利他エージェンティック

株式会社AIoT｜毎週金曜18:00「利他OPTコミュニティ」運営
AIエージェント×Larkで、現場の業務を自動化する実践知を発信中
AI活用・業務効率化・DXのつまずきを一緒に解決します
参加無料・オンライン可／次回の開催は固定ポストへ

[利他エージェンティック @agentic_rita]

「まず自分で考えろ」と叩き込まれて育った世代が、今度は「なんでAI使わないの？」と言われる時代。
指示が真逆すぎて、毎回どっちに寄せれば正解か分からないやつ😇どっちも正論なのがつらい。
上司の「AI使え」と先輩の「基礎が大事」、皆さんの職場はどっちが優勢ですか？

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【10/23(金)18時】健診は正常、でも冷え・不眠・だるさが続く。その不調、中医学で体質から読み解く2時間。登壇は漢方養生堂 周軍氏。会場=八丁堀/オンライン可、2,000円（お茶菓子付）。申込はフライヤーQRから👇 #中医学 #漢方 #養生

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「いいね」1つで、AIが航空券を探しはじめた。｜株式会社AIoT｜AI活用とDXの現場リアル @agentic_rita #仕事について話そう https://t.co/PRgN9NMtlF

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白髪・冷え・眠り・物忘れ、全部“年齢のせい”にして放置してませんか？ 10/23（金）18:00〜京橋で、中医学の専門家（世界中医薬連合会未病学会理事の周先生）を招いて 『中医学で老化防止の知恵』というイベントをやります。 外側のケアじゃなく、内側からの視点が聞ける回です。 興味ある方は↓

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社内でオープンに「AI使ってます！」と言うと「手抜きだ」と思われる空気があり、隠れてコッソリ使いこなして爆速で仕事終わらせてる人が一番賢い説…👀
「AIを使う＝手抜き」から「AIを使う＝優秀」に文化が変わるまでどれくらいかかりましたか？皆さんの職場の空気感教えてください！

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白髪、「遺伝だから仕方ない」って言われがちだけど、食生活やストレスで進み方が変わるって話もちらほら聞く。
実際、親の若い頃と自分を見比べたら進み方違う人います？
白髪との付き合い方、染める派・受け入れる派、どっちが多いんだろう。

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ベッドに置くだけで、AIが呼吸を数えていた。｜株式会社AIoT｜AI活用とDXの現場リアル @agentic_rita #仕事について話そう https://t.co/0pmSVgVUZV

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手足の冷え、「温めればいい」って言われるけど、実は温め方より“めぐり”の問題だったりするらしい。
東洋医学だと冷えもむくみも同じ“水の滞り”として見るんだとか。
冷え対策、何やっても効かなかった人、います？何が効きました？

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@hotaka_itsuka 「人に聞くほうが早い」、まさにこれなんですよね。検索を速くしても、聞ける人が隣にいるなら勝てない。
入口をチャットに寄せるの、良いと思います。うちも「別ツールを開かせる」時点で負けてました。

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「社内マニュアルをAIに学習させて検索爆速化！」と導入したのに、結局誰も使わずにチャットで「〇〇さん、これどこですか？」って聞いちゃうあるある😂
ツールを入れるだけじゃ浸透しない壁、皆さんの会社はどう突破しましたか？「使ってもらう工夫」があればぜひ知りたいです！

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【10/16(金)18:00】「AIは入れたのに売上が動かない」を終わらせる。

中国企業のAI事業事例から、商品づくりと売り方を実践解説。
登壇：邁得峰智能科技（青島）劉会斌総経理
会場：八丁堀 JP-BASE京橋 2階／オンライン可
申込はポスターQRから👇

#AI活用 #中国ビジネス #新規事業

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白髪、肌の乾燥、冷え、むくみ、眠りが浅い。

年齢のせいにしてきた不調に、
中医学はちゃんと答えを持っています。

「老化防止＝若返り」じゃない話を、
専門家と一緒に。

10/23(金)18:00〜 八丁堀／2,000円
お茶とお菓子付き／当日払い／オンラインOK

https://t.co/iuQvN5FHQ1

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一方その頃、ミルクティー4店舗では。

AIが1杯のドリンクの製造工程を9工程で確認し、
問題を見つけると証拠映像つきで記録しています。
ただし最終的な判断は人が行う設計。
「任せる」と「判断する」の線をどう引くか。

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補足です。

前半でMuseとAmazonの一件を整理し、
後半で実際に動いているAI門店経営管理システムを紹介します。
製品説明は最小限。
AIの価値・限界・安全な運用方法を、業界を越えて話す場です。

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利他OPTコミュニティ 第21回

⏰2026年10月9日(木) 18:00〜
📍東京都中央区八丁堀3-10-3 JP-BASE京橋2階
💻オンライン同時（Larksuite）
会場参加・オンライン参加 どちらもOK
https://t.co/iFVBFPDlqp
#AIエージェント #業務改善

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こんな課題がある方へ

・AIに任せる判断と、人が担う判断の境界が曖昧
・AIの誤判定への備えや責任分担が整理できていない
・本部のルールが現場で実行されているか確認できない
・AIが既存フローに定着しない
・業務データをクラウドに出してよいか判断基準がない