業務改善・自動化
業務効率化・AIワークフロー設計
繰り返し作業をそのまま自動化するのではなく、入力、判断、確認、例外処理まで含めて業務の流れを見直します。AIに適する工程と、人が判断を担う工程を切り分け、現場で試せる改善設計を行います。
こんな課題を検討する方に
転記、分類、文書確認などの定型作業が多いチーム
SERVICES / 課題から選ぶ
AI活用・業務最適化サービス一覧
AIを導入すること自体を目的にせず、業務のどこに課題があり、どんな情報を使い、誰が結果を確かめるのかから検討します。現状診断から業務設計、分析、連携、開発、組織支援まで、いま必要な問いに合う相談先をお選びください。
最初の一歩が決まらない方へ
まず業務の流れと、改善の余地を整理する
AI活用・業務フロー診断では、対象業務や関係者、既存のシステム、データの状態を一緒に棚卸しします。AIを使う案だけでなく、手順の見直しや既存機能の活用も含めて候補を比べ、小さく検証する場合の優先順位と確認事項をまとめます。
- 対象業務と関係者の整理
- 利用可能なデータ、システム、制約の棚卸し
- 候補ユースケースの効果指標・リスク・実現条件の比較
- 小規模検証へ進む場合の優先順位と検討事項の提示
業務手順や帳票を見ながら、現場の課題を具体化します。
診断は導入や開発を前提とするものではありません。対象業務の範囲や関係者を確認し、オンラインを基本に、必要に応じた進め方を個別に相談します。
課題に合わせて比較
いま解きたい問いから、サービスを選ぶ
「診断」「設計」「開発」は別々の名前でも、実際には検討の段階と担当する問いが異なります。業務の対象がまだ曖昧なら現状整理から、課題と手順が見えているなら業務設計や連携の検討から、すでにAIを使っているなら性能評価から始める方法があります。
02
改善する工程が見えている
手順や例外処理を組み替えるなら業務フロー設計、独自要件の実現を検討するならカスタム開発、既存ツールとデータをつなぐならシステム連携を確認します。
03
分析・運用の質を確かめたい
業務上の判断に予測を使うなら予測分析、既存AIの品質や費用を見直すなら性能最適化。利用者の学びや組織ルールには研修・ガバナンス支援が役立ちます。
各サービスの対象・検討範囲を、下のグループからご覧ください。
01 / SERVICE AREA
業務を整え、AIを組み込む
何を自動化するかだけでなく、手順や例外、人が確認する場所まで含めて考えます。
対象と進め方を見る
カスタム開発
カスタムAIワークフロー開発
汎用ツールだけでは対応しにくい業務に向け、対象工程、データ、利用者、評価基準を明確にしたAIワークフローを設計・開発します。導入前に小さな検証範囲を定め、期待する動作と対応できないケースを確認します。
こんな課題を検討する方に
業務固有の文書や判断ルールを扱う組織
02 / SERVICE AREA
予測・性能を評価する
予測値を使う意思決定や、AIの品質・速度・運用負荷を確かめたい場合の支援です。
予測分析
予測分析・意思決定支援
需要、在庫、設備状態、問い合わせ量など、業務上の判断に役立つ予測テーマを設計します。利用できるデータの限界や予測の不確実性を確認し、予測値を現場の判断につなぐ運用まで検討します。
こんな課題を検討する方に
過去の実績データを計画や配員に活用したい事業者
性能評価・改善
AI・業務プロセスの性能最適化
既存のAIモデルやAIを含む業務フローを、速度だけでなく精度、安定性、運用負荷、費用の観点から評価します。変更前後を比較できる基準を置き、ボトルネックに沿って改善案を検討します。
こんな課題を検討する方に
回答品質にばらつきがある生成AI活用
03 / SERVICE AREA
既存の仕組みとつなぐ
データの流れや権限、障害時の扱いを整理して、既存環境を活かす連携を検討します。
システム連携
AIシステム連携設計
CRM、ERP、データベース、社内ツールなど既存環境とAI機能の連携を設計します。データの受け渡しだけでなく、権限、例外処理、記録、保守のしやすさまで確認し、既存システムを活かす構成を検討します。
こんな課題を検討する方に
AIを既存の業務画面や社内データにつなぎたい組織
検討のポイント
接続方法だけでなく、誰がどの情報を扱うか、連携に失敗したとき業務をどう続けるかも設計の対象です。外部サービスの条件やデータの処理場所は、利用前に確認します。
04 / SERVICE AREA
人と組織の準備を整える
利用者が迷わず確認できるルールや、業務に根差した学びの場を設計します。
研修・組織定着
業務で使うAIリテラシー研修
管理職と現場担当者が、AIの得意・不得意を理解し、自分たちの業務で安全かつ実務的に活用するための研修です。一般論にとどまらず、入力情報の扱い、出力の確認、業務設計、利用ルールを具体的な演習で扱います。
こんな課題を検討する方に
生成AIの利用ルールを整えたい組織
リスク管理・ガバナンス
責任あるAI活用・ガバナンス設計
AIの利用目的、データの扱い、出力の影響、担当者の責任を整理し、組織の規模や用途に応じた運用ルールを検討します。法的判断を代替するものではなく、技術・業務面で確認すべき論点を可視化します。
こんな課題を検討する方に
社内で生成AIや予測モデルの利用を始める組織
相談前に整理できること
すべて揃っていなくても、話を始められます
相談内容に応じて、業務手順や帳票の例、現在使っているシステムの概要、困っている作業、改善を判断する指標などが検討の手がかりになります。機密情報や個人情報を含む資料を、相談の初期段階でメールに添付する必要はありません。まずは業務の概要と、何を確かめたいかをお知らせください。
- 業務手順や帳票の例
- 現在利用しているシステムの概要
- 課題と改善を判断するための指標
対象範囲、料金、納期、保守の内容などは一律の条件を掲載していません。ご相談内容や必要な確認事項を伺ったうえで、個別に確認します。メールでの問い合わせだけで契約や導入が確定することはありません。
活用設計例：文書受付・分類の確認支援NEXT STEP
サービス選びの前に、候補業務を整理する
反復頻度、情報の揃い方、例外の多さ、誤りが起きた場合の影響などを見れば、AI以外の改善策も含めて候補を比較できます。小さく試す範囲や、続行・修正・中止の判断条件を考えるためのガイドです。
実務ガイド
AI導入の最初の業務をどう選ぶ？小さく検証できる候補の見つけ方
技術名から始めず、業務条件を見比べて着手点を選ぶ手順を紹介します。