短期コース
30営業日 ／ 1日約90分 ／ 25名規模まで
自分の業務の困りごとを一つ選び、課題定義・設計・試作アプリ・5分の説明までを一続きで仕上げます。
支援内容 TFM-Ops
天才を待たない、
AI実装の型。
TFM-Opsは、考える（Thinker）・つなぐ（Facilitator）・つくる（Maker）の三つの役割とAIで、現場に入り、つくり、学びを次の仕事に生かす進め方です。一人の万能な人に頼らず、社内のチームで続けられるようにします。期間と関わり方に合わせて、三つの形で提供します。
TFM-Ops 動画で見る
5分半で、
TFM-Opsの全体を見る。
考え方、進め方、トレーニングの中身、実施例、始め方までを、七つの章にまとめた映像です。音が出ます。章の名前を押すと、その章から再生します。
TFM-Ops 三つの形
期間と関わり方が違う
三つの形。
ワークショップとトレーニングは、期間を決めて完結する単発型です。AIラボは、SAZANAMIが受託して常設で運営する長期伴走型です。途中で、より長く関わる形へ移ることもできます。
単発型
Workshopワークショップ
業務を一つ選び、試作まで進める
1〜2日 ／ 1チーム
皆さまの業務を一つ題材に、現場の観察から試作、振り返りまでを通します。誰がどの役割を担うかも、この場で決めます。
ワークショップの詳細へ ↘単発型
Trainingトレーニング
型を使える人を育てる
30営業日・20週 ／ 25名規模まで
毎営業日、実務を題材にAIと考え、日報を出し、翌朝までに人間のコーチが書いたフィードバックを受け取ります。
トレーニングの詳細へ ↘長期伴走型
AI LabAIラボ
業務の改善を常設で続ける
常設
SAZANAMIが皆さまのAIラボを受託して運営します。業務課題の実装に加え、AIの最新情報の選別、相談、顧客への提案まで伴走します。
AIラボの詳細へ ↘
三つに共通する約束。
- 合否を付けない
- 選抜や脱落はありません。評価は、本人が成長を振り返るための記録として使います。
- フィードバックの文章は人が書く
- AIは下書きと事実の確認を担い、受講者向けの文章は人が責任を持って書きます。
- モックアップを見て次に進むかを決める
- 次の段階に進むかは、触って試せる試作モックアップを関係者で確かめてから決めます。
- 社内の運営に切り替えられるようにする
- 運用の手順書と記録、一部ツール類は皆さまにお渡しし、SAZANAMIが抜けても続けられる状態を保ちます。
- 知見を社内に記録する
- 現場で得た学びを、プロンプト・テンプレート・業務フローの形で社内の共有場所に置きます。
TFM-Ops FDEとの違い
強い個人を送り込むか、
機能をチームに分けるか。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に入り込み、その場でAIやソフトウェアを実装するエンジニアの職種です。TFM-Opsは、この先行モデルの強さを、普通の会社のチームで再現できる形に組み替えたものです。
どちらも、同じ六つの工程をたどります。
- 1現場に入る
- 2業務の課題を見つける
- 3AIやソフトウェアで解く
- 4得た知見を抽象化する
- 5テンプレートや製品に戻す
- 6別の現場で再利用する
6の「別の現場で再利用する」まで進んで、はじめて現場の学びが次の仕事に生きます。違うのは、この工程を誰が担うかです。
| 観点 | FDE | TFM-Ops |
|---|---|---|
| 設計の考え方 | 強い個人を前線に送り込む | 前線で勝つための機能を、チームに分ける |
| 能力の出どころ | 一人に多くの能力を求める | 役割の組み合わせで、能力を再現する |
| 向いている組織 | 自社プロダクトを持つ企業 | プロダクトを持たない一般企業・コンサルティング組織でも導入しやすい |
| 知見の残り方 | 個人の技になりやすい | 仕組みとして残しやすい |
| 得意なこと | 現場でつくる | つくったものが、現場で使われ続ける |
| 支援が終わったあと | その人が離れると、工程も止まりやすい | 外部の支援が終わっても、社内のチームが同じ工程を続けられる |
FDEは「できる人」を必要とし、TFM-Opsは「できるチーム」を設計します。SAZANAMIが目指すのは、外部の人が去ったあとも、社内のチームが同じ工程を続けられる状態です。
「業務版のFDE」の、私たちなりの解釈を読むTFM-Ops 01 ワークショップ・単発型
業務を一つ選び、
1〜2日で試作まで進める。
「AIを活用せよ」と言われたまま止まっているチームのためのワークショップです。業務を一つ選び、現場の観察から試作、振り返りまでを1〜2日で通します。
- 期間
- 1〜2日
- 人数
- 1チーム 6〜12名
- 参加者
- 経営・DX推進・現場のリーダー
- 題材
- 皆さまの業務（一つ）
当日の進め方
- 01
現場に入る三つの役割
会議、業務の流れ、手作業の表計算、承認の流れを、三つの視点で観察します。
- 02
問いを定義するThinker
「何にAIを使うか」から始めず、どの業務課題を解くべきかを先に決めます。
- 03
合意を設計するFacilitator
現場の不安を聞き取り、誰をどの順番で巻き込むかを決めます。
- 04
すぐつくるMaker
画面の試作、自動要約の流れ、業務を助けるエージェントなど、粗くても「こういうことです」と見せられるものをつくります。エンジニアでなくても、AIに指示しながらつくれます。
- 05
知見を戻すチームとAI
何が効き、どこで抵抗が起きたかを振り返り、次に使える形で残します。
持ち帰るもの
- 問いの定義
- どの業務課題を、なぜ解くのか
- 役割の割り当て表
- 社内の誰が Thinker・Facilitator・Maker を担うか
- 触れる試作（一つ）
- 現場の人が触って意見を言えるもの
- 振り返りシート
- 効いたこと・抵抗が起きたこと・使えたプロンプト
- 次に取り組む業務と担当者
- ワークショップの翌週から動ける状態で終えます
事前にお願いすること
- 題材にする業務の選定
- その業務の担当者の参加
- 使えるAIツールの範囲（セキュリティの方針）
測るもの
問いを立ててから、触れる試作ができるまでの時間。
品質保証・セキュリティ・本番運用には専門性が要ります。ワークショップでつくるのは「最初の形」までです。
TFM-Ops 02 トレーニング・単発型
毎日の業務を題材に、
AIを使って考える人を育てる。
毎営業日、実務を題材にAIと考え、日報を出し、翌朝までに人間のコーチが書いたフィードバックを受け取ります。期間と深さに合わせて、二つのコースから選べます。
本編
20週・13スプリント ／ 25名規模
Thinker・Facilitator・Maker を順に学び、後半は各自の実務課題に当てます。修了後は AIラボで実案件に伴走できます。
短期コース 30営業日の流れ
見立てる（Thinker）Day1–6・18–19つくる（Maker）Day7–16・20–23伝える（Facilitator）Day24–27・29–30予備日 Day17・28
人と集まるのは Day29 の班の発表会（Sprint Review）だけで、ほかは個人ワークです。題材は受講者自身の業務で、機密情報を入れないルールを最初に配ります。
本編の1日3時間の型
朝会・共有 20分AIパートナーとの対話 90分FB処理 30分ペアレビュー 30分振り返り・日報 10分
実施例：事業会社のIT子会社・受講者25名
- 最後まで継続して参加
- 24/ 25名
- 日報にフィードバックが届いた割合
- 97%
- 受講者がフィードバックに返信した割合
- 73〜84%
- フィードバックが72時間を超えて届いたときの返信率
- 42%
本編の途中（2026年8月時点）の集計です。運営は社内コーチ5名・SAZANAMI 1名・運営を助けるAI。返信率の差から、翌朝までに届けることを運用の約束にしています。
持ち帰るもの
- 型を使える社員
- 問いを立てる・人を巻き込む・自分で試作をつくる（エンジニアでなくても）
- 実務の成果物
- 受講中の課題は、実際の業務から選びます
- 社内コーチ
- 修了者が、次の期のコーチを務めます
- スプリントごとの成長記録
- 人事評価には使わないことを、契約に明記します
本編を続けるなら、3期で社内に渡す
- 1期SAZANAMIが運営とコーチを担う
- 2期1期の修了者がコーチ。SAZANAMIは品質の確認へ
- 3期社内だけで運用。SAZANAMIは月1回の見直し
お願いすること
- 学習時間を業務時間内で確保すること（本編は1日3時間、短期コースは約90分。上長の合意）
- 社内コーチ候補の時間の確保
- 社内の運営窓口 1名
TFM-Ops 03 AIラボ・長期伴走型
SAZANAMIが常設で運営する
AIラボ。
SAZANAMIが皆さまのAIラボを受託し、次の四つを続けて担います。得た知見は記録として皆さまにお渡しし、いつでも社内の運営に切り替えられる状態を保ちます。
- 形態
- 常設。SAZANAMIが受託して運営
- 立ち上げ
- 最初の6か月
- 体制
- 皆さまの担当チーム＋SAZANAMI
- 関わる部門
- 事業部門・IT部門・営業部門
- 01
業務課題の実装
業務課題を一つずつ、問いの定義から試作、業務への定着まで進めます。実案件にも伴走し、触れる試作モックアップを見て次に進むかを決めます。
- 02
AIの最新情報の選別
新しいモデル・ツール・他社の事例から、皆さまの業務と方針に関係するものだけを選び、使いどころと注意点を添えて届けます。
- 03
相談（コンサルティング）
どの業務からAIを入れるか、何を社内でつくり何を買うか、社内のルールをどう決めるかの相談に応じます。
- 04
顧客への提案の支援
皆さまが顧客にAIを使った提案をするとき、提案内容の設計、触れるデモ、提案資料づくりを支援します。
社内に残るもの
- 業務で使われている仕組み
- 業務ツール・AIエージェント・ダッシュボード
- 顧客に出せる提案とデモ
- 皆さまの名前で、顧客に提案できる形で仕上げます
- 知見の資産と運用手順書
- 議事録・意思決定ログ・プロンプト・テンプレート・業務フローなど11種の形で記録し、社内で同じ工程を続けられるようにします
測るもの
- 問いから成果物まで
- 問いを立ててから、レビューできる成果物ができるまでの時間
- 再利用率
- 一度の学びが、次の業務や提案で再利用された割合
- 社内で続けられる範囲
- SAZANAMIの支援なしで続けられるようになった業務の数
- 課題の記録
- ラボで見えた課題の記録は、皆さまのものです。確認なしに、SAZANAMIの営業案件にはしません。
- 他社への転用
- 他の案件で使うのは、皆さまが承認し、匿名化した「型」だけです。機密・個人の評価・発言者は含めません。
- 線引き
- 品質保証・セキュリティ・本番運用は、皆さまや専門家と分担して進めます。
TFM-Ops サービスシート
三つの形を、
PDFにまとめています。
このページの内容を、社内で共有しやすいPDFにまとめています。FDEとの違い、三つの形それぞれの進め方と、持ち帰るものを収めています。
- 収録
- 三つの形と共通の約束／FDEとTFM-Opsの違い／ワークショップ／トレーニング／AIラボ
- 形式
- PDF・A4・5ページ・約2.8MB
- 版
- 2026年10月
期間と人数は目安です。取り組む範囲・期間・費用は、皆さまの業務と体制を踏まえて個別にご提案します。
現在、ご紹介案件のみ承っております。
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