Before
意思決定が個人の負担
- ・情報が 6 個以上のツールに散在
- ・「誰が持ってるか」を毎回探す時間
- ・経営判断のたびに資料を集め直す
- ・AI に渡せるデータが整っていない
Flux — AI × DX Consulting Firm
§ 02Why Now.
AI 導入の本質は、
ツールではなく、
流れの再設計 です。
ChatGPT を入れた。Notion を導入した。Slack で AI Bot を動かした。 でも、意思決定のスピードは変わらない ── そう感じている経営者は少なくありません。
ボトルネックは「ツール」ではなく、その手前にある意思の流れそのものです。 業務データが分散し、判断材料がバラバラに置かれ、 「どこを見ればいいか分からない」状態のままでは、AI は本領を発揮しません。
Flux は、AI を導入する前に「流れ」を整える。 そこから始める、AI ネイティブな組織設計パートナーです。
§ 03The Shift.
意思決定が個人の負担から、
組織の流れ に乗るまで。
After
意思が流れに乗る
- ・業務情報が 1 つの核 (Lark Base) に集約
- ・AI が常に最新データを参照できる
- ・意思決定が個人技から組織の流れへ
- ・新しい施策の立ち上げが 3〜5 倍速に
§ 04Services.
4 つのサービスを、
一気通貫 で提供します。
01AI Consulting
AI コンサルティング
経営課題から逆算して、どこに AI を効かせるかを設計。ツール選定ではなく、業務プロセスごと再設計します。
02Lark Implementation
Lark 導入支援
業務データを Lark Base に集約し、「情報の核」を構築。チャット・カレンダー・ドキュメントまで一気通貫の運用設計。
03AI App Development
AI アプリ開発
Claude / GPT を組み込んだ業務アプリを内製水準で構築。ナレッジ検索、議事録生成、提案書ドラフト等を実装。
04Organization Design
組織デザイン
AI を前提とした役割・権限・判断フローの再設計。識学ベースの責任構造で、AI と人の協業を成立させる。
§ 05Approach.
診断 → 設計 → 実装 → 運用。
4 ステップで AI ネイティブ組織を立ち上げる。
- 01
診断
Diagnose業務フロー・データの分散状況・意思決定のボトルネックを可視化。
- 02
設計
DesignAI を効かせるための「流れ」を再設計。データモデルと責任構造を定義。
- 03
実装
ImplementLark Base + AI アプリで業務に組み込む。3〜6 ヶ月で本番運用へ。
- 04
運用
OperatePDCA を回しながら、AI と組織の両方を継続的にアップデート。
- 01
診断
Diagnose業務フロー・データの分散状況・意思決定のボトルネックを可視化。
- 02
設計
DesignAI を効かせるための「流れ」を再設計。データモデルと責任構造を定義。
- 03
実装
ImplementLark Base + AI アプリで業務に組み込む。3〜6 ヶ月で本番運用へ。
- 04
運用
OperatePDCA を回しながら、AI と組織の両方を継続的にアップデート。
§ 06Representative.
Founder / Representative Director
有村 大祐Daisuke Arimura
新卒で IT 業界へ。SaaS スタートアップで事業開発を経験した後、 Lark × AI を軸にした業務 DX 支援に注力。「ツールを入れる前に、 意思の流れを整える」という思想のもと、中小企業から大企業まで 幅広い AI ネイティブ化案件を伴走している。
Claude / Lark / Cursor を駆使した実装力と、識学ベースの組織設計を 掛け合わせ、現場と経営の両側から AI 導入を成立させる。
§ 07Philosophy.
流れを設計する。
意思 を消さない。
AI が代わりに判断する未来ではなく、
人の意思が、組織の流れに乗って前進する未来を。