経営陣向け 支援方針説明資料

サンライズ様 AI内製化支援
今後の支援方針・ロードマップ

「自走できる組織」を正しく育てるために。成果物ベースではなく、組織の学習プロセスに根ざした伴走型支援の全体方針をご説明します。

株式会社ピースフラットシステム作成
対象サンライズ様 経営陣・プロジェクト責任者
資料日付2026年10月
SITUATION
現状の認識と課題
本プロジェクトを継続するうえで、経営陣と共有すべき重要な論点を整理しました。
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KOMで確認した全体像

DBグループ・管理本部・商品課・加工Gの4部門で計17テーマの自動化タスクを特定。スーパーカクテルCSV連携・音声入力・AI発注提案など多岐にわたる取り組みが進行中。

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「自走」の解釈のズレ

「自走支援型DX」を「すぐ自分でアプリを作ること」と解釈すると失敗します。自走は段階的な学習プロセスの先にあるものであり、いきなりゼロから作ることとは別物です。

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現時点での最大リスク

ITリテラシの差によってアプリの品質・安定性にばらつきが生じ、不具合が起きた際に作成者・チーム・PFSへの信頼が失われる。セキュリティインシデントが発生した際の責任帰属も不明確。

経営陣に認識いただきたいリスク

「社員が自作したアプリがインターネットに社内文書を誤公開していたが誰も気付かなかった」「他の社員の個人情報が全社員に見えていた」といったインシデントは、AIの問題ではなくアプリ設計の問題として現実に起こりえます。こうした事態の監督責任は伴走支援しているPFSにも及ぶため、リスク管理は支援方針の中核に位置付ける必要があります。

ROADMAP
自走できる組織になるための7段階
「いきなりアプリを作る」ではなく、組織として学習・定着できる正しい順序があります。成果物ではなく組織の能力成長をゴールにしたロードマップです。
1
PFS主導 + 現場参加

課題を言語化する場を作り、持続させる

業務の中から「困っていること・やりたいこと」を引き出すヒアリング・場作りを定期的に行う。この「言える場」がなければ不具合への攻撃・炎上の温床になる。KOMはその第一歩。

2
PFS主導 + 現場参加

課題から解決策を組み立てる思考プロセスを習得

課題をどう具体的なシステム要件に落とすか。ディスカッションを通じて整理し、「何が必要か」を言語化できるようになることが目標。この段階ではまだコードは書かない。

3
PFS主導

PFSが実際のアプリ開発フローを実演・提供

設計から実装・テスト・リリースまでのプロセスをPFSが担当。担当者は「使ってみる」「フィードバックを出す」「どんな考慮が必要か学ぶ」フェーズ。現行の自動化マニュアルはここに相当。

4
現場主導

アプリを業務に組み込む・チームへの展開を学ぶ

完成したツールを実際の業務に取り入れ、操作習得・チームへの説明方法・フィードバック収集のやり方を身につける。「使ってもらう側」のマネジメントスキルが必要になるフェーズ。

5
PFSサポート + 現場主導

改善提案・小規模修正を通じて開発の流れを体験

「この機能を追加したい」「この部分が使いにくい」という声をPFSにフィードバックし、修正プロセスを一緒に体験する。AIレビューツールを活用した品質確認を学ぶ段階。

6
現場主導(PFSレビュー)

ゼロから試作し、レビューを経て改善する

担当者自身がAIツールを使ってアプリを試作する。ただし必ずPFSのレビューを経てから展開。セキュリティ・データ設計・UI/UXの観点から問題がないか確認する体制が前提条件。

7
自走

社内発表・運用設計・業務組み込みまで自力で完結

ここが真の「自走」。自作アプリを社内で発表し、運用フロー・権限設計・問い合わせ対応まで含めて自社で完結できる状態。到達まで最低でも6〜12ヶ月のプロセスが必要。

ロードマップの本質

「成果物(アプリ)ベース」でロードマップを設計すると、社員が自作する段階でロードマップ達成が困難になります。「自走できる組織を作る」というテーマで設計しなければ機能しません。現在サンライズ様は Step 3〜4 の段階にあり、Step 6・7を急ぐことは高リスクです。

BEFORE / AFTER
支援アプローチの転換
これまでの進め方と、今後PFSが推奨するアプローチの違いを整理します。
観点 従来アプローチ(リスクあり) PFS推奨アプローチ
ゴール設定 NG アプリを1つ完成させる OK 自走できる組織・チームを育てる
開発主体 NG 担当者がいきなり自作 OK PFSが制作、担当者はレビュー・活用・フィードバック
セキュリティ NG 資料説明のみ(リスク未低減) OK 成果物レビュー体制 + AIレビューツール導入
品質管理 NG 本人が作って本人がリリース OK 第三者レビュー必須フロー(PFSまたは社内レビュアー)
チーム展開 NG アプリを突然業務投入 OK 説明・意見収集・修正の段階的展開を支援
責任範囲 NG 曖昧(インシデント時にPFSへ波及) OK レビュー体制を明確化し、責任分界点を契約上も整理
POLICY
PFSとして提案する4つの支援方針
リスクを最小化しながら、サンライズ様が真に自走できる組織になるための具体的な方針です。

01
PFS主導での成果物提供を継続

  • 各部門の自動化タスクはPFSが設計・実装
  • 担当者はフィードバック・活用・業務組み込みに専念
  • まず「使えるもの」を見せることで成功体験を積む
  • GAS・Googleドライブ・スプレッドシート中心のスタック維持

02
セキュリティリスク管理体制の構築

  • 社員作成ツールは必ずPFSがリリース前レビューを実施
  • レビュー観点の定義(データ公開範囲・権限・個人情報)
  • AIコードレビューツールを活用した事前品質チェック
  • インシデント発生時の責任分界点を契約上も明確化

03
チームマネジメント支援の組み込み

  • 「使ってもらう側」への丁寧な説明スキルを訓練
  • 不具合フィードバックを安全に行える場づくりを支援
  • 改善・修正プロセスをPFSと一緒に経験させる
  • 「炎上しない展開方法」を体系的にサポート

04
段階的な内製化への移行設計

  • 現状(Step 3〜4)から次フェーズへの移行条件を明確化
  • 社内レビュアー育成の計画を経営陣と合意
  • n8n・MCPなど高度技術は段階的に導入を検討
  • 自走到達の目安・KPIを経営陣と共有して管理
NEW PROPOSAL
新提案:AIコードレビューアプリの導入
社員が自作ツールの品質を自己チェックできる仕組みを、AI技術で実現します。

AIコードレビューアプリ

バイブコーディング(AI補助による自作)で作成したアプリのコードをアップロードすると、レビュアーとして訓練されたAIが品質・セキュリティ・使いやすさを評価し、修正点と改善プロンプトを提示するツールです。非エンジニアの担当者でも「次に何をすればよいか」が明確になります。

セキュリティチェック

データ公開範囲・権限設定・個人情報の取り扱いに関するリスクを自動検出

修正プロンプト提示

問題点の説明とともに、AIツール(Gemini/Claude)への具体的な修正指示文を生成

品質スコアリング

可読性・安定性・拡張性を5段階で評価し、リリース可否の目安を提供

このアプリが解決すること

社員が自作したアプリの品質管理を「外部人材に全依存」する状態から脱却し、社内でのセルフレビュー能力を段階的に高めていく基盤になります。PFSの最終レビューコストを下げながら、担当者の成長も促します。

DISCUSSION
経営陣にご確認いただきたい事項
支援方針の合意形成のため、以下の点について経営陣・プロジェクト責任者の意向を確認させてください。
🎯

内製化の目標規模

部署内完結ツールを作れる段階を目指すのか、全社展開・外部連携できるシステムを目指すのか。到達点によって必要な支援期間と体制が変わります。

🛡️

レビュー体制への合意

社員作成ツールのPFSレビューを必須プロセスとするか。また、社内でレビュー担当者を育てる意向があるかについて、経営判断をいただきたいです。

📈

PFSの関与深度

チームマネジメント・展開支援まで含めた深い伴走を求めるか、技術支援に限定するか。前者は大きな価値を生みますが、支援コストも増します。

PFSからの提案スタンス

まずは「最もがっつり入り込む形」での支援体制を提案します。チームマネジメント支援・セキュリティレビュー・AIコードレビューアプリの導入まで含めた包括的な伴走を前提にご検討ください。ご要望に応じてスコープを絞ることは可能です。

NEXT STEPS
今後のアクション
経営ミーティングでの合意を経て、以下のアクションに移行します。
Step 1
経営陣と支援方針・ロードマップを合意
Step 2
セキュリティリスク再説明(実事例ベース)
Step 3
レビュー体制・責任分界点の契約整理
Step 4
AIレビューアプリの要件定義・試作開始

次回全体会議でのアジェンダ案