業務の整理・人とAIの分担設計
担当者、入力する情報、処理、確認、共有先を書き出します。AIに任せる候補と、人が判断する場面を整理し、取り組む対象を絞ります。
業務フロー/対象業務の優先順位/役割分担
同じ情報の転記、メールやチャットでの情報探し、担当者間の連絡調整など、日々の手間について担当者から実際の手順を伺い、人とAIの役割を決めます。小さな範囲で試してから、ツールや業務アプリを導入し、使い続けるための手順を整えます。

既存のツールを活かす方法、新しいツールを導入する方法、業務アプリを作る方法。対象業務と運用する人に合わせて検討します。
担当者、入力する情報、処理、確認、共有先を書き出します。AIに任せる候補と、人が判断する場面を整理し、取り組む対象を絞ります。
業務フロー/対象業務の優先順位/役割分担
必要な機能と使用できる環境を確認し、小さな範囲で試します。出力の根拠、情報不足や例外への対応、人の確認まで含めて検証します。
仕様・試行計画/試作品または設定案/検証記録
検証結果から、導入に進む条件と残る課題を整理します。担当、権限、操作手順、エラー時の対応を明確にし、合意した範囲で導入を支援します。
導入計画/操作・確認手順/役割と対応範囲
作成する資料と対応範囲は、ご相談内容に応じてご提案時に明示します。
設定や開発を始める前に、対象業務、必要な機能、成果物、双方の役割を明確にします。
実際の手順、使っている資料・ツール、担当者間の受け渡しを伺い、重複や確認待ちが生じる工程を整理します。
人とAIが行う作業、必要なデータ、確認・承認の担当、利用環境、止める条件を設計します。
サンプルなど取り扱いを確認したデータで試します。正常に進む場合だけでなく、情報不足や例外がある場合も確かめます。
検証で分かった課題をもとに、導入範囲、手順、権限、費用、運用担当を確認します。仕様・条件に合意してから次の段階へ進みます。
本番データの移行、外部サービスとの接続、個別開発、監視・保守は、作業ごとに実現性と担当範囲を確認します。試作の契約に自動で含まれるものではありません。追加の作業が必要な場合は、仕様・費用・期間に合意してから進めます。

スタッフ各自とのシフトの連絡・調整に手間がかかっていた飲食店で、AIエージェント導入の基礎レクチャーを行い、自社仕様の業務改善アプリの作成を支援しました。
課題と取り組みを読む企業名を伏せてご紹介する支援事例です。
仕組みを作るだけでなく、社内でどう使うか、どのような投資が必要かも検討できます。課題に応じて関連する支援を組み合わせます。
各サービスは単独でもご相談いただけます。組み合わせる場合も、必要な範囲と条件を個別に確認します。
対象業務、既存システム、データの状態、連携や開発の必要性により作業が変わるため、費用・期間は個別にお見積もりします。
目的・現状・希望時期を整理します。
作業、成果物、双方の担当を明確にします。
費用と期間、準備するものをご案内します。
はい。普段の業務を担当する方から、現在の手順と困っていることを伺います。導入後に誰が管理し、処理結果を確認するかも含めて検討します。
契約や機能、データの出力・連携方法を確認して検討します。既存ツールを使う場合と、新しい仕組みに変える場合の作業・費用・運用を比べ、ご提案します。
ご相談いただけます。解決したい課題、必要な機能、使用環境、データと権限の条件を確認し、対応可能な範囲と進め方をご提案します。試作と本番導入は分けて仕様・費用を確認します。
対象業務に合わせて、作業時間、修正の件数、確認待ちなどの指標を選びます。準備や修正・確認の手間も含め、同じ条件で比較できる方法を定めます。一定の削減率や成果は保証しません。
AI Buildは、研修用環境での試作・検証と、自社への導入計画を学ぶ研修です。本番環境への接続やデータ移行、開発、運用保守は別の支援範囲として、必要な作業と条件を確認します。
使いたいツールが決まっていなくても、ご相談いただけます。日々の手順と困りごとから、取り組む内容を整理します。