ANDGATE PROMIS — Project Management Intelligent System
全社にAIを配ったのに、使いこなせる人は限られている。
個人のAIから、組織のAIへ。
個人が使うAIとは別に、組織のAIを育てます。現場で何をどう決めたかが、仕事をしているだけでたまっていく。
日々のやりとりと記録から、組織の判断を積み上げるAIエンジン。
多くの企業は「個人のAI活用」で
止まっている。
AI活用は、5つの段階を追って進みます。手元で試す段階から、現場全体でAIを共有する段階まで。3段目までは個人の工夫で届きます。4段目から先は、組織の仕組みがないと進めません。
01AI以前
一人が一つの仕事を抱えて、手作業で回します。
02個人で試す
使える人だけが、自分の仕事にAIを使います。
いま、ここ
03一人が数倍動く
一人が複数のAIを使い分けて、仕事量が数倍になります。
04組織で共有
属人化した知見をAIに集めて、誰でも同じ品質で回せます。
05AIを囲む現場
現場が共有のAIを囲み、役割や部署に縛られずに動けます。
PROMIS はここから。
3段目で「一人＝一つの役割」という前提が崩れます。一人が複数の役割を持てるようになり、部署や職種の壁が薄くなります。
4段目から先は、個人の工夫では届きません。知見を組織に集める仕組みが必要になります。
専門性がいらなくなるわけではありません。AIの答えを確かめて責任を持つのは、人の仕事です。
止まったままだと、何が失われるのか。
-
01
担当者が抜けると、「なぜそう決めたか」が丸ごと消える。
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02
ベテランの判断は本人の頭の中にとどまり、他の人へ渡らない。
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03
資料になった瞬間、背景と理由が失われ、結論だけが残る。
個人が学ぶほど、知見は個人にたまり、組織には残りません。担当が代わるたびに、組織は少しずつ元へ戻ります。働く側から見れば、そこは通過点になります。
人には人のAI。
プロジェクトにはプロジェクトのAI。
両方の判断が「集合知」に集まり、組織全体の前提になります。ここから先は、この図を順に見ていきます。
3つのAIで、組織が賢くなり続ける。
人のAIは本人の活動を自動で記録し、プロジェクトのAIは、チャットで交わされた会話を受け取ります。その両方が集合知に集まります。役割の違う3つが噛み合うので、誰かが頑張らなくても知見が育ちます。
一人ひとりの分身が、毎朝かわりに記録する。
カレンダー・議事録・GitHub と、本人が指定した Slack チャンネルを、毎朝自動で取り込みます。その人の活動と判断は、そのまま積み上がります。記録と振り返りは人が続けにくいので、機械に任せます。中身は本人専用で、組織からは見えません。
Slackのチャンネル1つが、そのプロジェクトの記憶になる。
チャンネルに招いて一度声をかけるだけで、そこ専用のAIが生まれます。メンバーは普段どおり話すだけでよく、特別な書き方はいりません。交わされた会話と決定を受け取って育ち、ずっとそこに居るので、経緯を最初から覚えています。
現場の判断が集まり、組織の前提が新しくなる。
各人・各プロジェクトが現場で下した判断のうち、共有すると決めたものが集合知に集まります。集まった判断は、次に誰かが同じ問いに向き合うとき、その出発点になります。全員が同じ前提から始められます。
判断が残ると、どこで時間が戻るか。
仕組みの説明だけでは、自分の会社のどこに効くのかが見えません。実際に効き目が出るのは、こういう場面です。
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担当が代わるとき
前任者を捕まえないと分からないことが減ります。経緯が本人の頭を離れて、記録のほうに残っているからです。
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新しく入った人の立ち上がり
過去の決定を読めば、結論だけでなく、そう決めた理由から入れます。
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「前も同じ議論をした」
一度片づいた論点を蒸し返す回数が減ります。前回何を根拠に決めたかが引けるからです。
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見積りと提案をつくるとき
似た状況の案件で、何をどう判断して、どうなったかを参照できます。
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顧客へ経緯を説明するとき
いつ何を決めたかを、記憶をたどらずに記録から出せます。
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監査と説明責任
決定と、その理由と、日付が組で残ります。後から作った資料とは重みが違います。
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ベテランの判断を借りたいとき
本人の時間を取らずに、その人が過去にどう考えたかを参照できます。
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プロジェクトの振り返り
何がうまくいったかを、その時点の記録から見られます。あとから思い出した話に引きずられません。
なぜ、いまあるツールでは
届かないのか。
記録を残す道具は、すでにあります。それでも、「なぜそう決めたか」が残らないのは、残すこと自体が、誰かの余分な仕事になっているからです。
記録を残す道具では、書く人が動かないと何も残りません。
社内wiki・ドキュメント
書く人の善意に頼ることになり、書かれなかった経緯は残らない
日々の会話と記録から自動で集まる。書くための時間を別に取らない
議事録AI・文字起こし
発言は残るが、決定と理由は、整理されないまま積まれていく
確定した決定を記録の下書きに変え、人が承認して組織の記録にする
AIを入れても、書かれていない判断は、探しても聞き出しても出てきません。
汎用のチャットAI
毎回こちらが前提を説明する。組織の文脈は覚えない
プロジェクト1つに1体。その経緯を、最初から持っている
横断検索・社内AI検索
既にある文書は探せる。無い記録は探せない
決まった経緯そのものを、記録として作る
判断を再現するAI
本人に聞き出した時点の判断が残る。対象を増やすと時間と費用も増える
日々の仕事から集まるので、対象が増えても手間は増えない
探せば見つかる、では忙しいときに使われません。
聞く前から前提に入っていることが、いちばん効きます。
聞き出して作る方法もあります。ただ、更新のたびに本人の時間が必要になります。
組織が自分を強くし、
自分が組織を強くする。
知見が一方向に吸い上げられて、終わるわけではありません。下りと上り、両方があります。
組織にいる時間が、そのまま自分の成長になる。
組織にたまった判断を、AIが答えるときの前提として使います。誰かが越えた壁を、自分は調べ直さなくてすみます。続きから始められます。
自分の判断が、組織への貢献になる。
現場で下した判断は、3つの道を通って組織に届きます。誰の判断だったかが残るので、貢献が見えます。組織を良くした実感が、記録として積み上がっていきます。
一人ひとりの視点や癖はそのままで、出発点だけが上がります。同じ問いに何度もぶつかる時間が減るだけです。
しかも、時間が経つほど差が開きます。
積み上がるほど有利になる場所が、組織と個人の両方にあります。
「どんな状況で、どうやって、どうなったか」が事例としてたまるほど、プロジェクトの先行きの見立ても、打ち手の選び方も精度が上がります。回した分だけ、当たるようになります。
組織にいるあいだ、前提が更新され続けます。個人の成長が組織の蓄積に乗り、組織の蓄積が個人の成長を速めます。
この2つが同時に回るので、後から追いつくのは難しくなります。事例は日々の仕事からしか生まれません。仕事の積み上がりは、買ってくることができません。担当が代わっても、積み上げた判断は組織に残ります。
個人の記録は、
本人の同意なしに外へ出ない。
個人のナレッジベースは本人だけのもので、組織からは読めません。外へ出るときは、必ず本人の手を通ります。見えないことが、機密を扱う現場ほど効いてきます。
境界
-
01 — 本人が共有する
本人が「組織に共有する」と決めたシグナルと事例だけが渡ります。共有するかどうかは、本人が決めます。
-
02 — 個人名を外して上げる
育てたノウハウを個人名や固有の事情を外した形に整え、本人の同意を取って組織へ上げます。
-
03 — 会話から決定を起こす
プロジェクトのAIが、会話で確定した決定を決定記録（ADR）として起こします。もとの発言に根拠があるかを機械が検査し、通ったものが組織に入ります。落ちたものは人のレビューに回ります。
境界
生の記録は、境界を越えない。
越えるのは、共有すると決めた判断だけ。
組織から見えないことを、
造りで保証する。
運用ルールで「見ないことにしている」のではなく、置き場所と権限で見られないようにしてあります。読もうとしても経路がありません。
個人のナレッジベースは本人だけのリポジトリにあり、組織側から読む経路がそもそもありません。
機密を置く領域は暗号化してあります。リポジトリの閲覧権限があっても、鍵を持たなければ中身は読めません。
共有すると設定していないプロジェクトは、既定で個人扱いになります。経営会議・人事・報酬などの言葉を含むものは、共有設定があっても強制的に個人扱いへ落ちます。
組織のナレッジベースへの書き込みは、すべて申請（GitHub の Pull Request）を通します。直接の書き込みは禁止です。個人の記録を組織へ上げるときは、本人の同意と人の承認が要ります。会話から起こした決定記録は、もとの発言に根拠があるかを機械が検査してから入ります。
誰が何回AIを使ったかを管理画面に出しません。画面で隠すのではなく、データとして持ちません。労務監視に化けた瞬間、誰も本当のことを記録しなくなるからです。
データベースの行レベルで、他社のデータには触れられない造りにしています。ANDGATE Inc. の社員によるアクセスも、あとから消せない台帳に記録されます。
安心して残せることが、仕組みが回る条件です。見られる不安があるなら、人は本当のことを書きません。書かれなければ、組織には何も残りません。
道具を渡して、
終わりにしません。
ANDGATE Inc. のエンジニアが入り、その会社の仕事の進め方に合わせて組み立てます。アカウントを発行して「あとは使ってください」で終わる形は取りません。
研修や検証環境ではなく、いま動いている案件で始めます。最初の数週間で、決定記録が実際にたまるところまで見届けます。
どの単位をプロジェクトと呼ぶか、何を決定として残すか。分類や記録の型は会社ごとに違うので、現場を見ながら決めます。
どこで手が止まったかを見て、直します。動いていることを確かめてから、次のチームへ渡します。
ANDGATE Inc. の組織のナレッジベースは、PROMIS で運用しています。この会社の決定記録も、そこに積み上がっています。
- 516
- 積み上がった決定記録
- 108
- 組織に共有されたノウハウ
- 28
- 動いているプロジェクト
2026年6月に自社運用を始めてから、2026年8月16日時点の実数です。組織のナレッジベースにあるファイルを数えたものです。
AIの処理は Amazon Bedrock の国内リージョンで行います。やりとりした内容が、モデルの学習に使われることはありません。
現場のはじめかたは、
この3ステップだけ。
新しいツールを覚えるところから始めません。いま使っている Slack のまま始められます。
いつものチャンネルに招く
新しいチャンネルは要りません。一度声をかければ、そこ専用のAIが生まれます。
普段どおり話す
特別な書き方も、決まった書式もいりません。「なぜそう決めたか」を添えておくと、あとで効いてきます。
決まったことが下書きで届く
会話で決まったことが、記録の下書きになって届きます。読んで承認すれば、そのまま組織の記録になります。
個人のAIが取り込むのはカレンダー・議事録・GitHub と、本人が指定した Slack チャンネルです。いずれも自動で、人が手で書き写す工程はありません。
1つのプロジェクト、1人からでも始められます。全社の設定変更も、情シスの大がかりな作業もいりません。
よくいただく質問。
セキュリティとデータの扱いについて、商談でよく聞かれるものを先に置いておきます。費用は体制と範囲で変わるので、ご相談のときにお出しします。
入力した内容が、AIの学習に使われることはありますか。
ありません。AIの処理は Amazon Bedrock の国内リージョンで行っており、やりとりした内容がモデルの学習に使われることはありません。
個人のナレッジベースは、本当に組織から見えないのですか。
見えません。「見ないことにしている」という運用ではありません。読む経路そのものがありません。
個人のナレッジベースは本人だけのリポジトリにあり、組織側から参照する仕組みを作っていません。機密を置く領域は暗号化してあるため、仮にリポジトリを閲覧できても、鍵がなければ中身は読めません。共有すると設定していないものは、既定で個人扱いになります。
他社のデータと混ざることはありませんか。
データベースの行レベルで分離しており、他社のデータには触れられない造りにしています。ANDGATE Inc. の社員によるアクセスも、あとから消せない台帳に記録されます。
誰が何回AIを使ったかを、管理者は見られますか。
見られません。人単位の稼働データを集計側に持っていないためです。画面で隠しているのではありません。そもそもデータとして保持していません。労務監視に使えてしまうと、誰も本当のことを記録しなくなるからです。
組織の記録に、間違った内容が入ることはありませんか。
直接の書き込みは禁止してあり、すべて申請を通します。個人の記録を組織へ上げるときは、本人の同意と人の承認が要ります。会話から起こした決定記録は、もとの発言に根拠があるかを機械が検査し、通ったものが取り込まれます。落ちたものは人のレビューに回ります。
いま入れている社内AIや検索ツールと、入れ替えになりますか。
なりません。既存の検索が探すのは、すでにある文書です。PROMIS が作るのは、いまはどこにも無い記録、つまり「なぜそう決めたか」のほうです。検索の対象が増える関係になります。
Microsoft Teams で使えますか。
現在対応しているのは Slack です。Teams をお使いの場合は、いつどう対応できるかを含めてご相談時にお答えします。実装より先に約束はしません。
どのくらいの規模から始められますか。
1つのプロジェクト、1人から始められます。全社の設定変更も、情報システム部門の大がかりな作業もいりません。動いていることを確かめてから広げます。
導入を相談する。
組織の状況に合わせた始め方を、ANDGATE Inc. がご案内します。
AIに任せるのは、記録と前提の共有です。
決めるのは、人のまま。
同じ成果を、人が変わっても出せるようにする。その方法論は、ANDGATE METHODS に公開しています。