モデル性能だけでは、業務成果には届かない。
情報が分散し、判断基準が属人化し、フローが標準化されていない場合、AI は正しい参照先も次のアクションも判断できません。
Executive Briefing
AI時代の企業変革は、Context と Hands の設計で決まる。
Lark は、単なるコラボレーションツールではありません。AI が業務コンテキストを理解し、実行し、結果を業務へ書き戻すための AI Collaboration Platform です。
AI Friendly
Docs / Wiki / Base により、AI が読める業務地図を整える。
AI Native
Approval / Task / Workflow により、AI が業務を前へ進める。
01 / SHIFT
AI の主戦場は Search / Generate から Agent / Execute へ。
これから企業に問われるのは、AI 機能の有無ではなく、AI が業務文脈を読み取り、適切な権限で行動できる状態をどう設計するかです。
Search社内情報を探す段階。AI が辿れる情報設計が必要。
Generate文章や要約を生成する段階。成果物へつなぐ導線が必要。
Agent複数ツールを跨いで判断を支援する段階。境界とガバナンスが必要。
Execute通知、起票、更新、承認依頼まで進める段階。書き戻し先が必要。
02 / VALUE
Lark は Context と Hands を、ひとつのワークスペースに統合する。
会話、会議、文書、ナレッジ、データ、承認、ワークフロー、AI、Agent、Open Platform を重ねることで、人と AI が同じ業務文脈で協働できます。
Collaboration Surface
Messenger、Meeting、共同作業空間が、人と AI の共通入口になる。
Context Layer
Docs、Wiki、Base、Meeting Notes が、AI に読める正本と履歴を保持する。
Hands Layer
Approval、Task、Workflow、Message が、AI の実行と書き戻しを支える。
Open Foundation
Lark CLI、Open Platform、API、Permission が、安全な Agent 実装を可能にする。
03 / LOOP
業務価値は、一回の生成ではなく閉ループから生まれる。
Capture → Structure → Understand → Execute → Write-back の流れを業務に移植できるかが、AI 活用の成否を分けます。
01Capture会話、会議、現場報告、問い合わせを捕捉する。
02StructureDocs / Wiki / Base に整理し、正本と状態を揃える。
03UnderstandAI がルール、権限、判断基準を理解できる状態にする。
04Executeタスク、承認、通知、更新を業務フローで実行する。
05Write-back結果を台帳、文書、タスクへ戻し、証跡を残す。
04 / SCENARIOS
業界が違っても、立ち上げる構造は共通している。
個別最適の前に、情報基盤と実行レイヤーをつなぐ共通パターンをつくります。
Retail
店舗報告、FAQ、販促、台帳を集約し、異常通知と改善追跡を自動化する。
Medical / Care
申し送り、手順、研修、インシデントを構造化し、リスク抽出と未対応タスク化を行う。
Construction
工程、図面変更、現場写真、承認履歴を一元化し、是正タスクと承認をつなぐ。
Back Office
申請、契約、請求、FAQ を整理し、内容確認、回答生成、書き戻しを標準化する。
05 / ROADMAP
AI Operating Model へ進む三段階。
AI を導入するだけでなく、組織の働き方そのものに組み込みます。
AI Friendly
正本、命名、状態、履歴を揃え、AI が読める Context を整える。
AI Native
Approval、Task、Workflow、Message、Open Platform をつなぎ、AI が動ける Hands を接続する。
AI Operating Model
人と AI が同じ業務文脈で協働し、意思決定から実行までを一体で回す。
競争力は、AI が読める Context と、AI が動ける Hands をどこまで接続できたかで決まる。
Lark は、その接続を自然に実現する AI Collaboration Platform です。