事業内容

背景

多数の案件と人材を抱える組織では、アサインの検討が担当者の記憶や人脈に依存しやすく、最適な組み合わせの発見と検討の速度に課題がありました。

支援内容

社内の人材情報と案件情報を横断し、要件に適合する候補の探索と配置案の提示を行うAIエージェントを構築しました。既存のCRMと連携させ、実務の導線の中で自然に使える形に実装しています。ローコード基盤を採用し、先方の担当部門が自ら手を入れられる構成としました。

支援の広がり

エージェントの構築に留まらず、人的資本経営の観点からのAI活用戦略の策定を伴走支援。複数のAIエージェントの開発と社内展開へ、取り組みが広がっています。担当者の記憶に頼っていたアサインの知見は、データと仕組みとして組織に残り始めています。

背景

全国に数百の店舗を展開する、宿泊業界大手のグループでは、運営ノウハウが文書として蓄積されている一方、現場が必要な場面で必要な知識に辿り着けないことが課題でした。

支援内容

約160の社内文書を対象に、質問に対して該当箇所を正確に引き当てる方式のRAGを設計・構築しました。これまで本部に問い合わせて待っていた知識を、現場でその場で引けるようにしています。根拠となる文書を示しながら回答する構成とし、店舗運営の意思決定を現場で支えます。データの取り扱い要件を踏まえ、国内リージョンで処理が完結する基盤へ移行しました。

定着に向けて

週次の定例で現場の声を反映した改善を重ね、環境一式を整理してお引き渡しし、内製での運用に向けた整備を進めています。利用者や店舗の情報、過去のやり取りを踏まえた応答の高度化、権限管理の設計など、拡張のご支援を継続中です。使うほど現場のやり取りと判断の根拠が仕組みとして蓄積され、店舗運営の仕事は少しずつAIへ引き継がれていきます。管理者の時間をお客様と店舗の改善に返していく、その途上にある取り組みです。

背景

経営の意思決定に関わる会議では、議事の把握と整理に多くの労力が割かれ、議論そのものへの集中を妨げていました。

支援内容

オンライン会議に同席し、議事の把握と整理を支援するAIエージェントを構築しました。実際の会議での実証を経て、本格的な導入に向けた整備を進めています。

運用の設計

クラウド環境への移行にあたっては、構成をコードとして管理する手法により、誰が実行しても同じ環境を再現できる構築手順を整備。利用時間帯に合わせて環境を自動で構築・削除する仕組みなど、セキュリティと運用コストの両面から設計しています。会議のたびに生まれる議論の記録は資産として蓄積され、経営の意思決定を支える基盤に育っていきます。

背景

宿泊業界大手のグループにおいて、店舗のシフト作成は、勤務条件・技能・繁閑を同時に踏まえる複雑な業務であり、各店舗の管理者が毎月多くの時間を費やしていました。

支援内容

AIによる自動起案と、人による確認・承認を組み合わせたシフト作成支援アプリケーションを開発しました。会話形式での調整、ルールに基づく一括起案、数理最適化による求解を組み合わせ、担当者は起案結果の確認と微修正に集中できます。

品質と運用

休暇の取得や急な予定変更が生じた際も、シフト全体を作り直すのではなく、影響が最小になる変更で吸収する再調整の仕組みを実装しました。クラウド基盤の段階的な移行や運用コストの可視化まで含め、実運用に耐える形でのご支援を継続しています。起案という仕事はすでに人の手を離れ、人には判断だけが残る分担になりました。この形は、店舗運営の他の業務にもそのまま広げられます。

背景

少人数の専門家組織において、リサーチ・分析等に要する工数が事業拡大の制約となっており、AIによる生産性の抜本的な向上が求められていました。

支援内容

不動産M&Aに関わるリサーチ・分析業務をAIワークフローとして自動化し、担当者自身が改善を続けられる内製化までを支援しました。並行して連続研修による人材育成を行い、組織全体のAI活用力を引き上げています。

支援の広がり

投資先・投資検討先のWeb販促を自動生成する仕組みの構築など、コーポレート業務から投資先のご支援まで領域が広がっています。専門家の時間を専門性が要る仕事へ集中させ、少人数のまま事業を拡大するための基盤づくりです。

背景

企業価値評価や経営分析の実務では、高度な専門性と大量の情報処理が同時に求められ、ビジネスサイドの実務者が自らAIを使いこなすことが課題となっていました。

支援内容

経営・財務情報の分析、論点整理、資料作成といった業務への生成AIの適用を設計し、実務者自身が使いこなせる状態までの内製化を支援しました。取締役会・経営会議に関わる資料分析の高度化など、経営の中枢に近い業務での活用を実現しています。AIを使える実務者が増えるほど、分析の速さがそのまま意思決定の速さになります。

背景

M&Aプロセスの実務は、リサーチ・分析・ドキュメント作成の反復に多大な工数を要し、専門人材の時間を圧迫していました。

支援内容

業務を工程単位に分解し、約100本のAIワークフローとして実装しました。試行運用を経て全社での利用に移行し、現在は利用状況を踏まえた継続的な改善と内製化の支援を行っています。

環境と基盤

情報の取り扱い要件に応じ、自社環境内で完結するセルフホスト構成を採用しました。基盤の刷新にあたっては、オンプレミスとクラウドの比較検討から要件の整理まで、技術面の検討をご支援しています。

経緯

集中研修のご提供から関係が始まり、実装支援、全社展開、基盤整備へと段階的に支援範囲が広がってきた、当社のFDEモデルを象徴する取り組みです。約100本のワークフローは、業務の手順そのものが会社の資産になった姿でもあります。人が入れ替わっても仕組みは残り、改善が続きます。

背景

社内専用の生成AI環境を導入したものの現場での利用が定着せず、投資に見合う活用に至っていないことが課題でした。

支援内容

実務に即した連続研修と利用場面の設計により、現場での定着を支援しました。安全管理に関わる文書の検索・作成支援や、熟練者の専門技術をAIが参照できるマニュアルへ形式知化する取り組みなど、業務ナレッジのAI活用を進めています。

支援の広がり

ローコードツールによる業務自動化の実証や、生成AI活用基盤そのものの刷新・導入のご支援へと、取り組みは基盤領域にも広がっています。熟練者の頭の中にあった技術は、退職や異動で失われない形で会社に残っていきます。

背景

納品状況の確認・管理が担当者の手作業に依存し、確認漏れや対応の遅れといったリスクを抱えていました。

支援内容

納品管理の確認・通知を担うAIエージェントを構築しました。あわせて、現場の担当者が自ら機能を拡張できる市民開発の環境整備までを支援し、導入後も現場主導で改善が続く状態を実現しています。小さく作って現場が育てるこの型が根づくと、自動化は支援の終了後も社内で増え続けます。

背景

CRMとExcelに情報が分散し、営業準備のたびに転記・集計・資料作成の作業が発生していました。

支援内容

分散していた営業業務をAIワークフローとして再編し、準備工数を半減しました。ミドルマネジメント層向けの研修も併せてご提供し、部署間連携に関わる資料作成の自動化や、発注先の最適化への生成AI適用など、現場起点の活用が広がっています。準備の仕事がAIへ移った分、人は顧客に向き合う時間を増やせます。

背景

開発現場でのAI活用が急速に広がる一方、業務委託先を含む開発体制全体での利用基準が未整備であり、推進と統制の両立が課題でした。

支援内容

エンジニア組織向けの実践研修で活用の土台をつくった上で、開発業務におけるAI利用ガイドラインの策定を支援しました。ビジネス部門と開発部門の間の情報共有のあり方まで含め、活用を止めずにリスクを制御するための社内基準として整備しています。基準が定まったことで、現場は迷わずAIを使えるようになりました。統制は、活用の速度を上げるための投資です。

背景

社員個々のAI利用は始まっていたものの、業務の成果につながる活用へ引き上げるための体系的な取り組みが必要とされていました。

支援内容

生成AIの基礎からプロンプト設計、社内データの活用、コーディングエージェントの実践まで、段階的な連続研修を設計し、ご提供しました。グループ会社の部門に向けた実践研修にも展開しています。

定着に向けて

研修後も、利用環境の構築支援、定期的な講習と質問対応という形で伴走を継続。マーケティングデータの集計や営業活動の自動化など、実務の成果につながる活用が生まれています。研修で終わらせず、成果の出た業務から順に自動化へつなげ、全社のAI活用が自走し始めるまで並走します。

背景

投資先・投資検討先のWeb販促を少人数で支援するにあたり、制作業務の生産性が課題となっていました。

支援内容

対象企業のサイト診断、ランディングページ、記事やSNS向けコンテンツ、短尺動画の素材まで、販促に必要な制作物を一気通貫で自動生成する基盤を構築しました。品質は人が確認しながら、提供の速度を大きく引き上げています。制作の手数が増えても人手は増やさない体制となり、支援先を広げる余力が生まれています。

背景

消費者向けプラットフォームにおいて、蓄積されたデータを利用者への価値に転換する手段として、AIの活用が構想されていました。

支援内容

行動データからの示唆抽出と提案生成のPoCを設計・実施し、提案の精度と実用化に向けた課題を検証しました。本格的な投資の前に、実データで手応えを確かめる。意思決定の確度を上げるための検証です。

背景

少人数の組織では、経理をはじめとする管理業務が経営の時間を圧迫します。当社では、自社をひとつの実験場として、管理業務のAI化を実践しています。

取り組み

メールやストレージに届く証憑の収集・整理、クラウド会計サービスへの仕訳の起票、支払・請求の記録、月次の整合確認までをAIエージェントが実行し、人は結果のレビューと例外対応に集中する体制で日次運用しています。

現在

この運用で得た手順設計とチェックの仕組みは、お客様の管理部門業務の自動化をご支援する際の土台にもなっています。

背景

案件・資料・開発・商談の情報が複数のサービスに分散し、経営として全体像を把握するのに時間を要していました。

取り組み

社内の提案資料・開発リポジトリ・案件情報を毎晩自動で集約し、メール・カレンダー・社内チャットを横断したブリーフィングをAIが毎日定時に配信しています。商談パイプラインの整理・更新も、記録を根拠として毎朝自動で行っています。

現在

集約した案件情報は本サイトの事例紹介の元データとしても毎週自動連携しており、「集める・把握する・発信する」までをAIの運用に載せています。

背景

応募いただいた方への対応は、速さと確実さが信頼に直結します。一方で、人手だけの運用では確認漏れのリスクが残ります。

取り組み

候補者情報の一元管理と、応募者への対応状況の日次監査をAIが実行しています。返信漏れや対応の遅れを検知して担当者へ通知し、選考の各段階が滞りなく進む状態を保っています。

背景

従来のサイト制作は、修正のたびに伝達と待ち時間が発生し、情報の鮮度を保ちにくいという課題があります。

取り組み

デザインの設計から実装・修正・表示検証・公開までをコーディングエージェントが実行し、人は方針の判断とレビューに集中しています。思い立った改善がその日のうちに反映される運用です。事例の情報は、社内の案件データベースから毎週自動で連携しています。