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日本ビジネスアート株式会社

仕事内容

アピールポイント: ◎AI活用について◎ この仕事では、生成AIを積極的に活用します。 主な活用領域は、以下です。 * 大量資料の一次要約 * 年表の整理・分類 * 論点の抽出 * 競合企業との比較 * 構成案のたたき台作成 * 原稿案の作成 * インタビュー原稿の整理 * 社史本文に使う素材の抽出 ただし、AIが出した内容をそのまま使う仕事ではありません。 AIは作業を高速化します。 人が担うのは、事実確認、重要度判断、文脈整理、構造化です。 AIの出力に違和感を持ち、資料に戻って確認できる方に向いています。 AIを便利な道具として使いながら、最後は人間が文脈を読み取り、企業にとって本当に意味のある情報を選び、伝わる形に整えていきます。 ◎扱う情報の性質◎ JBAは、大手企業の社長・役員・管理職・現場社員に対して、継続的にインタビューを行ってきました。 業務では、Web上の公開情報だけでなく、以下のような資料を扱います。 * 過去の社史・周年史・社内報・会社案内 * IR資料・統合報告書・中期経営計画資料 * 経営者インタビュー・社員インタビュー・社内向け資料 * 年表・過去のニュース・業界資料・競合企業の公開情報 これらの情報には、外部に公開されていない一次情報が含まれます。 公開情報と一次情報を組み合わせて読み解くことが、この仕事の特徴です。 業務で知り得た情報を研究発表・論文・SNS・外部資料等に利用することはできません。 業務開始前に守秘義務契約を締結します。

仕事内容: ◎この仕事が作るもの◎ お任せするのは、大手企業の社史・周年史制作におけるリサーチ、資料整理、構成案作成、原稿執筆の補助です。 「社史」「周年史」と聞くと、年表や記録をまとめた図鑑のようなものをイメージされるかもしれません。 JBAが手がける社史・周年史は、企業の歩みを未来につなぐストーリーとして編集するものです。 単に過去の出来事を時系列に並べるのではなく、その企業がどのような時代背景の中で、どのような意思決定をし、どのように事業や組織を変化させてきたのかを読み解きます。 実際には、以下のような企画・原稿を作成します。 * 創業者の考え方や、会社の設立背景を伝える企画 * 50年・100年と続く企業の転機となったプロジェクトを伝える企画 * 時代背景、業界動向、自社のチャレンジをわかりやすく整理する企画 * 現在取り組んでいる重要プロジェクトを紹介する企画 * これから先の未来像をストーリーとして伝える企画 これらの成果物は、以下の目的で活用されます。 * 社員が読んで、自社への誇りや自己肯定感が高まる材料 * 企業がどのようなイノベーションや変革を重ねてきたのかが伝わる材料 * 企業変革や中期経営計画の背景を社内に伝えるための材料 * 学生や求職者に、その会社の強みと未来のストーリーが伝わる材料 * 次世代の社員に、過去の意思決定や事業の歩みを継承する材料 * 顧客、株主、地域社会などに、企業の存在意義を説明する材料 * 企業が長年積み上げてきた技術、文化、現場力、顧客価値を言語化する材料 この仕事は、単なるライティングではありません。 大手企業の歴史、経営、技術、事業、組織文化を読み解く「企業研究」に近い仕事です。 研究で培った、資料を読み込む力、根拠を確認する力、複数の可能性を比較する力、論点を構造化する力がそのまま活きます。 ◎具体的な業務内容◎ 最初から社史本文を一人で書く仕事ではありません。 まずは、資料の読み込み、整理、要約、分類、事実確認、論点整理、競合比較、AI出力の確認などから担当いただきます。 業務は、成果物単位で進めます。 たとえば「今週はこの資料群を読み、重要な出来事を整理する」「このテーマについて競合比較をまとめる」「AIが出した年表案を一次資料と照合する」といった形で、週ごとに進める範囲を決めながら進行します。 平日は研究の合間にリサーチを進め、土日にまとまって構成や執筆を行うなど、研究生活と両立しやすい進め方が可能です。 ①資料の読み込みと構造化 * 創業者の思想、創業時の社会背景、事業開始の経緯を整理する * 10年分・20年分の社内報、社史、会社案内、IR資料、統合報告書を通読し、事業変遷・組織変化・経営判断の転換点を整理する * 創業者・歴代経営者のインタビュー、社内文書、発言録を読み込み、創業のDNA・意思決定の背景・経営哲学の変遷を時系列で整理する * 大規模プロジェクトの立ち上げから完了までの意思決定プロセスを、複数の一次資料を照合しながら再構成・ストーリー化する * 年表に収録すべき出来事を選定し、その選定根拠を明示する ②競合・外部環境の分析 * 同業他社の歴史・事業展開・差別化の変遷を調査・比較する * 国内競合で情報が不足する場合、海外競合の事例・戦略まで調査範囲を広げる * 対象企業の強みが、競合環境の中でどのように形成・維持されてきたかを整理する * 業界構造、市場環境、社会背景の変化を調査する 英語資料を読む機会もあります。 英語論文、海外企業の公開資料、海外競合の情報、技術資料などを読むことに抵抗がない方は、特に力を活かせます。 ③AI出力の検証とファクトチェック この仕事では、生成AIを積極的に活用します。 ただし、AIが出した内容をそのまま使う仕事ではありません。 AIは、大量資料の一次要約、年表の整理、論点抽出、競合比較、構成案のたたき台作成などに使います。 一方で、AIの出力には、年号の誤り、固有名詞の誤り、文脈の取り違え、重要な情報の抜け漏れ、企業固有の意味合いの見落としが含まれることがあります。 そのため、以下のような確認が必要です。 * AIが生成した要約・原稿案・年表について、年号・固有名詞・事実関係・文脈の整合性を一次資料と照合する * 年号は正しいか、固有名詞は正しいか、出来事の因果関係は正しいかを確認する * 資料の文脈とズレていないかを確認する * その企業にとって本当に重要な出来事かどうかを判断する * AIでは拾いきれない重要な文脈、違和感、抜け漏れを確認する AIを使うからこそ、人間の読解力、判断力、検証力が重要になります。 研究で日々行っている「読む」「疑う」「調べ直す」「根拠に戻る」という姿勢が、そのまま活きる仕事です。 ④論点と構成の整理 * 膨大なリサーチ素材から、社史・周年史の構成案、テーマ設定、章立て、切り口を設計する * 現在の中期経営計画・経営方針と、過去の事業判断・強みとの接続を整理する * 企業文化・組織風土・価値観が、どの時点のどの出来事に表れているかを資料から特定する ⑤大学生インターンへのフィードバック * インターン生が収集・要約・分類した資料に対して、重要度の判断、論点の精度、調査の方向性について具体的なフィードバックを行う * 必要に応じて、図書館・資料調査の場でインターン生とともに調査し、資料選定と分類をディレクションする