Cases｜問い・仮説・判断・学習の記録
成果だけでなく、何を問題とし、どんな仮説を置き、何を判断し、何を次へ残したかを記録する。
NO-MARKでは、事例を作業工程の羅列ではなく、意思決定のプロセスとして残します。
Case Format
Agenda｜何を重要な問題として設定したか
Hypothesis｜どんな仮説に賭けたか
Evidence｜どんな根拠・文脈を使ったか
Decision｜何を選び、何を捨てたか
Action｜どう実装したか
Learning｜結果から何を学んだか
Entrust｜何を組織・次の実践へ残したか
CASE 001｜AI経営フロントデスク〈進行中〉
Agenda
『経営相談をAIで自動化できるか』ではなく、経営判断に至るまでの作業をどこまで圧縮し、人の判断と責任をどこへ残すかを課題として設定しました。
Hypothesis
中小企業の日常的な相談は、課題整理、情報検索、比較、仮説形成、判断、実行、専門家連携へ分けられ、そのうち作業部分をAIが担うことで、経営者は判断に集中できるのではないか。
Evidence
専門知、公開情報、実際の経営相談、地域支援の導線から、頻出課題と判断の詰まりを集めます。
Decision / Action
AIは情報収集・整理・比較・仮説提示を担い、経営者は最終判断を担う。資格判断、交渉、現地対応、長期伴走は専門家・既存支援へつなぐ設計で実証しています。
Learning / Entrust
AI一次解決率だけでなく、意思決定が前へ進んだか、どの仮説が行動につながったか、どこで人が必要だったかを評価し、次のケース知へ戻します。利用企業側にも判断履歴が残る設計を目指します。
CASE 002｜School Free / 不登校をひらく
Agenda
『どうすれば学校へ戻れるか』という既存の問いを、そのまま前提にしませんでした。問いを、学校が担っていた機能を、別の組み合わせで成立させられないかへ置き直しました。
Hypothesis
安心、学習、他者との接点、自己理解、社会参加を分けて考えれば、一人ひとりに異なる成立条件を設計できるのではないか。
Evidence
不登校親子100組への一次取材と関連する専門書100冊を定性分析しました。
Decision / Action
経験談をそのまま並べるのではなく、120の行動パターンとして構造化し、記事・書籍・RAG型ナレッジへ展開しました。
Learning / Entrust
個別の経験を、次の家庭が自分たちの状況に照らして判断できる知識へ変換しました。
BACKGROUND｜方法論の背景
現在のNO-MARKの方法は、代表個人の過去の職務でも、問いの再設定、仮説形成、意思決定、実装、運用移管という形で繰り返し実践されてきました。
ただし、過去の職務実績はNO-MARKの受託実績ではありません。詳細はAboutに分けて掲載しています。