AI導入支援・
業務自動化
ビジネスを、
AIで変革する。
書類のデータ化、問い合わせ対応、需要予測、そして社内のAI人材育成まで。
人がやらなくていい作業をAIに移し、判断と創造に時間を戻します。
日本の中小企業の多くが、
同じ壁にぶつかっています。
多くの企業が直面する業務課題。AIソリューションが解決への鍵となります。
書類管理の煩雑さ
膨大な書類の整理・検索・管理に多大な時間を費やしている。紙とデジタルが混在し、情報の一元管理ができない。
反復作業の非効率性
データ入力・レポート作成・顧客対応など、同じ作業を繰り返す業務に人的リソースが奪われている。
生成AIが定着しない
ツールは契約したが、使っているのは一部の人だけ。業務のどこに効くのかが共有されないまま止まっている。
任せる範囲が決まらない
AIに任せていい業務と、人が判断すべき業務の線引きができない。精度への不安から、検討が止まってしまう。
AI人材の不足
AI活用の重要性は理解しているが、社内にAIを理解し活用できる人材がいない。教育体制も整っていない。
データ活用の未整備
蓄積されたデータを有効活用できていない。分析やインサイト抽出のノウハウがなく、宝の持ち腐れ状態。
AIで実現する、
業務革新。
AI業務自動化
書類管理・データ入力・顧客対応など、反復的な業務をAIが自動化。人的ミスを削減し、従業員は創造的な業務に集中できます。
- OCRとAIによる書類の自動分類・データ化
- 自然言語処理を活用した業務問い合わせ対応
- RPAとAIの統合による業務フロー最適化
- レポート・資料の自動生成
生成AIの業務活用
契約して終わりにしないために、どの業務にどう使うかまで一緒に決めます。社内のルールづくりまで含めて支援します。
- 議事録の要約・資料ドラフトの自動生成
- 社内ナレッジを検索できるAIチャット
- 業務ごとのプロンプト設計と手順書
- 入力してよい情報の社内ルール整備
AI人材育成プログラム
社内にAI活用を推進できる人材を育成。座学だけでなく実践的なプロジェクトを通じて、即戦力となるスキルを習得します。
- 経営層向けAI戦略ワークショップ
- 現場担当者向けAIツール活用トレーニング
- 技術担当向けAI開発・実装研修
- 継続的なフォローアップとコンサルティング
データ分析・需要予測
蓄積されたデータをAIで分析し、ビジネスインサイトを抽出。需要予測・顧客行動分析など、意思決定を強力にサポートします。
- 売上・需要予測モデルの構築
- 顧客セグメンテーションとパーソナライゼーション
- 異常検知・リスク予測
- 分析結果の定期レポート化
「何を入力していいか分からない」を、先に決めます。
生成AIが社内で止まる原因の多くは、性能ではなく判断の不在です。顧客情報や図面をAIに渡してよいのか、 どのツールなら許容できるのか。使う前にその線引きを一緒に決めて、社内ルールの文書化まで支援します。
提供サービス一覧
業界・業種を問わず、
幅広いAIソリューションを提供しています。
文書管理AI
契約書、請求書、稟議書など、あらゆる文書をAIが自動分類・検索可能に。
カスタマーサポートAI
24時間対応のAIチャットボットで、顧客満足度向上とサポートコスト削減を実現。
売上・需要予測AI
過去の売上と天候・曜日・イベントから、翌日以降の需要を予測。仕入れと人員配置の判断を支えます。
勤怠データのAI分析
溜まった勤怠データから、残業が偏っている部署や離職の兆しを検知。手を打つ前に気づけます。
顧客セグメンテーションAI
顧客を購買傾向で自動的に分類し、誰にいつ何を届けるかを提案。配信の自動化まで繋げられます。
発注量の最適化AI
需要予測をもとに発注のタイミングと数量を提案。過剰在庫と欠品の両方を減らします。
業務に合わせたシステムそのものを作りたい場合は、オーダーメイドシステム開発でご相談ください。AIの組み込みも一体で設計します。
システム開発をみるAI導入の進め方
いきなり全社に入れません。ひとつの業務で小さく試し、効果を確かめてから広げます。
無料相談・業務の棚卸し
現場の業務を一緒に見せていただき、AIで解ける課題と、別の手段のほうが向く課題を分けます。「AIを入れないほうがいい」とお伝えすることもあります。
試験導入（PoC）
対象をひとつの業務に絞って、小さく試します。作業時間がどれだけ減ったかを数字で確認してから、広げるかどうかを判断していただきます。
本導入・業務への組み込み
効果が確認できたら本導入。いまお使いのツールや業務フローに合わせて組み込みます。必要なら既存システムとの連携も行います。
社内定着・人材育成
使う人向けのトレーニングと、入力してよい情報の社内ルールづくりまで支援します。一部の人だけが使う状態にしないための段階です。
効果測定・改善
精度と使われ方を見ながら継続的に改善し、対象の業務を広げていきます。AIの進化に合わせた見直しもこちらで行います。