経営の判断と、現場の仕事をつなぐ

業務の仕組みを整え、
AIとシステムで実装する。

管理会計・生産管理の知識を、データ活用と業務システム開発へ。改善計画は、何を判断し、どう仕事を進めるかを整理するところから、 AIの活用、現場で使い続ける仕組みづくりまで支援します。

数字・業務・システムが、
つながっていますか。

個々の作業を速くしても、判断に必要な情報が届かなければ、仕事は滞ります。まずは現在の流れと、困っている場面を一緒に見直します。

経営や現場の課題に合わせて、業務設計、データ、開発、AIを組み合わせます。一つの業務から始め、実際に使って確かめながら進めます。

担当者、判断基準、例外対応を整理し、引継ぎや改善を続けられる仕事の流れを設計します。

工数、原価、納期、KPIの意味を確かめ、必要なデータの記録から集計・可視化までつなげます。

現場の仕事に合う画面とデータの持ち方を設計し、既存の仕組みを活かしながら段階的に実装します。

要約、検索、記録の振り返りなど、目的に合う使い方を試し、品質・費用・確認方法まで整えます。

数字をどう読み、何のために仕組みを変えるのか。管理会計、データ分析、組織のあり方を記事で紹介しています。

実装と知見

在庫・生産・会計を一つの画面に集める前に、正本、履歴、未確定値、連携の境界をどう決めるか。takasintoolsの設計・実装から得た知見を一般化して整理します。

生産管理とデータ

工数を集計しても改善すべき受注や工程が分からないときに、基準・予定・実績、受注と作業指示、再製作、未設定をどう分けて記録するかを整理します。

経営と会計

KPIは便利な指標か、それとも組織をゆがめる呪文か？管理会計と意味設計の視点から、誤用されやすいKPIの正体を問い直します。

意味と仕組み

経営の現場で誤解されやすい「固定費の単価神話」。スループット思考から読み解く、本当の利益構造とは？

作りたいシステムが決まっていなくても構いません。困っている場面、使っている道具、判断しづらい数字から、取り組む課題を整理します。