AIと人の協働で、
チームの価値を磨いていく
散らばった資料・会話・判断の断片から、チームが見るべき価値を浮かび上がらせます。 AI と人の作業をドキュメント中心に記録し、根拠をたどり、判断を磨き、次の仕事へつなげていく。 社内コンサル業務の知的生産を、組織の力に変えます。
資料や会議の録音・録画の取り込みから、分析・ドキュメント作成・承認・コード生成まで、一気通貫で支援します。
note A と note B の業務定義に、矛盾の可能性を検出しました。
業務一覧 note を生成しました。5 件の PDF から 38 業務を抽出。
市場調査メモのレビューが完了。convention を 1 件、組織記憶へ昇格しました。
Session Mode を balanced から accelerated へ切替。設計フェーズ移行に伴う調整です。
AI 活用を、属人的な試行錯誤で終わらせない。
AI ツールを個人で使うだけでは、判断の根拠・修正の経緯・再利用できる知見がチームに残りません。kachimi は、AI と人の作業をドキュメント中心に記録し、観察し、改善するための業務基盤です。組織の仕事を、より速く、より確かに、次へつながる形にします。
kachimi という名前には、価値を「見る」、知見を「満たす」、判断を「磨く」という思いを込めています。情報をただ処理するのではなく、チームが何を見るべきかを揃え、成果につながる知へ育てていくための場所です。
バラバラの AI 活用
個人のチャット履歴に知見が埋もれ、根拠も経緯も残りません
ドキュメント中心の協働
AI と人の作業が 1 本に記録され、根拠をたどって次へ引き継げます
kachimi が描く、3 つの世界観
道具としての機能ではなく、仕事の捉え方そのものを更新します。
ドキュメントは「知を紡ぐ場」
ドキュメントは単なる成果物ではなく、人の叡智を整え、他者と結び紡ぐための営みです。AI と人が重ねた思考の経緯はいつでも辿ることができ、それが次の判断を支えます。
リーダーは「進め方のデザイナー」へ
責任者は単なる進捗管理者ではなく、Playbook で仕事の進め方を設計する人です。誰が何をどう進めるかを描き、AI と人の動きを噛み合わせます。
案件ごとに賢くなる
採用した修正、却下した候補、AI がつまずいた箇所。そのすべてが次の案件で AI に注入されます。「この顧客は曖昧表現を嫌う」といった学びまで、組織全体で引き継ぎます。
機能の裏側にあるのは、
コンサルティングの方法論
kachimi の機能は、「AI で何ができるか」から決めたものではありません。デジタルバリューコンサルティングが開発・導入の案件で培ってきた進め方、その中心にある「顧客にとって何が価値か」を判断の最上位に置く考え方を土台に、ツール全体を組み立てています。要望の言葉どおりに作るのではなく、その裏にある本質を確かめてから形にします。まず価値を見極め、それから価値を形にする ── この進め方を Valuecraft と呼び、社内の方法論として体系化しています。
ドキュメントは AI への指示書であり、
同時に、出来上がったものを測る 評価の基準でもあります。
ドキュメントを磨くことが、そのまま成果物を磨くことになります。kachimi は、その一点を案件のあいだ回し続けるための基盤です。
取り込みからシステム構築まで、一気通貫
資料を渡すところから、読み解き、書き上げ、承認し、システムの形にするところまで。案件の一連の流れをそのまま支えます。
取り込む
顧客から受け取った資料を、そのまま放り込むだけで扱える状態になります。PDF も Office も、スキャン画像もソースコードも。会議の録音・録画は、誰がいつ何を言ったかまで残ります。
読み解く
何十本もの資料に散らばった情報を、AI が横断して読み解きます。気になることは会話で聞けば、どこに書いてあったかを添えて答えます。資料どうしの食い違いや抜けは、聞く前に AI のほうから知らせます。
形にする
要件定義書も設計書も、リバース仕様書も業務改善提案も議事録も、案件の種類を問わず、たたき台は AI が書きます。気になったところを指摘すれば、その場で書き直されます。決まった内容は、そのまま動くコードやインフラ構成にまでつながります。
知らせる
最終成果物から逆算して、足りない資料も、片づいていない課題も AI が整理します。誰かが気づくのを待たず、人に決めてほしいことだけを選んで、そのつど知らせてきます。
確かめる
承認の進め方は、チームのやり方に合わせて組めます。何段階で回すか、誰が承認するか、どこまで AI に任せるか。「この一文はどの資料から来たのか」はその場で確かめられ、誰がいつ何を承認したかも、あとから残らず辿れます。
積み上げる
やるべきことは AI が洗い出して順番と期日を置くので、誰が何を抱えているかが一目でわかります。今回の判断も、却下した理由も、うまくいった進め方も、次の案件に引き継がれます。
単一の「AI」ではなく、8 つの役割で動く
AI の働きを役割ごとに分けることで、何が起きているかが見えやすくなります。各タイプはモデル差し替え可能で、特定ベンダーに固定されません。
変換エージェント
あらゆるファイルを構造化データに変換し、AI が活用しやすくします。OCR・表・図版・ソースコードに加え、音声・動画の文字起こしにも対応します。
分析エージェント
複数ソースを横断して集計・文脈分析を行い、評価レポートを生成します。AI チャットの応答もこの役割が担います。
ドラフトエージェント
テンプレートに準拠したドキュメントドラフトを生成し、指摘に応じてセクション単位で書き直します。
レビューエージェント
人が読む前に下読みし、事実の正しさ・抜けの有無・体裁の 3 点から弱いところを指摘します。
オーケストレータ
いくつもの作業を段取りどおりにつなげて進めます。人が確認すべき所では止まり、かかる手間も先に示します。
能動検出エージェント
誰も指示していなくても最終成果物を目指して資料とドキュメントを走査し、矛盾・抜け・未参照のソースを課題候補として提示します。
記憶キュレータ
修正・採用・却下の経験を覚えておき、次の案件へ引き継ぎます。個人情報は伏せ、他案件へ引くときは匿名にします。
自己診断エージェント
うまくいかなかったとき、原因を見立てて別のやり方に切り替えます。資料を足す、処理を分けるなどを自ら選びます。
役割ごとの、一日の流れ
責任者・担当者・レビュアーが、同じプロジェクトの「景色」を見ながら動きます。
プロジェクトを横断で俯瞰する
個人ダッシュボードで参加中の 3 プロジェクトを確認します。AI 能動検出が立てた critical は、Drill-Down で根拠まで確認して正式課題として起票します。続いて新規プロジェクトの Playbook を組織標準から派生し、段階ごとの AI 自律度を設定します。
AI チャットで業務一覧を生成する
「5 つの PDF から業務一覧を作って」と依頼します。AI が分析プラン（トークン見積・注入スキル・参照ソース）を提示し、承認するとバックグラウンドで処理が進みます。完了後、網羅性スコアの低さに気づき、Steer で該当章の追加と再生成を指示します。
AI の提案候補をさばく
スケジュールビューで自分のタスクとレビュー待ち、AI 提案の課題候補を確認します。1 件は正式 issue へ昇格し、1 件は「範囲外」として却下します。却下理由は組織記憶に蓄積され、次の案件で AI が同様の提案を控えるようになります。
AI 一次レビュー済みを人として確認する
自分宛てのレビュー待ちは、AI が品質スコアと承認条件を判定済みです。内容を確認して承認します。別件では表現を 1 件指摘し、「標準ルール」として組織記憶（convention）へ昇格させます。次の案件から AI が自動で適用します。
一日を俯瞰し、明日に備える
Activity Stream で一日の動きを振り返ります。AI の処理件数、人手編集、承認ゲートの通過、課題候補の昇格・却下、トークン予算の消費を一望します。翌日のフェーズ移行と、AI にどこまで任せるかの設定を確認して、作業を終えます。