「自分の判断や知見を、引き継げる相棒がほしい」
あなたの相棒として
Work-brain
判断・作業ログ・成果物を蓄積し、思考の延長としてAIと仕事を進める。
Work-brainを見る →AI ADOPTION · DEVELOPMENT · AGENTS
AIを、
実務の力に。
使える人を育て、作れる人を増やし、AIが動く組織を設計する。GENUPは、診断・教育・開発・エージェント設計を一続きで伴走します。
SCROLL
WHAT WE BUILD
研修ではなく、変化の道筋をつくる。
AI活用の現在地は、人や部門によって違います。GENUPは「測る・学ぶ・作る・動かす」を分断せず、次の一歩から組織実装まで設計します。3つの支援はGENUP「AIを率いる」人材開発シリーズとして、一枚の地図につながっています。
AI活用レベル診断・教育
最短1問・最大7問でAI活用をL0〜L8の9段階に可視化。L0〜L4の詳細とL4到達までの研修動画は、無料で学べます。
診断・教育プログラムを見る →
AI駆動開発トレーニング
Claude Code / Codexを使い、要件整理から実装・テスト・レビューまでを実践。「AIはドラフト権、人は承認権」を現場の型にします。
研修プログラムを見る →
AIエージェント設計
個人の相棒から、部門、会社へ。AI社員・スキル・ポリシーと、受付・レビュー・記録の仕組みを組み合わせ、組織で動く形にします。
AIエージェントを見る →AI READINESS
AI研修の前に、現在地を。
知識量ではなく、直近1か月の行動と、人・AIの責任分界点で測る。だから「誰に、何を教えるか」が見えてきます。
「使う」から「任せる」「仕組む」「率いる」へ。
Web自己診断で仮レベルを確認し、L0〜L4は無料の詳細解説と研修動画へ直結。L5以降は業務・品質・権限に合わせた個別設計へつなぎます。
1–7問
回答に合わせて質問を最適化
約60秒
クイック診断の目安
L0–L8
9段階で現在地を可視化
使うL1 チャットボット · L2 コパイロット
任せるL3 エージェント · L4 オートパイロット
仕組むL5 ワークフロー · L6 アシスタント
率いるL7 マルチエージェント · L8 オーケストレーター
全員がL8を目指すものではありません。担当業務と役割に必要なレベルを見極めます。
AI-DRIVEN DEVELOPMENT
AIに書かせる。その前に、
人が判断する境界を身につける。
Claude Code / Codexを使い、要件整理から設計・実装・テスト・レビューまでをハンズオンで一巡。研修で終わらず、OJTと伴走で実務定着を支えます。
STEP 1 · リテラシー／利用者
全員の共通理解
AI利用の前提、情報の扱い、責任分界点を60〜90分で揃える。
STEP 2 · 実践者
1日集中ハンズオン
新規開発と既存コード改修を、実装・テスト・レビューまで完走する。
STEP 3 · 実践者＋
実案件への適用
設定ファイル、チーム運用、実案件の責任境界を設計する。
STEP 4 · チャンピオン
チャンピオン育成
4週間伴走し、社内講師・相談窓口として展開できる人材へ。
背骨は一つ。「AIはドラフト権、人は承認権」。
ONE CONTINUOUS JOURNEY
現在地から、組織実装まで。
単発の研修やPoCで終わらせず、行動変化と実務成果を見ながら、次の段階へ進みます。
01 · ASSESS
現在地を測る
行動ベース診断と実技で、個人・部門の現在地を可視化。
02 · LEARN
次の一段を学ぶ
役割とレベルに合う内容で、安全な任せ方と判断を習得。
03 · PRACTICE
実務で試す
ハンズオンとOJTで、自社の業務・開発プロセスへ適用。
04 · SYSTEMIZE
仕組みにする
レビュー、権限、記録、再利用可能なスキルを設計。
05 · SCALE
組織へ広げる
チャンピオンとAIエージェントで、部門・会社へ展開。
AI AGENTS
学んだ先に、AIと働く組織をつくる。
あなたの相棒から、部門、会社へ。人が承認権を持ったまま、AIに任せられる仕事と範囲を広げます。
あなたの相棒として
「部署の標準業務を、AIと分担して回したい」
あなたの部門として
YOUR-DEPARTMENT-AGENTS
受付からレビューまで、役割を持つAIエージェントが部門の仕事を分担する。
部門エージェントを見る →「AIを個人技で終わらせず、組織の力にしたい」
あなたの会社として
YOUR-COMPANY-AGENTS
AI社員 × スキル × ポリシーで、誰が何をどこまで判断できるかを透明にする。
動いている実例を見る →SHOWCASE
GENUP が自社で動かしているサンプル
YOUR-COMPANY-AGENTS の GENUP 実装サンプルとして、GENUP-AGENTS を Showcase で公開しています。
思想や設計だけでは見えにくい、AI社員、部署、成果物、投稿のつながりを実例として確認できます。自社で広げるときの運用イメージをつかむための参照先です。
動いている実例を見るINSIGHTS
GENUPの視点
AIエージェント設計、生成AI活用、AIガバナンス、ITセキュリティの論点を記事化しています。
Agent Design
AIエージェントを増やす前に決めるべきこと
エージェント数ではなく、受付、レビュー、保存先、権限から設計する。部門単位でAI運用を始める前の判断軸を整理します。
記事を読む →
AX / Strategy
AXはなぜDXより難しいのか
AI導入はツール選定だけでは終わりません。仕事のやり方そのものを再設計する観点から、AXの難しさを整理します。
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AI Governance
生成AI利用ガイドラインを“使えるルール”にする設計
禁止事項の羅列ではなく、現場で判断できる基準に落とし込むためのガイドライン設計ポイントを解説します。
記事を読む →
Execution
「PoCで終わる」AIプロジェクトの共通点
失敗要因は技術より組織にあります。PoCから本番展開へ進む際に、どこで止まりやすいかを実務観点で整理します。
記事を読む →CONTACT
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