SELECTED WORK実績
考えて、つくって、
続けてきました。
講演・研修から、業務の設計、アプリやAIの試作、組織への定着まで。これまでに取り組んできた仕事です。


AI WORK BINGORELACTISRESOVATION
CLIENT WORKクライアントワーク
企業や組織と、ともに。
CASE 01
見える化してから、学ぶ。
試して、続ける。
組織サーベイ(RELACTIS)・AI研修・ワークショップ
- 業種
- 製造業
- 対象
- 経営層・管理職・現場
- 人数
- 約30名
- 期間
- 継続中
- 01 · THINK組織サーベイ
研修の前に、RELACTISで、一人ひとりのAIとの関わり方と組織の状態を見える化。
- 02 · LEARNAI研修
サーベイの結果をもとに、経営層・管理職・現場それぞれに合わせて実施。
- 03 · MAKEワークショップ
「自分の業務の面倒」をテーマに、AIで減らす方法をその場で試す。
変わったこと
- 研修中に試したら、その場でできた。
- 研修後も、続けて使っている人やチームがいる。
- 社内で、使い方を共有する場ができた。
CASE 02
「面倒」59件から、
明日の29件へ。
AI WORK BINGOを使った、AI活用ワークショップ
- 業種
- 製造業
- 参加
- 26人・5チーム
- 時間
- 約90分
- 使ったAI
- Microsoft 365 Copilot
- 実施
- 2026年10月
AI WORK BINGOについて ↓
時間の見込み(試算)
年間 約165時間
試した仕事は、1回あたり平均約27分から約18分へ(33%減)。出したときの所要時間と、試した本人の判定から出した試算です。
- 59件集まった「面倒な仕事」1人あたり2.3件
- 23件その場でAIで試した仕事集まった仕事の39%
- 26/26試した本人が「できる」「一部できる」と判定「いまは難しい」は0件
- 4/5ビンゴしたチーム
- 9件ほかのチームに聞いて解いた仕事部署をまたいだ教え合い
- 29件「明日から試すこと」18人が決めた
参加者の声
- 「AIへの頼み方を一緒に考えてもらう際、質問をされたことで、この仕事のどこを一番改善したいかなど、整理できました。」
- 「その日の依頼分を一括でまとめてみれるので、いろんな部署の方のメールを確認しなくても良い。」
- 「条件に対して、より詳しく指令することで、自分の考えが明確になっていく。」
01生成AI導入と活用定着
ツール導入で終わらせず、現場の業務に組み込まれて使われ続ける状態まで、研修と業務実験で伴走。
企業
関連サービス業務とAIの設計・定着AI・DX・AX講演・研修
02経営層・管理職・現場向け
AI講演・研修
立場ごとに「自分の仕事でどう使うか」まで落とし込む、層別の講演と実践型研修。
経営者向け管理職向け大手電力会社不動産会社ほか
組織
関連サービスAI・DX・AX講演・研修
03社内大学・DX人材育成
プログラムの設計と運営
学ぶ場を単発で終わらせず、社内で回り続ける仕組みとして設計し、運営まで担う。
学習 / 組織開発
関連サービスAI・DX・AX講演・研修
04地域企業と学習者による
課題解決・越境学習
企業の実課題を題材に、学習者と現場がともに解くプログラムを設計。
地域 / 教育
関連サービスAI・DX・AX講演・研修
05業務改善アプリ・
AIプロトタイプの企画開発
現場の面倒を起点に、小さくつくって試し、使いながら育てる業務ツール。
業務 / プロトタイピング
関連サービスアプリ内製化伴走業務とAIの設計・定着
06AI時代の組織と人材を
テーマとした執筆・研究
実践から見えたことを言葉にし、次の実践に返す。
執筆 / 研究
成果を、つくった数だけで語らない。
その後も変化が続くことを、大切にしています。
OD APPS組織開発アプリ
組織の変化を、
アプリで支える。
Karhu Labは、組織開発の知見を、独自のアプリにしています。
人とAI、人と人、仕事とテクノロジー。
その関係を見える化し、対話を生み、行動につなげる。現場で使いながら、育てています。
組織開発アプリ|ワークショップ
AI WORK BINGO
面倒な仕事から始める、
AI活用ワークショップ。
AI研修をしても「すごいのはわかった」で終わり、現場で使われない。AI WORK BINGOは、AIの使い方からではなく、参加者自身の「面倒な仕事」から始めるワークショップを進めるためのアプリです。
出した「面倒な仕事」がチームのビンゴのマスになり、AIで実際に試すとクリア。1列そろえばビンゴです。最後に、一人ひとりの持ち帰りシートと、組織向けの成果レポートが残ります。
組織開発の視点と行動経済学を組み合わせて設計しています。外側のマスはほかのチームの仕事で、出した人に聞きに行かないと開かないため、部署を越えた対話が自然に生まれます。
- 入力された「面倒」を、AIが6つに分類して難しさも判定
- マスを開くとAIへの頼み方ができている。プロンプトの知識は不要
- 会場のスクリーンに、各チームのビンゴの進み具合をリアルタイムで表示
- 個人名を出さない設計。参加者が「面倒」を正直に書ける
OD × Behavioural Economics × AI
実施した結果(CASE 02) ↑

ワークショップの流れ(約90分)
- 01出す15分
- 02見せ合う10分
- 03配る3分
- 04取り組む35分
- 05ふりかえる15分
- 06まとめ10分
- 形式
- 対面。1チーム3〜6名で複数チーム
- 参加
- スマホでQRコードか参加コード。インストール不要
- 開発
- 2026年9月〜。LovableとClaude Codeで開発
画面
AIへの頼み方が用意されたマス
持ち帰りシート
成果レポート
画面はデモデータです。画像を押すと拡大します。
組織開発アプリ|AI活用診断・組織サーベイ
RELACTIS
人とAIの関係を、可視化する。
AIを使っているか、使っていないかだけでは、
組織のAI活用はわからない。
人がAIとどう関わり、どこに可能性や戸惑いがあるのか。
RELACTISは、人とAIの関係性を可視化し、
対話と実験を通じて、チームの働き方を考える組織開発アプリです。
- 形式
- AI活用診断(組織サーベイ付き)
- 所要時間
- 約4分
- わかること
- 一人ひとりの傾向と、組織の状態
- 開発
- Lovableで開発
Human × AI
RELACTISを見る ↗
組織開発アプリ|出会いと共創
RESOVATION
好奇心の共鳴から、新しい価値を生み出す。
似た人をつなぐのではなく、
異なる好奇心、知識、経験をつなぐ。
予想外の人やアイデアとの出会いから、
新しい問いやプロジェクトが生まれる。
Resovationは、AIを使って異質な出会いと新結合を生み出す、
Karhu Labの組織開発アプリです。
- 形式
- Webサービス。AIが好奇心から、毎朝3人をおすすめ
- 参加
- Webで登録。現在はクローズドβ(招待制)
- 費用
- β期間中は無料
- 開発
- Lovableで開発
Curiosity × Resonance × Innovation
Resovationを見る ↗
Small lab. Wide perspective.
クライアントの仕事を変えるだけではなく、
私たち自身も問い、つくり、試し続けます。
いま関わっている仕事や、地域・メディアでの活動は、プロフィールへ →