AIアシスタントが加わると、
組織はもっと強くなる。
ChatGPTで「聞く・相談する」から、AIが実際に業務を「実行する」時代へ。
どの業務から始めるかを一緒に決めて、小さく試しながら進めます。
AIは「会話」からタスク依頼へ
ChatGPTの登場でAIに「聞く」ことは当たり前になりました。
次のステップは、AIに「やってもらう」ことです。
AIに「聞く・相談する」
- 質問して答えをもらう
- その答えを使って人が作業する
- 最終的な実行は人がやる
- 使った後は何も残らない
- 毎回同じ作業を人が繰り返す
AIに「タスクを任せる」
- やってほしい業務を指示するだけ
- AIが実際にシステムを操作・実行する
- 人は結果の確認・修正のみ行う
- 手順が仕組みとして積み上がる
- 実行回数が増えても人の負荷は増えない
導入後、こうなります
「触ったことがある」から「業務インフラとして毎日使われている」状態へ。
支援終了時には、以下のような状態を目指します。
AIエージェントが、社員ひとり一人の
「もう1人の優秀なアシスタント」になる。
- ✓ 資料作成・調査・データ整理の初動が自動化される
- ✓ 定型作業に奪われていた時間を本来業務へ戻せる
自動化のハードルが下がっている
人手不足への対応としてシステム化・自動化は有効ですが、
その手段が変わってきています。
自然言語で自動化できるようになった
以前は自動化にはプログラミングの知識が必要でした。最近はAIに日本語で指示するだけで、一定の自動化ができるツールが出てきています。現場の担当者が自分でエージェントを作れるケースも増えています。
- プログラミング不要で業務フローを作れるツールが登場
- 現場の人が自分の業務を自分で自動化できる
- コーディングツールの充実でシステム構築・サーバー設定のハードルも下がっている
エンジニアが関わるとできることが広がる
自然言語ツールだけでは対応しきれない要件も多くあります。既存システムとの連携、複雑な処理の組み合わせ、精度の安定化など、プログラミングとAIを組み合わせることで対応の幅が広がります。
- 既存システム・データとの連携
- 複数の処理を組み合わせた複雑なフロー
- 精度・安定性が求められる業務への対応
自動化しやすい業務の特徴
実行回数が多く、手順が決まっていて、PC上で完結する業務から始めるのが適しています。
実行回数が多い
1回あたりの時間が短くても、毎日繰り返す業務は年間で大きな時間になります。回数が多いほど自動化の効果が出やすくなります。
PC上の作業である
入力・確認・集計・送信・転記など、画面上で完結する業務はAIエージェントで対応しやすい領域です。
手順が決まっている
毎回同じ判断・同じ操作をしている業務は、AIに落とし込みやすく、精度も安定しやすいです。
業界特化のAI活用
汎用的な自動化だけでなく、業種・現場に特有の判断業務にもAIを活用できます。
画像によるOK / NG 判定
製品の外観検査・書類の記入漏れチェック・現場の状態確認など、これまで目視で行っていた判断をAIに任せることができます。
OKのデータ・NGのデータを学習させることで判断精度が高まり、現場ごとの基準に合わせた検査が可能になります。
- 良品・不良品の外観チェックを自動化
- 過去のOK/NGデータで精度を継続改善
- 目視検査の属人化・見落としを防ぐ
- カメラ画像・スキャン画像など様々な入力に対応
書類・フォームのチェック
申請書・契約書・報告書などの記入内容をAIがチェック。ルール違反・記入漏れを自動で検出します。
数値データの異常検知
売上・在庫・勤怠などの数値データを継続監視し、通常と異なる動きを検知してアラートを出します。
テキスト分類・仕分け
問い合わせメール・レポート・コメントなどを内容で自動分類。担当者への振り分けや集計に活用できます。
自社での取り組み
自社内でも同じ進め方で業務の自動化を続けています。
社内で稼働中の自動化
書類選考・経費チェック・仕訳分類・日報分析など、社内の繰り返し業務を順に自動化しています。複数のAIエージェントが現在も動いています。
定着させることの難しさ
作るだけでは使われません。使う人・使い方・運用の設計まで含めないと定着しない、ということを自社でも経験しています。
プログラミングとAIエージェントを組み合わせて実装する
汎用ツールをそのまま使うのではなく、その業務に合わせて設計・実装します。 ノーコードツールでは対応しきれない細かい要件も、プログラミングとAIを組み合わせることで対応できます。
クラウドサービスと繋がるAIエージェント
AIエージェントは単体で動くだけでなく、社内外のサービスに接続して情報を取りに行けます。
「あのデータを教えて」「レポートをまとめて」が会話一言で実現します。
経営者・管理職の時間を大幅に解放する
ルーティーンの確認・判断業務をAIに任せることで、
より本質的な意思決定に集中できます。
ルーティーン業務の自動化
定型報告・集計・送信など、毎週・毎月繰り返す管理業務をAIが代行します。
レポートの自動生成
週次・月次の経営レポートをAIが自動で作成。数字の集計から文章化まで対応します。
勤怠・報告のチェックとアラート
未提出・異常値・ルール違反をAIが自動検知して通知。見逃しをなくします。
社員の状況管理
勤怠・日報・面談記録などの複数情報を統合し、管理者が必要な情報を要約して届けます。
人事考課に必要なデータの自動整理
評価時期に必要な実績・行動・報告データをAIがまとめて提示。担当者ごとの傾向や変化も把握しやすくなります。
技術変化への向き合い方
AIをはじめとする技術の変化は速く、全体を把握し続けることは難しい状況です。
継続的なキャッチアップ
私たち自身もキャッチアップしながら実践しています。
- 新しいAIツール・モデルを継続的に評価している
- 自社で試してから、使えると判断したものを活用する
- 技術の変化に合わせて実装を更新していく
外部の技術パートナーとして関わる
技術変化を社内だけで追いかけるのは負荷が高くなります。外部パートナーとして継続的に関わることで、最新の動向を業務に活かせる形でご提供できます。
- 技術トレンドの整理・情報共有
- 自社業務への適用可否の判断支援
- 実装・運用まで含めた継続的なサポート
私たちが提供する3つの価値
「便利なツールを納品して終わり」ではありません。
現場の業務を一緒に動かし、生産性が上がり続ける仕組みを作ります。
社員の生産性を高める
属人化・手作業・転記・チェックといった「本来やらなくていい仕事」を仕組みで減らし、社員が本業に集中できる環境を作ります。導入後の効果は数値で可視化します。
お客様と伴走する
要件を投げてもらってブラックボックスで作るのではなく、業務を理解した上で「次に何をすべきか」を一緒に決めながら進めます。検討から運用まで、隣にいる存在として支援します。
ノウハウを伝達する
当社が業務効率化・AI活用・自動化で積み上げてきた知見を、現場の方が再現できる形でお渡しします。最終的には貴社の中で改善が回り続ける状態を目指します。
進め方
業務によって適した形は変わります。まず1つ試して、結果を確認してから次を決めます。
業務を棚卸しする
繰り返している作業を洗い出し、AI化の優先度を一緒に決めます。
1つ選んで作る
最初の1業務に絞り、その業務に合ったAIエージェントを実装します。
動かして確認する
実際に動かし、精度・使いやすさを現場で確認。納得の上で次へ進みます。
横に広げていく
うまくいったパターンを他の業務・他の部門へ展開していきます。
支援の形は選べます
導入の段階や社内体制に合わせて、適切な関わり方を選んでいただけます。
常駐支援
弊社エンジニアが御社に常駐し、現場と一緒にツールを作りながら導入を進めます。立ち上げ期に最も効果的な形です。
受託開発
要件が固まっている業務ツール・AIエージェントは、受託開発として実装から運用まで一括でお引き受けします。
定期ミーティング
週次・月次で進捗確認と課題整理を行います。社内での推進体制が整ってきたら、この形に移行するケースが多いです。
教育・トレーニング
Claude Code・AIツールの使い方を、御社のIT担当者・現場担当者に合わせてレクチャーします。自走できる体制づくりを支援します。
現場訪問 × オンライン支援の
ハイブリッド体制
業務の理解は現場で。改善のスピードはオンラインで。
2つの支援スタイルを組み合わせ、密度と機動力を両立します。
🏢 ONSITE — 現場に出向き、一緒に取り組む
定期的にお客様の現場へ訪問し、実際の業務をその場で観察・ヒアリング。担当者の手元の動きや紙・口頭でやり取りされている情報まで把握した上で改善案を組み立てます。
- 業務観察ワークショップ（半日〜1日）
- 現場担当者との直接ヒアリング
- 関係部門を集めた合同検討会
- 導入立ち会い・操作トレーニング
- 運用定着フォローアップ
💻 ONLINE — オンラインでタイムリーに支援
Chatwork / Slack / Google Meet 等で常時繋がる体制を取り、「これ困った」「ここ変えたい」をその日のうちに動かします。会議を待たずに改善が積み上がります。
- 常時チャット相談（即時〜当日対応）
- 画面共有での操作レクチャー
- 短サイクルのデモ・レビュー会
- 機能追加・改修のスピード反映
- 運用状況のオンラインモニタリング
データの取り扱いと安全性
社内データ連携時のセキュリティ・プライバシーの考え方をお伝えします。
データの管理方針
- AIへ送信するデータは、処理に必要な最小限の情報に絞って設計します
- 利用するAI APIは学習に使用しないオプション（APIモード）で運用します
- 社内サーバー・プライベートクラウド上での処理も対応可能です
導入時の確認事項
- 社内のセキュリティポリシー・情報管理規程との整合性を事前に確認します
- 利用するAPIベンダーの規約・データ処理契約（DPA）を共有します
- 製薬・医療・金融など規制産業の要件にも対応した設計が可能です
- 必要に応じてセキュリティチェックシートへの対応も行います
まずは30分の無料相談から
御社の業務課題を分析し、最もROIの高いAIエージェント活用をご提案します。
まずどの業務が対象になるか、一緒に考えるところから始めます。