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X-WR-CALDESC:AIに任せられる仕事・任せられない仕事 ー Cowo
 rk時代の業務の切り分け方
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SUMMARY:AIに任せられる仕事・任せられない仕事 ー Cowork時
 代の業務の切り分け方
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99806
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n━━━━━
 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
 ━━\n任せれば速いのは分かった\nでも、どこまで任せ
 ていいか線引きができない\n━━━━━━━━━━━
 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n✓ 自部
 門のどの仕事をAIに任せてよいか、判断基準がない\n✓
  任せた結果のトラブルが怖くて、結局何も任せられて
 いない\n✓ 逆に何でも任せて、あとから事故が起きな
 いか不安\n✓ 「どこまで」を決める考え方を、部下や
 チームに説明できない\nもし一つでも当てはまるなら
 、\n必要なのは「任せる/任せない」の二択ではなく仕
 分けの軸です。\n影響度・可逆性・検証コスト・説明
 責任の4つの軸と、\n提案だけ・承認して実行・監督し
 ながら自走という\n自律性のレベルで、任せ方を決め
 ます。\nこの45分で、自部門の業務仕分けの「下書き」
 を持ち帰ることができます。\n■ こんな方におすすめ
 です\n─────────────────────
 ───────────\n✓ 自部門の業務をAIに任せ
 る・任せないで仕分けたい経営・管理職の方\n✓ AI活
 用を進めたいが、任せ方を誤って事故を起こすのが怖
 い方\n✓ 「何でも任せる」でも「怖いから任せない」
 でもない判断軸が欲しい方\n✓ チームメンバーにAI活
 用の運用ルールを説明する立場の方\n✓ Claude Coworkのよ
 うなエージェントAIをどう業務に組み込むか知りたい
 方\n■ セッション説明\n─────────────
 ───────────────────\n「AIに任せ
 れば速くなるのは分かった。でも、自部門のどの仕事
 を任せてよくて、どこからは人がやるべきなのかの線
 引きができない」 ー 経営や管理の現場でよく聞く声
 です。Claude Coworkのように、ファイルをさわって成果物
 まで自走するエージェントが普通になり、「できるこ
 と」は急に広がりました。だからこそ、何でも任せた
 結果のトラブルや、逆に怖くて何も任せられない停滞
 が、同時に起きやすくなっています。\n本セッション
 は、自部門の業務を「AIに任せる・人が補助で使う・
 人がやる」に仕分けるための判断軸を、経営・管理職
 向けに実務ベースで整理します。難しい技術知識は前
 提にしません。まず、エージェントが自走できる仕事
 の広がりと、導入したのに止まる現実の両方を最新デ
 ータで押さえます。次に、任せる・任せないを分ける4
 つの軸（影響度・可逆性・検証コスト・説明責任）を
 、具体例とともに渡します。\n後半は、ゼロか100かで
 はなく「どこまで任せるか」を決める自律性のレベル
 （人が承認してから実行・人が監督しながら自走・完
 全自走）と、信頼を実績で確かめながら任せる範囲を
 広げる進め方を扱います。任せ方を誤った失敗例から
 も学びます。今日のゴールは、自部門の業務仕分けの
 「下書き」を持ち帰ることです。\n■ 今回話す内容\n
 ────────────────────────
 ────────\n\nなぜいま「切り分け」が論点か 
 ー 任せられる時代と、止まる現実\n何で分けるか ー 
 影響度・可逆性・検証コスト・説明責任の4つの軸\nど
 こまで任せるか、自部門への当てはめ方 ー 自律性の
 レベルと仕分けワーク\n\n■ 登壇者\n────────
 ────────────────────────\
 n三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）\nデータサ
 イエンティスト出身。製造業・大手ITを中心に、AI・デ
 ータ活用のコンサルティングと社内研修を手がける。
 「技術を現場で動く施策に翻訳する」をミッションに
 、導入判断から構築・運用展開まで一気通貫でサポー
 トしている。Python・SQLによる実装経験と、経営層への
 プレゼン・合意形成の両方を持つ実務家。\nX: 三好大
 悟\, リベルクラフト
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