K2Aフレーム™は著者がこの数年会社のAI推進仕事の中で経験してきた課題を個人で考えた問題解決方法論です。 このフレームワークに関する用語やプロセス定義などに対して著作権を所有するため、利用したい場合は、本ブログのコメント機能を使ってご連絡ください。

1. K2Aフレーム™の目的

業務知識をAIに変換し、人とAIが協働できる組織文化を作る体系的な方法論。

• 「AI Agentを作る事」ではなく、「業務知識をAI化し、成果を出すこと」が目的
• 投資の中心はシステムではなく、人材と知識整備
• 社員の役割は今までの業務「操作者」ではなく、AIにリプレスされる予定のヒューマンリソースではなく、「AI Pilot（伴走者）」へ進化

1.1 よくある経営陣の誤解パタン

• 「AIは魔法ーAI Agentがあれば大量コスト削減・外注削減可能」型の誤解
  AIは万能ではなく、「限定領域での支援」が適切
  期待値と成果の乖離で「PoC疲れ」に落ち、投資継続が止まり、社内外の信頼を失うリスクが高い
  
• 「AIで人材シフトー流行りのAIツールで既存正社員を新規事業へシフト可能」型の誤解
  「AI運用・評価・改善」など新たな役割が発生
  現実は「人員削減」より「リプレイス＋高度化」の組み合わせが有効
  

1.2 よくある現場の誤解パタン

• 「データプラットフォームがないからAI活用が無理」
  K2Aシナリオカード・手順カードがすでに"データの最小単位"。
  つまり「まず業務をカード化すること自体がデータ化の入口」になる。
  SharePoint/Notion/Confluence/Google Driveにカードを整理して「人とAIの共用リポジトリ」にする。
  これが「疑似データプラットフォーム」になる。
• 「APIがないからAI Agentが動く環境がない」
  Excel・チャット・ワークフローシステムのログ、承認メール――すべてが"半構造化データ"。
  APIがなくてもCSVエクスポート、RPAでスクレイピング、フォーム入力のログなど、既存の出口を探す
  K2Aを回すうちに「ここは毎回手入力がダルい」→「じゃあ簡単なAPIつけよう」と後追いで必要性が出る。
  

2. ブランド定義

• 名称：K2Aフレーム™(Knowledge-to-AI Framework)
• タグライン：業務知識をAIへ、人を未来へ / Turning Knowledge into AI, Empowering People

3. K2A循環プロセス™

Capture(業務知識を捕捉) -> Structure(知識を整備) -> PromptOps(プロンプト設計・運用) -> Evals(評価・検証) -> Adopt(業務導入) -> Refine(改善・再登録) -> 再びCaptureへ