いポジションへ上がる**：責任を定義、ルールを設定、結果を受け入れ、HITL（Human-in-the-Loop）レビューと受け入れゲートを維持。**AI がより自律的になるほど、人間は置き換えられた「オペレーター」ではなく「ガバナー」のように見える。**

#### 最も重要なライン：L3 → L4

モデル全体には **1 つの真の境界**しかない、L3 と L4 の間：

| | L1 → L3（スケール軸）| L4 → L5（AI 自律軸）|
| --- | --- | --- |
| あなたが問う質問 | 「どれだけ**広く** AI を**使える**か？」 | 「私の AI は**自分でどれだけ**できるか？」 |
| ハンドルを誰が握る | 人間 | AI（人間はガバナーへ退く） |
| AI のアイデンティティ | 会社の**ツール** | 会社の**デジタルワークフォース** |
| どう成長 | 個人 → 部門 → 全社 | 一人のアシスタント → 一つのチーム |

そしてこのラインを越える**ショートカットはない**：L4 は L3 が築いた基盤の上に立たなければならない — 全社接続プロセスなしでは、AI には「自分で走る」ものがない。

> L1-L3 では、AI を教え広める；L4-L5 では、AI を育て引き渡す。両軸を歩み、会社は「AI の使い方を知っている」だけでなく — 「AI ワークフォースを所有」し、あなたはオペレーターではなくガバナーになる。

### 3.0.1 AI を調達する、システムを買わない：L4-L5 マインドセットシフト

L4-L5 では、企業がしなければならない最大のシフトは技術的ではなく — **マインドセットシフト**。

ボスは AI を「システムを買う」ように見るのに慣れている：機能リストを評価、ライセンス価格を比較、ソフトウェア ROI を計算。しかし L4-L5 AI はソフトウェアではない — 3 つのことを持つ：**推論、自律性、ツール使用** — 機能的に、ナレッジワーカーがすることをする。だから正しいマインドセットは**「AI を調達する」**：人材を採用、オンボーディング、管理、ガバナンスするように、ソフトウェアを買うようにではない。

| 「システムを買う」マインドセット | 「AI を調達する」マインドセット |
| --- | --- |
| 機能リスト、シート数、年間ライセンス料金を評価 | どれだけワークロードを取り除くか、どれだけキャパシティを増幅するかを評価 |
| 「ソフトウェア ROI」を計算 | 「ワークフォース ROI」を計算 — ROI は消えない、測定棒が変わる |
| インストール、本番稼働、完了 | 責任を定義、オンボーディング、パフォーマンスをレビュー、継続的にガバナンス |
| 人がツールに置き換えられる | 人がガバナーへアップグレード、ガバナンスする追加のデジタルワークフォースと共に |

> **スコープ**：このマインドセットは **L4-L5（AI 自律軸）にのみ**適用。L1-L3 では正当にツール、機器、システムを買っている — それは合理的で検証可能。「AI を調達する」は AI が L3→L4 を越えて自律的なデジタルワークフォースになる際のボスのマインドセットシフトについて。
> **これは管理姿勢の類推であり、「AI が人間である」という主張ではない** — まさに AI ≠ 人間だから、人間が構築するガバナンスフレームワークと HITL が必要、そしてそれがコンサルティングサービスの核心。

### 3.1 L1 Controlled AI Access：OpenWebUI

#### 位置づけ

OpenWebUI は企業の内部 AI 会話ポータル。

L1 のフォーカスは従業員が日常ナレッジワークを処理するのに安全、安定、効果的に AI 使用を開始できるようにすること。

#### 典型シナリオ

営業担当が顧客訪問メール、会議サマリー、提案ドラフトを書く必要がある。以前は整理に 1 時間かかったところ、OpenWebUI は今、15 分以内に最初のドラフトを生成でき、その後人が洗練する。

#### 顧客が理解する価値

- 従業員が個人の仕事時間を節約し始める。
- 会社が統一 AI ポータルを確立可能。
- モデル、権限、使用ガイドラインの管理が容易になる。
- 後続の Skill 化と Workflow 化の共通基盤を確立。

#### コース内容

- OpenWebUI 基本操作。
- AI 会話と Prompt 基礎。
- サマリー、リライト、翻訳、分類、ブレインストーミング。
- エンタープライズ AI 使用ガイドライン。
- AI に渡すのが適切でないデータとタスク。

#### コースデリバラブル

- 個人高頻度仕事 Prompts。
- 部門 AI 使用ノート。
- 共通機能シナリオ例。

### 3.2 L2 Knowledge Codification：Antigravity / Claude Code / Codex

#### 位置づけ

L2 のフォーカスは個人経験を部門能力へ変えること。

Antigravity、Claude Code、Codex はコードを書くためだけではなく — 「Skill 構築ツール」として機能する：トップパフォーマーの仕事方法を再利用可能な仕様、プロンプト、ドキュメント、テンプレート、運用手順へ統合する。

#### 典型シナリオ

マーケティングマネージャーがいつもプロダクトコピーを書くのが得意だが、新入社員が加わるたびに再教育しなければならない。L2 Knowledge Codification を通じて、コピー生成プロセスを「Copy Generation Skill」へ整理可能：

- ターゲット層。
- トーンとスタイル。
- 禁止表現。
- プロダクト売り。
- サンプルコピー。
- 出力フォーマット。

新入社員は Skill を呼び出すだけで、部門標準に近いコンテンツを生成できる。

#### 顧客が理解する価値

- 個人ヒーローへの依存がなくなる。
- 良い方法が複製可能。
- 新入社員オンボーディング時間が短縮。
- 部門品質がより一貫。
- ナレッジが会社資産として蓄積し始める。

#### コース内容

- Skill の定義と例。
- 個人経験を Skill へ書く方法。
- Prompts、SOPs、Checklists、テンプレートを統合する方法。
- Antigravity / Claude Code / Codex を使ってドキュメントと仕様の生成を支援する方法。
- 部門 Skill Library のメンテナンス方法。

#### コースデリバラブル

- 部門 Skill リスト。
- 3-5 高頻度 Skill 例。
- Skill 標準テンプレート。
- Skill メンテナンスとバージョン管理推奨事項。

### 3.3 L3 Workflow Automation：n8n

#### 位置づけ

L3 のフォーカスは AI に質問に答えるだけでなく、ワークフローに入り、システムを統合し、タスクを完成させること。

n8n は Workflow AI の核、Gmail、Google Sheets、Notion、CRM、API、ERP、その他システムを接続するために使用。

#### 典型シナリオ

カスタマーサービスマネージャーが毎日 Gmail 苦情メールを読み、CRM で顧客データを検索し、Google Sheets でステータスを更新し、Notion で週次レポートを書く必要がある。この仕事は時間がかかり、データを見逃しやすい。

n8n で、Workflow を設計可能：

1. Gmail が苦情メールを受信。
2. AI が苦情タイプと緊急度を判断。
3. CRM で顧客ティアと履歴を照会。
4. ERP でオーダーまたは出荷ステータスを照会。
5. 統合結果を Google Sheets に書き込み。
6. Notion で処理タスクを自動作成。
7. オーナーに Email または Slack 通知を送信。
8. 金曜日にカスタマーサービス週次レポートを自動コンパイル。

#### 顧客が理解する価値

- 反復的な手動データシャッフリングを減少。
- 見逃したオーダー、見逃したメール、見逃した更新を減少。
- データフロー、タスクフロー、決定フローを接続。
- AI が単に人とチャットするのではなく、会社のために仕事を始める。

#### システム統合範囲

- Gmail：メール取得、分類、サマリー、返信ドラフト。
- Google Sheets：データ記録、リストメンテナンス、レポート更新。
- Notion：タスク管理、ナレッジベース、会議メモ。
- CRM：顧客データ、オポチュニティ、インタラクションログ、サービス記録。
- API：内部および外部システムとのデータ交換。
- ERP：オーダー、在庫、出荷、調達、財務データ。
- データベース：PostgreSQL、MySQL、ベクトルデータベースなど。
- コミュニケーションツール：Slack、Teams、LINE、Telegram。

#### コース内容

- n8n 基本概念。
- Trigger、Node、Credential、Webhook。
- Gmail / Sheets / Notion 統合。
- API 統合とデータ変換。
- ERP / CRM 統合計画。
- AI Node と RAG node アプリケーション。
- エラーハンドリングと人間レビューノード。

#### コースデリバラブル

- 1-2 部門 Workflow PoC。
- Workflow シナリオインベントリ表。
- システム統合要件リスト。
- 自動化リスクと権限チェックリスト。

### 3.4 L4 Autonomous Agent：Hermes Agent

#### 位置づけ

L4 のフォーカスは AI を「1 回限りの回答」から「継続的に走るナレッジワークエージェント」へアップグレードすること。タスクを理解し、ステップを分解し、ツールを呼び出し、結果を報告するだけでなく、メモリ、インデックス、エビデンス、スケジュール、人間レビュー記録も保持。

Hermes Agent は L4 の標準プラットフォーム。L1 Chat、L2 Skill、L3 Workflow をナレッジグレード Agent オペレーティングシステムへ統合：

1. Markdown Wiki がナレッジ真実のソースとして機能。
2. SQLite / FTS がクエリインデックスと派生キャッシュとして機能。
3. 5 つのコアスキルが管理、ソース分析、キーワード抽出、自律発見、ブリーフィングを処理。
4. 決定論的ツールが書き込み、インデックス化、検証、抽出、キャッシング、ロギングを処理。
5. スケジュールが夜間 ingest、朝のブリーフィング、ディスカバリーピング、夕方のプレビュー、週次グラフ統合を駆動。
6. HITL（Human-in-the-Loop）レビューが高リスク更新、キーワード承認、スキーマ変更、削除、本番判断を処理。

#### 典型シナリオ

オペレーションマネージャーが AI アシスタントに言う：

> 今週の例外オーダーを整理し、上位 3 つの根本原因を特定し、経営会議レポートを作成し、フォローアップが必要な顧客をリスト化するのを手伝って。

Hermes Agent は：

1. まず部門の `purpose.md`、`SCHEMA.md`、`INBOX.md`、`queue.md`、`watchlist.md`、最近のログを読む。
2. ERP を呼び出して例外オーダーを照会。
3. CRM を呼び出して顧客データを照会。
4. Google Sheets を呼び出して分析スプレッドシートを整理。
5. L2「Exception Analysis Skill」を呼び出す。
6. L3 レポート生成 Workflow を呼び出す。
7. 分析プロセス、引用ソース、フォローアップタスク、エグゼクティブサマリーを Wiki へ書き戻す。
8. ブリーフィングで、人間確認が必要な項目をマネージャーに思い出させる。

#### 顧客が理解する価値

- スタッフが各システムがどう動作するか知る必要がない。
- AI がシステム横断タスクを分解し実行するのを助ける。
- マネージャーが決定データをより速く取得可能。
- AI がツールから、ナレッジを蓄積し、エビデンスを追跡し、スケジュールで動作する仕事エージェントへ変換。
- Agent は 1 ショットワーカーではない — 整理、リマインド、更新、ブリーフィングを継続的に、毎日生成する。

#### コース内容

- Agentic AI 基礎と L4 / L5 境界。
- Hermes Agent アーキテクチャ：Wiki、SQLite、skills、tools、runtime schema、policy。
- Orient-first SOP：作業前、Agent は最初にスキーマ、purpose、INBOX、インデックス、ログを読む。
- Ingest / query / update / lint / graph-synthesis。
- ソース分析、キーワード抽出、自律発見、ブリーフィングジェネレーター。
- Agent 呼び出し可能 Skill と n8n Workflow の設計方法。
- HITL レビュー、権限、ログ、フォールバック、受け入れゲート（Stage Gates）。

#### コースデリバラブル

- 1 部門 Hermes Agent タスク例。
- L4 IPOE テーブル。
- Agent タスク仕様。
- 初期 Wiki：`purpose.md`、`SCHEMA.md`、INBOX、queue、watchlist、tasks。
- Agent 利用可能ツールリスト。
- Ingest / query / update テスト記録。
- ブリーフィングテンプレート。
- 受け入れゲート 4A-4E テーブル。
- Agent リスク、権限、運用 Runbook。

### 3.5 L5 Multi-Agent Organization：ClawTeam

#### 位置づけ

L5 のフォーカスは複数のスペシャリスト Agent が協力し、単一 Agent ができないエンタープライズクラスタスクを完成する AI チームを形成すること。

ClawTeam は Agentic Team AI の着地プラットフォーム。

#### 典型シナリオ

CEO が言う：

> 新製品を開発したい。市場機会、競合、製品ポジショニング、マーケティング戦略、カスタマーサービス準備、財務予測を整理するのを手伝って。

ClawTeam は複数の Agent を起動可能：

- Market Analysis Agent：市場トレンド、顧客セグメント、競合を分析。
- Product Planning Agent：製品要件と機能優先順位を整理。
- Marketing Strategy Agent：チャネル、メッセージング、キャンペーンプランを提案。
- Customer Service Agent：FAQs、サービスワークフロー、ナレッジベースを準備。
- Financial Analysis Agent：コスト、収益、予算、ROI を見積もり。
- Project Integration Agent：すべての出力をプロジェクトプランへ統合。

#### 顧客が理解する価値

- 一人プラス一つの AI ではなく、一部門プラス一つの AI チーム。
- 部門横断複雑タスクをより速くドラフト可能。
- 経営層が AI Team を使って上流で決定作業を準備可能。
- 企業が自動化運用とイノベーション能力を取得し始める。

#### コース内容

- Multi-Agent コラボレーション概念。
- Agent 役割設計。
- タスク割り当てと統合。
- 役割衝突と品質チェック。
- Agent Team 出力フォーマット。
- エンタープライズクラスタスクのガバナンスと監督。

#### コースデリバラブル

- 1 つの Agent Team シナリオ設計。
- Agent 役割カード。
- Multi-Agent コラボレーションフロー図。
- Agent Team 出力サンプル。

## 4. シンプルな診断アンケート設計

### 4.1 アンケート目的

10-15 分以内に、アンケートは顧客に理解させる必要がある：

- 会社の現在の AI 成熟度がどこに立つか。
- どの能力がすでに基盤を持つか。
- どのギャップが次の段階を妨げるか。
- コース比率をどう構成すべきか。
- 後続コンサルティング診断がどのトピックにフォーカスすべきか。

### 4.2 アンケート次元

アンケートを 6 次元に分割することを推奨：

| 次元 | 判断すること |
| --- | --- |
| ツール使用 | 従業員が AI ツールを安定して使うか |
| ナレッジ統合 | Prompts、SOPs、テンプレート、Skill Library があるか |
| プロセス自動化 | システム統合と自動化ワークフローがあるか |
| システム統合 | Gmail、Sheets、Notion、CRM、API、ERP がワークフローで呼び出し可能か |
| Agent アプリケーション | タスクを自律的に実行できる AI Agent があるか |
| 実装 & チェンジ | 権限、セキュリティ、パフォーマンスメトリクス、管理システムがあるか |

### 4.3 診断出力

アンケートは完了後に出力：

- 現在の成熟度レベル：L1-L5。
- 主要ギャップ：例：ナレッジが統合されていない、ワークフローが統合されていない、Agent にガバナンスが欠如。
- 推奨コース比率：例：L1 20%、L2 30%、L3 30%、L4 15%、L5 5%。
- 推奨優先シナリオ：例：カスタマーサービスメール自動分類、営業提案生成、ERP 例外オーダー分析。
- 後続コンサルティング診断フォーカス：例：プロセスインベントリ、データ権限、ROI メトリクス。

## 5. コース比率構成ロジック

### 5.1 構成原則

コース比率は顧客がランダムに選ぶものでもなく、我々が固定するものでもない。

推奨ロジック：

- まずアンケートに基づいて現在の成熟度を判断。
- 次に経営層の目標を見る：効率、コスト、品質、収益、ガバナンス。
- 次にシステム条件を見る：Gmail、Sheets、Notion、CRM、ERP、API がすでに揃っているか。
- 次に会社プロファイルを見る：業界、データセンシティビティ、IT 能力、予算、クラウドポリシー。
- 次にデプロイメントモードを見る：クラウド AI、ハイブリッド、完全オンプレ。
- 最後に、L1-L5 コース比率を決定。

### 5.2 会社プロファイルとデプロイメントモード

コース設計前、まず顧客にどの AI アーキテクチャが適合するか調査する必要がある。

#### クラウド AI

最安、最速にローンチ。データセンシティビティが低く、主にコピーライティング、調査、カスタマーサービス、マーケティング、一般ナレッジワークにフォーカスする企業に適する。コースは L1 と L2 を強調可能；L3 は最初に Gmail、Sheets、Notion、CRM のような SaaS ツールと統合。

#### ハイブリッド：クラウド + オンプレ

ほとんどの企業にとって最も実用的なパス。非センシティブタスクはクラウドモデルを使用可能、一方センシティブデータ、内部システム、コアプロセスはオンプレに残る。コースはデータ分類、n8n ルーティング、Credentials、API、ERP 統合、人間レビューを強調すべき。

#### 完全オンプレ

R&D/製造、金融、ヘルスケア、政府、または高センシティブデータシナリオに適する。コースは OpenWebUI プライベートポータル、オンプレモデル、内部 RAG、ERP/API/DB 統合、ログ、権限、監査、チェンジマネジメントを強調すべき。

### 5.3 業界適合

#### R&D / 製造

共通システムは ERP、MES、PLM、QMS、内部データベース、ドキュメントシステム。AI シナリオは SOP 検索、品質異常、苦情分析、R&D 文書サマリー、ERP 例外オーダー、プロセスナレッジ統合にフォーカスすべき。通常はハイブリッドまたは完全オンプレを推奨。

#### マーケティング / サービス

共通システムは Gmail、Sheets、Notion、CRM、広告プラットフォーム、ソーシャルツール。AI シナリオは提案、コピーライティング、競合分析、顧客会議サマリー、CRM 更新、キャンペーンパフォーマンスレポートにフォーカスすべき。通常はクラウド AI またはハイブリッドから素早くローンチ可能。

#### 高センシティブ業界

例えば、金融、ヘルスケア、政府、上場企業のクリティカル部門。コースはデータ分類、権限、監査、人間レビュー、オンプレデプロイメントを優先すべき。L4/L5 は最初に完全自律意思決定ではなく、決定サポートとして位置づけるべき。

### 5.4 構成例

#### シナリオ A：AI 初心者企業

現状：ほとんどの従業員がまだ AI を安定して使っていない。

推奨比率：

- L1 OpenWebUI：40%
- L2 Knowledge Codification：35%
- L3 n8n：20%
- L4 Hermes Agent：5%
- L5 ClawTeam：0%

目標：最初に共有言語と部門 Skills を構築。

#### シナリオ B：AI 使用中だが、Workflow 採用が遅れ

現状：従業員は AI を使えるが、結果が散在しワークフローは手動のまま。

推奨比率：

- L1 OpenWebUI：15%
- L2 Knowledge Codification：30%
- L3 n8n：40%
- L4 Hermes Agent：10%
- L5 ClawTeam：5%

目標：Skills を Workflow へ連鎖、1-2 PoC 完成を優先。

#### シナリオ C：自動化基盤が整い、Agent をデプロイしたい

現状：すでに n8n またはシステム統合経験あり。

推奨比率：

- L1 OpenWebUI：5%
- L2 Knowledge Codification：20%
- L3 n8n：25%
- L4 Hermes Agent：30%
- L5 ClawTeam：20%

目標：プロセス自動化から Agent と Agent Team へアップグレード。

## 6. 8 段階コンサルティング診断方法

> ⚠️ **本章で参照されるすべての顧客例（例：§6.1 の「Client M」/「MingChang Packaging」）は AI 生成の架空ケース**、実顧客ではない。すべての数字は説明用。完全な免責事項は [`../04_Scenarios/README_EN.md`](../04_Scenarios/README_EN.md) を参照。

### Stage 1：As-Is Snapshot — 現状発見

企業の既存 AI 使用、システム、プロセス、データ、意思決定方法をインベントリ化。

出力：

- 現状評価レポート。
- As-Is Process Maps。
- AI 使用インベントリ表。

### Stage 2：Reference Model Alignment — 標準モデル導入

L1-L5 成熟度モデルを導入し、経営層と部門が共通言語を共有。

出力：

- 成熟度評価マトリクス。
- L1-L5 能力ギャップリスト。

### Stage 3：Best Practice Integration — ベストプラクティスとのベンチマーク

業界の共通 AI アプリケーションパターンとベンチマークケースと比較。

出力：

- 業界ベンチマークシナリオリスト。
- 高価値 AI アプリケーションシナリオ。

### Stage 4：Gap Analysis

現状と目標状態の間の構造化比較を実施、Missing、Broken、Redundant として分類。

出力：

- ギャップマトリクス。
- Impact x Effort 優先順位ランキング。

### Stage 5：Problem Definition — コア問題定義

80/20 原則を使って、最初に解決する価値のある問題を特定。

出力：

- Executive Problem Statement。
- 主要問題と根本原因。

### Stage 6：Benchmarking とフェーズ目標

短期、中期、長期目標と受け入れゲート（Stage Gates）を設定。

出力：

- 3 フェーズ目標。
- 受け入れ基準。
- KPI 推奨事項。

### Stage 7：To-Be Design — 未来青写真設計

未来 AI Operating Model を設計。

出力：

- To-Be Operating Model。
- Skill Map。
- Workflow Map。
- Agent Map。
- システム統合青写真。

### Stage 8：Implementation and Change — 実行デプロイメントとチェンジガバナンス

デプロイメント順序、ガバナンスシステム、トレーニングプラン、ROI 追跡を計画。

出力：

- Transformation Roadmap。
- チェンジマネジメントプラン。
- ROI 追跡マトリクス。
- 後続デプロイメント提案。

## 7. 最終デリバラブル：AI Transformation Diagnostic Report 目次

### 7.1 表紙

企業名、診断期間、コンサルティングチーム、バージョン。

### 7.2 Executive Summary

CEO 向け 1-2 ページサマリー：

- 現在の成熟度。
- 最大の問題。
- 最大の機会。
- 推奨優先デプロイメント方向。
- 予想価値。

### 7.3 AI 成熟度診断結果

- L1-L5 スコアリング。
- 6 次元レーダーチャート。
- 部門間の成熟度差異。
- 主要ギャップ。

### 7.4 コース観察と能力インベントリ

- コース参加。
- 各部門が生産した Prompts、Skills、Workflows、Agent シナリオ。
- 従業員吸収。
- 経営層懸念。

### 7.5 As-Is 現状プロセスとシステムインベントリ

- Gmail、Sheets、Notion、CRM、API、ERP、その他システムの使用ステータス。
- データフロー。
- タスクフロー。
- 決定フロー。
- 手動リワークポイント。

### 7.6 高価値 AI シナリオリスト

部門別に整理：

- Sales。
- Customer Service。
- Marketing。
- Operations。
- Finance。
- HR。
- IT。
- Management。

各シナリオはラベル付け必須：

- 対応成熟度：L1-L5。
- 統合が必要なシステム。
- 予想利益。
- デプロイメント難易度。
- リスクとガバナンス要件。

### 7.7 ギャップ分析とコア問題

- Missing：欠けている能力、データ、プロセス、役割。
- Broken：現在壊れているまたは不安定なプロセス。
- Redundant：反復的、低価値、自動化可能な仕事。
- コア問題定義。

### 7.8 To-Be AI Operating Model

- 部門 Skill Library。
- n8n Workflow Center。
- Hermes Agent タスクセンター。
- ClawTeam Agent Team コラボレーションモデル。
- 権限とレビューメカニズム。

### 7.9 3 フェーズロードマップ

#### Phase 1：AI 基盤と Skill 化

目標：個人使用を部門能力へ変換。

#### Phase 2：Workflow 自動化

目標：Gmail、Sheets、Notion、CRM、API、ERP を統合し、高価値プロセス PoC を完成。

#### Phase 3：Agentic AI と AI Team

目標：Hermes Agent と ClawTeam が部門横断タスクを引き受けられるようにする。

### 7.10 ROI とガバナンス推奨事項

- 節約時間。
- エラー率低減。
- 応答速度向上。
- ナレッジ統合。
- 新入社員オンボーディング短縮。
- 経営層決定品質向上。
- データ権限とセキュリティ制御。

## 8. 外部セールスストーリー版

### 8.1 30 秒版

ほとんどの企業は今、すでに AI を使う人がいるが、ほとんどは個人ツール段階で停滞。我々はまずアンケートで企業の現在の AI 成熟度を診断し、次に L1-L5 に従ってコース比率を配置し、最後に 8 段階コンサルティング方法論を使って AI Transformation Diagnostic Report を作成 — 企業が今どこにいるか、次に何をするか、どのプロセスを最初に自動化できるかを知るために。

### 8.2 3 分版

AI トランスフォーメーションで最も一般的な問題は従業員が AI を使えないことではなく、使用があまりにも散在していること。一部は ChatGPT を使い、一部は Prompts を書け、一部は CRM を統合したい、一部は ERP レポートを自動統合したい — しかし会社には共有アーキテクチャがない。

我々は AI 成熟度を 5 レベルに分類：L1 は OpenWebUI 上の Chat AI；L2 は Antigravity、Claude Code、Codex で構築する Skill AI；L3 は Gmail、Sheets、Notion、CRM、API、ERP を統合するために n8n を使う Workflow AI；L4 は Hermes Agent；L5 は ClawTeam 上のマルチ Agent チーム。

サービスフローはシンプル：まずアンケート診断を行って企業が現在どこに立つか発見；次に診断結果に基づいてトレーニング、コース比率は顧客成熟度と目標で決定；最後に、8 段階管理コンサルティング方法論を使って現状、ギャップ、コア問題、未来青写真、ロードマップ、ROI をカバーする診断レポートを作成。

つまり顧客が買うのはコースではなく、AI 学習からエンタープライズトランスフォーメーション実行まで通じるパス。

## 9. 後続で完成する内容

以下を優先的に完成すべき：

- AI 成熟度アンケート項目。
- L1-L5 スコアリングロジック。
- コース比率推奨ルール。
- コンサルティング診断レポートテンプレート。
- サンプル顧客ストーリー。
- 部門別高価値シナリオライブラリ。
- n8n が Gmail、Sheets、Notion、CRM、API、ERP を統合するデモンストレーション Workflow。
