AI-FDE / DELIVERY MODEL
L∞P-SPECIFIC / 現場密着型のAI実装支援モデル
AI-FDE
現場の課題を理解し、必要な仕組みを設計・実装し、使える状態までつなげる、L∞P Innovateの現場密着型AI実装支援モデルです。
現場と開発の距離を、実装で埋める。
DELIVERY MODEL / AI-FDE
思想を、実務の支援へ。
FIELD LOOPの思想を、現場理解、設計、実装、定着、検証というプロジェクトの支援工程へ落とし込みます。
01 / DEFINITION
AI-FDEとは
現場の課題を理解し、必要な仕組みを設計し、実装し、使える状態までつなげる支援の進め方です。
「AIを導入すること」から始めるのではなく、まず今の業務を理解し、どこを変えるべきかを整理します。必要に応じてAI・自動化・業務アプリを組み合わせ、導入後の運用や改善まで一つの流れとして支援します。
L∞P Innovateでは、この現場密着型の支援モデルを「AI-FDE」と呼んでいます。業界標準、資格、公的名称を示すものではありません。
- 現場理解
現場で何が起きているかを理解し、問題を業務要件へ翻訳する。
- 設計・実装
AIと人の役割を設計し、必要な仕組みを試作・実装する。
- 検証・改善
実際に使って検証し、運用結果を次の改善へ戻す。
- 対象になりやすい状況
始め方が分からない / 現場と開発の認識が合わない / PoCが定着しない / ツールが増えて業務全体が未整理 / 小さな改善を実装まで進めたい
02 / PHILOSOPHY INTO DELIVERY
FIELD LOOPを、実務の進め方へ
FIELD LOOPは、現場を起点に改善を循環させる思想です。AI-FDEは、その思想を実際のプロジェクトでどう支援するかを表すDelivery Modelです。
- FIELD — 現場を捉える
実際の業務、人、情報、制約を確認する。
- ORDER — 課題を整理する
問題を分解し、優先順位と改善対象を明確にする。
- DESIGN — 仕組みを設計する
人とAIの役割、データ、画面、業務フローを設計する。
- BUILD — 使える形にする
小さく検証できる形から実装する。
- ADOPT — 現場に定着させる
操作説明、ルール、移行、利用確認を含めて運用へ接続する。
- RETURN — 現場へ戻り、改善する
利用結果を確認し、次の改善へ反映する。
03 / GOVERNANCE
責任ある実装
AIを使うからこそ、「自動化できるか」だけではなく、「自動化してよいか」を確認します。
- Human oversight
重要な判断をAIだけに委ねず、業務上の責任を持つ人が確認できる設計を基本とします。
- Data handling
必要な情報だけを扱い、案件に応じて匿名化、最小化、権限制御等を検討します。
- Evaluation
重要な情報や判断は、一次情報・業務ルール・人による確認へ接続します。
- Security
本番・開発環境、権限、外部サービスへの送信範囲と責任分担を明確にします。