実務経験

NPO法人代表理事として（自組織）

理事会ガバナンス・経費精算システムの内製化

理事会の招集・決議から経費精算まで、法令要件を伴うNPO運営業務をClaude Codeで内製化。連絡手段のLINEからGoogle Chatへの統一も同時に進めました。

背景と課題

• 連絡手段の分散：個人のLINEグループでの連絡が中心で、組織として記録・監査できる状態になっていなかった。
• 意思決定の法令適合性：理事会の招集・決議には、定款やNPO法が定める招集権限・招集期間・監事への通知・利益相反時の議決除外など、細かな要件を正確に運用へ落とし込む必要があった。
• 経費精算の属人化：承認フローが整っておらず、処理の遅れや確認漏れのおそれがあった。

判断と方針

「ツールを導入する」のではなく、「法令要件をシステムのルールとして実装する」ことを最優先にしました。

1. 連絡手段をGoogle Chatに統一し、組織として運用・監査できる形にする。
2. 招集期間・定足数・利益相反といった要件を、現場が迷わず運用できる形でGoogle Apps Scriptに落とし込む。
3. 要件定義から実装・デバッグ・実機検証までを、外部ベンダーに頼らずClaude Codeで一人で回す。

実施内容

• 経費精算ワークフロー：多段階承認、Google Chatでの通知、AIによる勘定科目の推定を実装。役員が実際に申請から承認までを運用しています。
• 理事会の招集：招集権限・招集期間のルールを実装し、招集請求・招集設定・議案資料の添付から招集通知の送信までを一つの流れにしました。
• 理事会の決議：対面・非対面のいずれにも対応するWeb決議を構築。定足数の自動判定と、利益相反となる理事の票を除いた議決ロジックを実装しました。
• 会計書類の自動生成：宮崎県のNPO法人会計様式（第14〜16号）に対応した書類を自動で作る仕組みを構築。
• 文書管理の再設計：共有ドライブの権限をGoogleグループ単位で設計し直し、個人情報を含む文書を隔離しました。

得られた知見

NPOのガバナンスで本当に難しいのは「ツールを入れること」ではなく、招集期限・定足数・利益相反といった法令要件を、現場が迷わず運用できるルールとしてシステムに落とし込むことです。IT習熟度の差を前提にした「誰でも使える仕組み」が、継続の鍵になります。

前職（自動車教育関連の事業会社）

国家資格スクール・公的職業訓練の立ち上げと運営

規制の厳しい国家資格制度と公的職業訓練事業を、要件定義から運営・監査対応まで担当し、繰り返し立ち上げました。

背景と課題

• 認定基準の複雑さ：国土交通省・厚生労働省（機構）の認定基準を正確に満たし、監査に耐える運営体制を作る必要があった。
• 反復できる運営：一度きりではなく、複数コース・複数拠点へ繰り返し展開できる「型」が求められた。
• 事務工数とヒューマンエラー：受講データの集計や報告書類への転記が手作業で、転記ミスが頻発していた。

判断と方針

「申請を通す」ことをゴールにせず、「認定基準を、現場が迷わず繰り返せる仕組みに変換する」ことを最優先にしました。認定基準を要件として構造化し、証拠・記録が自然に残る運用を設計し、一度作った型をテンプレート化しました。

実施内容と結果

• 無人航空機操縦者技能証明（国土交通省・登録講習機関）：管理者・カリキュラム設計・講師・修了審査員・監査対応までを基本的に一人で担当しました。
• 求職者支援訓練（厚生労働省・JEED認定、eラーニング）：認定申請、カリキュラム設計、LMS要件の確認、就職支援体制の構築、監査対応までを一人で担当。4〜6か月に1回のペースで4コースを立ち上げました。
• 外部からの評価：労働局から好事例としてヒアリングを受け、他県の機構支部からの招致で新拠点を1校開設しました。
• 帳票の自動化：生成AIツールで作った自動集計の仕組みにより転記ミスを解消し、毎日約30分かかっていた作業を週1回・5分程度に短縮しました。

得られた知見

規制対応の本質は「書類を通すこと」ではなく、認定基準という複雑なルールを、現場が迷わず繰り返し運用できる仕組みに変換することです。この経験は、のちのNPO法人の設立や理事会ガバナンスのシステム化にもそのまま活きています。

自ら設立したEC事業会社の経営

13万点超のデータを扱うEC事業の運営・改善

データの構造化と自動化により、少人数での多店舗・越境EC運営を実現しました。

背景と課題

• データ管理の限界：自動車部品やアウトドア用品など取扱商品が13万点を超え、手作業や一般的な管理ツールでは在庫更新・出品管理が追いつかなかった。
• 多チャネル運営の複雑さ：Yahoo!ショッピング（4店舗）、ヤフオク!、Amazon、eBay（海外輸出）と、仕様の異なるプラットフォームを同時に運用していた。
• 在庫リスクと機会損失：メーカー在庫と連動できず、売り越しや更新遅れによる失注が起きていた。

判断と方針

「人手による運営」は不可能と定義し、データの構造化と独自ツールの内製を軸に、属人性を排したシステム構築を最優先しました。

1. すべてのプラットフォームの元データをMicrosoft Accessで構造化し、一元管理する。
2. 各モールの仕様や制限をデータベース側で吸収し、最適な出品CSVを生成する。
3. メーカーごとに異なるデータ形式や表記ゆれを、プログラム側で自動的に名寄せ・クレンジングする。

実施内容と結果

• メーカーサイトから在庫・価格を自動取得するツールと、自社在庫と突合して各モールへ定時アップロードする仕組みを、要件定義からバグ修正まで主導して外注エンジニアと構築。
• 広告費・モール手数料・物流費を商品単位で算出し、商品ごとの損益を管理。
• 3期連続で前年度比200%の売上成長。数十人規模を要するデータ管理を最小限の人数で運用し、在庫同期の自動化で売り越しを大幅に減らしました。