証拠として残す
- 架空の問い合わせ原文「担当が替わると、また同じ説明になる」
- 記録に添えるもの 発言日、対象業務、原文の所在、確認者。
- 次の確認 どの引継ぎで何が欠けたか、当事者に聞く。
未確認の条件を埋めてから、AIを使う範囲を広げる。
顧客の証拠・データ・人の責任・検査と復旧を、記録で確かめる。
A&A独自案|認定・成果予測ではありません。
Automate & Augment(A&A)|作成・出典確認 2026-11-01
顧客証拠・データ・責任・検査と復旧を診断し、次に埋める条件を選ぶ。対象業務と目的を先に固定する。例:問い合わせの引継ぎ漏れを減らす。
本資料の四つの軸は、旗艦記事の五つの仮説のうち「提供」と「継続」の運用準備を診断する。
AIが整理した課題に、誰のどの発言が対応するかを確かめる。困りごとの記録と、購入意思の確認は別に残す。
正本とは、食い違ったときに戻る記録。利用権限・鮮度・修正先が決まらない項目は、AIに確定値として渡さない。
| 記録 | 正本と識別方法 | 更新する人・時点 | 不明・誤りの扱い |
|---|---|---|---|
| 問い合わせ | 受付台帳/案件ID | 受付担当/受信時 | 原文へ戻して訂正 |
| 連絡先 | 顧客台帳/顧客ID | 営業担当/本人確認後 | 推測で補完しない |
| 担当と状態 | 案件台帳/案件ID | 受領者/引受け時 | 未受領として保留 |
出典: A&A独自案、2026-11-01。A&A「LINEで受けた連絡を、次の仕事までつなぐ」の設計を一般化。稼働実績ではない。
受領者が引受けを記録したら引継ぎ完了とする。通知を送っただけの案件は、未対応のまま追える状態に残す。
原文を要約し、未確認項目と根拠を付けて担当候補へ回す。価格・納期の確約はしない。
営業責任者が受領者と代替者を決める。受領者は案件台帳に引受けと次の対応を記録する。
担当不在・期限超過は管理者へ戻す。有人対応中のAI返信は止め、再開は責任者が決める。
本番へ影響しない試験で、期待した結果と実際の記録を比較する。結果不明は成功と数えず、人が照合してから再開する。
4つの観点ごとに、証跡が支える状態を選ぶ。「試行で確認」は対象の業務・版・条件に限る。変更や障害で証拠が崩れたら、その行を再診断する。
| 観点 | 未確認 | 条件を定義 | 試行で確認 |
|---|---|---|---|
| 顧客の証拠 | 課題は社内の推測 | 聞く相手と問いがある | 原文と解釈を照合した |
| データ | 正本・権限が不明 | 更新者と修正先が明確 | 訂正が処理に反映した |
| 人の責任 | 引受け先が不明 | 受領者と代替者が明確 | 不在時も受領を確認した |
| 検査と復旧 | 失敗時の動作が不明 | 検査・停止手順がある | 停止から復旧まで試した |
出典: A&A「AIネイティブGTM 成熟度診断」独自案、2026-11-01。未検証の診断枠組みであり、業界標準や認定スコアではない。
対象:問い合わせ受付→営業の受領。目的:引継ぎ漏れを減らす。未解決案件を残して再開する恐れがあるため、復旧の証拠を優先する。
対象業務:______ 目的:______ 診断日:______
| 観点 | 現状の状態/証跡の所在 | 次に進むための確認条件 | 実施担当/確認者/再診断日 |
|---|---|---|---|
| 顧客の証拠 | |||
| データ | |||
| 人の責任 | |||
| 検査と復旧 |
会議で選ぶこと:今扱う行に丸を付ける。未確認は確認済みにせず、何が見えたら進むかを書く。満たせない場合の扱い:______
出典: A&A「AIネイティブGTM 成熟度診断」記入票、2026-11-01。証跡は参照先を記入し、個人情報の原文を転記しない。
この資料は、選んだGTM業務の準備不足を話し合うためのもの。GTMは、商品を誰にどう届けるかを決め、実行する仕事を指す。
出典・編集情報:AIが調査・執筆し、別のAIレビュアーと機械検査で確認。人による内容確認は行っていません。
A&Aの設計資料:「AI-native GTM hub」「GTM tactics」とLINE業務の設計監査(2026-09-07)。社内設計記録を観点の原型にした。診断の有効性や現在の稼働を実証する資料ではない。
公開の関連説明:A&A:AIネイティブGTMとは。顧客の証拠とAIの準備作業を分ける考え方。本資料では組織の運用条件に絞って再設計した。
機能と準備を区別する参考:Copy.ai / Fullcast:Platform Overview。処理をつなぐWorkflows等の公式説明。機能の保有と組織の準備完了は別と考えるのがA&Aの判断。
比較した成熟度モデル:Microsoft Learn:Agentic AI adoption maturity model。企業のAIエージェント導入を幅広く扱う。本票との得点換算や認定関係はない。
まず記入票に、次に埋める条件・担当・再診断日を残す。定義や承認の置き方に迷ったら、関連記事で背景を確認する。
https://www.automateaugment.com/ja/decks/ai-native-gtm-readiness
関連記事:AIネイティブGTMの考え方を読む / AIに任せる仕事と人が決める仕事を読む
AIネイティブGTMの支援内容を確認し、A&Aに相談する。