Karhu LabAX Design Studio

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。

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
  1. 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。

  2. 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。

  3. 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

06

AI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)
進行役の投影画面。チームのビンゴ表と、みんなの取り組みの一覧参加者のスマホ画面。チームのビンゴカード

ワークショップの流れ(約90分)

  1. 01出す15分
  2. 02見せ合う10分
  3. 03配る3分
  4. 04取り組む35分
  5. 05ふりかえる15分
  6. 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AIへの頼み方が用意されたマス
  • 持ち帰りシート持ち帰りシート
  • 成果レポート成果レポート

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 のサイト画面

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 のサイト画面

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

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うまく言葉にできない違和感や、
AIで何かできそうという
小さな予感からでも大丈夫です。