人とAIの協働を設計し、現場の改善を積み重ねる。
DXが企業と社員に定着するコンサルティングへ。
株式会社LiliVaria 総合パンフレット
2026年8月発行
AI導入が定着しない現場には、「設計の抜け」と言語化
されていない知恵が潜んでいる。
AI活用を現場に定着させるには、製品の性能に加え、業務の設計も重要です。
目的より製品選定が先行する
「何のために」より「どのツールを」が議論の中心になり、現場との乖離が生まれる
現場の暗黙知・例外判断が抜け落ちる
手順書に書かれない熟練者の判断が、AIへの引継ぎ時に消えてしまう
AIと人の責任境界が曖昧
誰が最終判断を担うかが明確でないまま、運用が始まる
過去の投資が活かされない
以前の提案、効果試算、導入済みのSaaS・RPAが、
次の設計に接続されない
課題の入口から支援を設計する。
LiliVariaの支援は、課題の性質と現場の状態に応じて、4つの組み
合わせから設計・伴走します。
01｜BPR・FDE型業務改革
既存投資と現場の知恵を活かし、仕事そのものを組み直す
02｜AIオーケストレーション
人・AI・既存システム・専門家の役割と責任境界を設計する
03｜Human × AI Program
実際の業務を教材に、安全利用・改善・標準化・再現性までを
身につける
04｜事業・プロジェクト設計
構想を顧客、価値、役割、リスク、検証工程へ分解し、説明資料やWeb実装等の原案へ落とし込み、一つの青写真にまとめる
ビジョンを中心に、4つの要素を編成する。
LiliVariaが設計するのは、経営判断・人・AI・既存システム・専門家が目的を共有しながら動く「業務の編成」です。
経営と現場が共有する判断軸（ビジョン・目的）を中心に、磨き、託し、結び、育むというLiliVariaの共通メソッドです。
磨く
現場の知恵を紐解く
託す
任せる範囲を定める
結ぶ
得意を役割へ結ぶ
育む
検証し、学びを還す
PEOPLE
人の暗黙知 ＝ 未発見の財産
AI
生成AI・判断支援
SYSTEMS
既存環境・データ ＝ 業務資産
EXPERTS
専門家・制度
現場にしか存在しない知恵を、
組織が使える価値へ。
手順書には書かれない例外対応、声掛け、引継ぎの流れ――
LiliVariaは業種を問わず、現地観察、画面共有、ヒアリング、許容される範囲での操作体験など、案件に合う方法で
現場を確かめ、熟練者の経験を丁寧に捉えることから始めます。
そこで得た知恵を、人とAIの双方が活用できる構造へと変換し、組織の再現可能な資産として定着させます。
観察する
現地観察や画面共有、ヒアリングを通じて、例外対応・声掛け・引継ぎの背景を確かめます。
判断基準にする
熟練者が見ている条件と判断の理由を言葉にし、適用する場面や例外、判断する人を明確にします。
再利用する
実務で確かめた内容を手順や教材に落とし込み、人とAIが活用し、更新できる形にします。
業務を自動化する前に、その業務が必要かを考える。
自動化は最後の導入手法です。順番を間違えると、不要な業務を高速で繰り返すシステムが生まれます。
LiliVariaは以下の順序で業務を磨き、価値ある部分をAI・DXで再現可能な自動化へ結びます。
やめられないか
必要性と継続理由を確かめ、廃止できる業務を見極める
減らせないか
頻度・量・対象範囲を見直し、必要な分に絞る
既存環境で十分ではないか
現行システムや手順を活かせるか確かめる
AIで補助・処理できないか
AIに任せる作業と、人が担う判断を分ける
最後に人が判断すべきことは何か
判断する人、権限、例外時の対応を明確にする
改善を継続できるか
運用を振り返り、変化に合わせて更新する
今ある資産を、今ある課題へ。
過去の提案・効果試算・導入済みSaaS・RPAを「資産」として、
再評価するところから始めます。
捨てるのではなく、接続し直す。それがLiliVariaのアプローチです。
現場観察とヒアリング
暗黙知・例外対応・部門連携を確認する。
既存投資の再評価
提案書、試算、ツールを次の設計に接続する。
廃止→簡素化→役割変更→自動化の順で再設計
不要業務を先に削り、残った業務を再編成する。
改善力を社内に残す
標準手順・判断基準・変更方法を文書化し、内製化へ。
AIに任せきれない業務ほど、
境界を設計する
「AIが答えを出す」だけでは設計として不十分です。
誰が最終判断に関わり、どの条件でAIから人へ切り替えるかを明確にすることで、再現可能な業務として機能します。
役割と権限の明確化
AI・担当者・管理者・専門家それぞれの役割と権限を文書化する。
AIから人へ切り替える条件
例外・境界事例が発生したとき、誰がどう判断するかを、
あらかじめ設計する。
判断根拠の記録
判断理由・使用データ・確認結果を記録し、監査・改善に
接続できる状態を保つ。
学びを経営判断へ還す
正常系・異常系・境界事例の検証結果を、次の設計改善と
経営判断へ戻す仕組みを作る。
ガバナンスの透明性を、
競争優位と信頼資産に変える。
支援内容
事実・主張・根拠・未確認事項を分け、時系列、報告経路、論点の
変化、未回答事項を整理します。AIが検索・要約・比較・記録照合を
補助し、LiliVariaが判断材料を整えます。
判断・責任の所在
AIとLiliVariaは、違法性・責任・懲戒・ハラスメント該当性等の法的
結論を判断・保証しません。業務上の最終判断は、個別事情を確認
した依頼者の責任者または監査主体が行います。
個別の法律判断、代理・交渉、法的紛議を前提とする対外書面の作成
等の資格業務は代替しません。必要に応じて、依頼者が選任する弁護
士への引継ぎ資料を整えます。
情報の扱い
適法に取得・利用できる情報に限り、利用目的、保存期間、アクセス
権、外部サービスへの入力範囲を確認して扱います。
AIで、組織が変わる。
継続と自信が、自走につながる。
90日間の実務連動プログラムです。「使ってみた」で終わらせず、チームが自力で改善を続けられる状態を目指します。
DAY 1–30
到達像から逆算する
仕事で必要な役割、現在の得意・経験、つまずきやすい条件を見立て、学ぶ順番と範囲を個別に組みます
DAY 31–60
得意と次の実務を結ぶ
一律のテキストではなく、今ある強みと実務へ必要な知識・AI活用を結び、小さな成果を積み上げます
DAY 61–90
安全な試行で応用する
少し上位の課題、条件の変化、異常・境界事例を安全な範囲で試し、過信を防ぎながら応用力を育てます
REVIEW（全期間）
失敗から安全なルートをつくる
失敗の原因・兆候・回復方法を整理し、標準を踏まえたうえで、特性に合わせた安全な進め方を設計します
AFTER（90日後）
個人の工夫を組織知へ戻す
判断条件、共通のガードレール、引継ぎ方法を記録し、属人化させずチームで再利用できる形にします
※職種別の個別設計／AIで制作し、人が仕上げる／既存・無料ツールから比較する
青写真を、伝わり、動く現実へ。
課題、顧客、提供価値、役割、リスクを整理し、必要に応じて、専用サブページ、ランディングページ、
キャンペーンサイト等へ実装します。
提案書を渡して終わらせず、関係者や顧客に伝わり、実際に使われる状態まで伴走します。
課題とゴールを定める
事実、仮説、未確認事項を分け、誰のどの課題を解くのかを明確に
する。
情報と体験を設計する
事業の価値、対象、顧客導線、
ブランドストーリーを整理する。
伝わる形へ実装する
Webサイト、動画、画像、パンフレット等から必要な手段を選ぶ。
自社で使い続ける
独自ドメインの公開、更新方法、
運用ルール、担当者への引継ぎ
まで設計する。
過去の学びを、現在の支援へ。
現場で積み重ねた13年以上の判断と経験を、誰もが使える知識の
型へ。
暗黙知を構造化し、AI・DXと接続できる形に再現した、実践から
生まれた支援手法です。
13年以上の顧客相談
利用状況・不安・例外・判断条件を、顧客が選べる材料へ構造化し、改善につなげてきた実務経験。
情報提供システムの特許発明
スマートメーターの電気使用量データを、実績・比較・環境分析・料金プラン・CX向上提案など、複数の用途へ活用する情報提供システムを発案。
AI・DX支援へ
個人の経験に依存していた業務を、人とAIが再利用可能な
仕組みへ変換する支援として体系化。
現場ごとに、必要な手段と現実的なコストを編成する。
LiliVariaの支援領域は、特定の業界や職種に限定されません。
以下は、取締役の過去実務をLiliVariaの支援手法として再構成した実装モデルです。
株式会社LiliVariaとしての特定企業への導入実績とは区別してご参照ください。
コールセンター高難度案件
属人化の解消・標準化と、対応品質の底上げ。
送達・物流サービスの適正化
判断フローを整理し、例外対応を標準業務へ転換。
大量通知・受付業務の内製化
外部委託依存を減らし、自社で継続できる仕組みへ。
官公庁・大規模インフラ手続の再設計
複雑な手続の整理と、担当者変更に耐える業務設計。
生成AI・Microsoft 365の安全導入
情報管理方針と展開設計を同時に整備する。
業務委託先・フィールド人材の運用設計
現場協業型の役割・責任・品質管理の仕組みを作る。
「自分の得意で、相手も幸せにする。」
人の強みを、AI時代の共創へ。
LiliVariaは、人の得意をAIで置き換える会社ではありません。
個人の暗黙知とチームの集合知を、言葉・判断基準・業務の型へ変えます。
AIは、その知恵を共有・再利用できる形へ広げる共創の加速装置です。
実行原則
磨く｜人と現場の強みを再現できる価値へ
暗黙知を言語化し、再利用できる資産に変える
託す｜役割と責任を分け、適切な担い手へ
人・AI・専門家それぞれの得意領域を活かす編成へ
結ぶ｜得意を必要とする顧客・現場・経営へ
価値が届くべき相手と、それを持つ人・組織をつなぐ
育む｜成果を顧客・人・組織・次の得意へ還す
改善の果実を、次の現場と次の挑戦へ循環させる
依存は残さず、改善のサイクルを残す。
LiliVariaの支援は、完了した時点で依頼者が自走できる状態を成果目標の一つとします。
引継ぎ不能なブラックボックスではなく、新たな課題に対し必要なときに再接続できるコンサルティングを
提供します。
課題とゴールを定める
何を解決し、どの状態を目指すかを依頼者と共有する
現場・資料・既存環境を確認する
現状の業務・ツール・過去の投資を把握する
判断・役割・責任・例外を構造化する
誰が何を判断し、どこで人へ戻すかを明確にする
小さく試作し、現場で検証する
仮説を小規模に実装し、現場の反応で修正する
標準化し、引継ぎ可能な形にする
手順・判断基準・変更方法を文書化し、社内に残す
生まれた時間と学びを、次の改善へ還す
余力と知見を、次の問いと挑戦へつなぐ
重なる課題は、改善の入り口です。
必要なのは、今を変える行動とビジョンです。
課題が整理されていなくても、まだ言語化できていない段階でも構いません。
以下のような声から改善を始められます。
AIで時間をつくり、
人と可能性をひらく。