LARK AI SEMINAR / 2026.07.16

仕事の流れの中に、
自然に溶け込む AI。

Larkで始めるAI活用 — 世界観と、「自分の業務でこう使える」のイメージづくり

本日の対象

飲食業界キーユーザーの皆さま

本日のゴール

明日から、自分の業務でAIを試せる状態になる

// AGENDA

本日の流れ

PHASE 1 · 概念 — なぜ、いまAIなのか

1AIはこれからの仕事のデフォルト
マインドセット:なぜ今、全員がAIなのか5分

2なぜLarkがAIの基盤になるのか
Context × Hands × セキュリティ10分

PHASE 2 · 実践 — Larkで何ができるか

3AIの一歩前に、まずDX化
ローカルのExcel・Word・PPTをLarkへ一括インポート10分

4実演:Lark AIの世界
機能の全体像(Onepage)+ 5つのライブデモ30分

5プロンプトの書き方
AIへの「指示出し」のコツ — 新人教育と同じ10分

PHASE 3 · 自分でやってみる

6ワークショップ & 発表
実際に動かしてみる(〜16:00)→ 各自発表(16:00〜)午後

// 01 · MINDSET

AIは、これからの仕事の「デフォルト」

Excelやメールとおなじ「当たり前の道具」になる — 使いこなす力が、あなたの武器になる

💼業務改善のためだけではない

AIを使いこなす力は、個人のスキル・キャリアの必須装備になっていく

⚖️差がつくのは「使うか、使わないか」

AIに仕事を奪われるのではなく、使う人と使わない人の差が開いていく

🚀キーユーザーの皆さんは、社内の先駆者

今日の学びは会社のためであり、自分自身への投資でもある

10年前

「タブレットで注文なんて…」

▼

いま

タブレット注文が、当たり前

AIも、同じ道をたどります。

// 02 · WHY LARK

なぜLarkが、AIのいちばんの活躍場所なのか

AIの賢さは「どれだけ文脈を知っているか」で決まる — Larkには、その全部がある

🧠Context(文脈)

Lark上の議事録・チャット・文書・データ、すべてがAIの「知識源」

🦾Hands(実行力)

理解するだけでなく、Lark上で「実行」までできる

🔐セキュリティ

権限範囲を厳守。見えない情報はAIにも見えない

一般のAIチャット:「店長会議の決定事項まとめて」→ ✕ 答えられない(内容を知らない)

Lark の AI: 同じ質問に → ◎ 即答し、タスク化まで実行

だから、可能性は無限に。—「業務の中に住んでいるAI」

// 03 · FIRST STEP

AIの一歩前に — まず「DX化」から

ローカルのファイルはAIから見えない。Larkに置くことが、AI活用のスタートライン

PCの中に、眠っていませんか?

📊 Excel — シフト表・発注表・棚卸表
📄 Word — マニュアル・レシピ・研修資料
📽 PPT — 店舗会議・本部報告の資料

ローカルファイルは、AIから「見えない」宝の持ち腐れ

一括インポート

Larkに移すと、こう変わる

AIが読める(要約・検索・Q&A)
「最新版どれ?」問題が消える
スマホで現場から見られる・書ける
変更履歴が残り、誰がいつ更新したか分かる

💡作り直しは不要 — 一括インポートでまとめて自動変換。 Excel → スプレッドシート / Base、Word → ドキュメント、PPT → スライド

// 04-1 · OVERVIEW

Lark AI 機能の全体像

すぐ使えるものから高度な自動化まで、6つ — 詳細は別紙の Onepage をご覧ください

AIノート01

会議の要約・To-Do抽出・タスク化。議事録作成の手間をゼロに

全社員

Base AI 標準機能02

テーブルの自動分類・分析・自動化。データ業務にAIを組み込み

全社員

ナレッジAI03

社内情報へのQ&A・資料の下書き生成

全社員

AnyGen AI Assistant04

業務代行・レポート生成・自動配信を担うAIアシスタント

管理層 → 全社員

Lark CLI05

AI Agent × Larkの自動連携。定型業務を丸ごと自動化

IT・上級者 → 全社員

Base AI 構築能力06

対話するだけで業務システムを構築(近日公開)

Base利用者

// 04-2 · LIVE DEMO

実演:AIが働く5つのシーン

細かい操作より、「データを置く → AIに任せる → 結果が届く」という流れに注目してください

1履歴書AI分析
履歴書PDFをBaseに入れるだけ。テキスト抽出 → AI分析 → 候補者を一覧で比較採用

2店舗口コミ AI Agent
Googleの口コミをAIが毎日収集・分析。サマリー・新着レビュー・今日の見立て・優先対応を自動レポート店舗運営

3AIテスト
研修・理解度チェックのテストを、作成から採点までAIにお任せ教育

4AIシフト
条件を伝えるだけで、シフト案をAIが自動作成労務

5課題テキスト → AnyGen
物流部の課題文をそのまま読ませて、解決ソリューションを自動で構築課題解決

// 05 · PROMPT

プロンプトの書き方 — 新人への指示出しと同じ

難しい技術ではない。「伝え方」のちょっとしたコツだけ

基本の型

役割+ 背景+ やってほしいこと+ 形式

✕ 惜しい例

「まとめて」

◎ 良い例(色は上の「型」に対応)

「あなたは飲食店の店長です。この会議メモから、決定事項と各店舗がやるべきことを、店舗別に箇条書きでまとめてください」

1具体的に
「いい感じに」ではなく「300字以内で」「表形式で」

2背景を渡す
誰向けか、何に使うかを伝える(新人向け? 本部向け?)

3一発で完璧を求めない
「もっと短く」「敬語で」と会話しながら育てればOK

// 06 · WORKSHOP

実際に動かしてみる

ここからは皆さんの時間です — 完璧なものより、「できそう」のイメージを持ち帰る

いま〜 16:00

手を動かすワークショップ

自分の業務を題材に、AIを実際に触ってみる(講師がサポートします)

16:00 〜各自発表(ひとり10分・この3点で)

① 自分の業務でできること — 今日試して見つけた活用シーン

② どのくらい効果が見えそうか — Before/Afterの時間削減など

③ これからトライしてみたいこと

迷ったら、ここから(どれか1つでOK)

Aファイルをインポート
手元のExcel・WordをLarkに一括インポートしてみる

BBaseを整理
既存データをBaseに入れて、AIフィールドで分類・要約

Cデモを再現
口コミAgent・履歴書分析など、気になったデモをなぞる

D課題をAIに相談
自分の業務課題を文章にして、AnyGenに読ませてみる

うまくいかなくても大丈夫。「AIとの試行錯誤」自体が、今日の成果です。

// TAKEAWAY

今日、持ち帰ってほしい3つ

1AIは、自分のキャリアへの投資
これからの仕事のデフォルト。今日から触った人が、先に行く

2Larkは、AIのいちばんの活躍場所
情報(Context)と実行力(Hands)が、すでに揃っている

3始め方は、驚くほど簡単
ファイルをLarkに移す。そして毎日1回、AIに頼んでみる

📌 明日からの宿題:
① 必要なローカルファイルを、Larkへインポート
② AI込みのDXを、自分の部門・関連チームへ検討・展開