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業種別の使い方

SOVREN Frameworkは、業種別の正解を配る教科書ではありません。その事業の顧客・現場・数字・判断をAIが読める形にし、結果から更新する共通の型を提供します。

  1. その業種で繰り返し発生する判断を1つ選ぶ
  2. 判断に必要な人物・商品・案件・数字を整理する
  3. AIに分析・提案させ、人間が実行を決める
  4. 実行後の結果を記録する
  5. 判断基準と手順を更新する

最初から会社全体を対象にせず、1つの反復判断から始めます。

対象となる判断:次回の授業で、誰に何を教えるか。

記録するもの改善するもの
生徒の目標、提出物、理解できた点、詰まり、授業ログ次回課題、教材、個別支援、保護者・講師間の共有

最初の検証では、生徒1名・1科目・4週間に限定し、課題の提出率や理解度の変化を記録します。

対象となる判断:何を仕込み、何を売り、どの業務を標準化するか。

記録するもの改善するもの
商品、原価、仕込み、販売数、廃棄、顧客反応、現場判断メニュー、発注、仕込み量、発信、同業者向け提供

現場写真や顧客情報を発信へ使う場合は、S3のPublic/Limited/Internal/Secret区分を先に決めます。

対象となる判断:どの物件・地域・案件へ、次に時間と資金を使うか。

記録するもの改善するもの
物件、所有者、関係者、法的条件、改修費、収支、地域課題案件優先順位、協力者、資金計画、撤退条件

住所、契約、個人情報、鍵・認証情報は、公開用データと分離します。

対象となる判断:どの相談を受け、何を成果物とし、どこまで標準化するか。

記録するもの改善するもの
相談類型、論点、対応履歴、成果物、時間、顧客評価受任基準、提案、料金、テンプレート、外注範囲

専門判断をAIへ委ねず、事実整理・比較・下書きと、資格者・責任者の確認を分けます。

事例は「導入しました」ではなく、次の証拠があるものを扱います。

  • 使用したSOVRENスキルが明確
  • 対象と期間が明確
  • Before/Afterの指標がある
  • AIが行ったことと、人間が判断したことを区別
  • 機密情報と関係者の同意を確認
  • うまくいかなかった点と修正内容も記録
  • 他の事業者が再利用できる学びがある

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