モデルケース
受注と請求の事務に、人手を取られている
- 課題
FAXやメールで届く注文を、手作業で入力しています。月末の請求書の作成に時間がかかり、お客様への対応に回す時間が取れません。
- 進め方
業務の流れを書き出し、AIに任せる部分と、人が確かめる部分を分けます。注文の読み取りと入力を小さく試し、使えることを確かめてから範囲を広げます。
- 目指す姿
入力と照合の手間を減らし、担当の方が、確認とお客様への対応に時間を使えるようにします。
AI SOLUTION
AIを、企業価値に変える。
AIを入れること自体は、目的ではありません。どの業務にどれだけの時間と費用がかかっているかを確かめ、利益に効くところから実装し、会社に根づくところまでご一緒します。
AI活用支援とは、業務ごとの時間と費用を確かめて効果の大きい領域を見立て、利益に効くところからAIを実装し、会社に根づくまでご一緒する支援です。
企業価値＝稼ぐ力×続く確かさ
稼ぐ力に効くAI
手作業の時間を減らし、受注から請求までを速くします。少ない人数でも、同じ仕事を回せるようにします。
続く確かさに効くAI
特定の人に頼っている仕事を、仕組みに置き換えます。月次の数字を、早く正しく出せるようにします。
※考え方を示した図です。企業価値の算定の方法を示すものではございません。
AIが成果に結びつかないとき、起きていること
AIの導入が思うように進まない会社には、共通する事情があります。私たちは、その一つひとつに手を打つところから始めます。
よくある状況私たちの進め方
導入することが目的になり、何が良くなったのかを誰も説明できない。
効果の測り方を、先に決めます。減らしたい時間、速くしたい工程、増やしたい件数を数字で置いてから着手します。
試しに作ったものが、現場で使われないまま終わる。
現場の方と一緒に作ります。毎日の仕事の流れの中に置き、使いにくいところをその場で直します。
全員にチャットのAIを配ったが、使う人と使わない人に分かれた。
「人に配る」から「仕事に組み込む」へ。手順の決まった仕事は、AIエージェントが自ら進める形に置き換えます。
データが部署ごとにばらばらで、AIに読ませるものがない。
いまあるものから始めます。基幹のシステムを作り直さず、必要なデータだけをつないで使える形に整えます。
情報の漏えいや誤った回答が心配で、踏み出せない。
守りを一緒に整えます。社内の利用のルール、扱ってよい情報の範囲、人が確かめる工程を決めてから広げます。
サービスの内容
見立てる、つくる、根づかせる。3つの段階のどこからでも、ご相談いただけます。実装は、グループ会社のアメリア・テクノロジーが担います。
01
見立てる
どこにAIが効くのかを、業務と数字から確かめます。
- AI活用余地の診断
- 業務ごとの時間と費用を棚卸しし、AIで置き換えられる作業と、人が力を入れるべき仕事を仕分けます。お渡しするもの：効果の大きい順に並べた取り組みの一覧と、費用対効果の見立て
- AI活用の計画づくり
- 経営の課題から逆算して、何から始め、どこまで広げるかを段階に分けて計画にします。お渡しするもの：段階ごとの計画と、効果の測り方
- ルールと体制づくり
- 社内の利用のルール、扱ってよい情報の範囲、ツールの選び方、確かめる役割を決めます。お渡しするもの：AI利用のガイドラインと、運用の体制の案
02
つくる
利益に効くところから、小さく作って確かめ、本番の仕事に組み込みます。
- AIエージェントによる業務の自動化
- 受発注、請求と経理、問い合わせへの対応、営業の準備、資料づくりなど、手順の決まった仕事をAIエージェントに任せます。いまお使いのシステムやチャットとつなぎ、人が確かめる工程を残します
- 社内の知識に答えるAI
- 規程、マニュアル、過去の提案書や議事録など、社内の文書をもとに答えるAIを整えます。探す時間と、特定の人への問い合わせを減らします
- 経営の数字のAI・データ基盤
- 売上・原価・在庫などの数字を一つの見方にそろえ、月次の振り返りと先の見通しを、早く出せるようにします。会議の前に数字を集める仕事を、なくしていきます
- 製品・サービスへのAIの組み込み
- お客様に提供している製品やサービスに、AIの機能を加えます。新しい事業の検証もご一緒します。企画から、開発、運用・改善まで
03
根づかせる
当社が離れた後も、自社で続けられる状態を目指します。
- 研修と、使う習慣づくり
- 役割ごとの研修と、日々の仕事の中での伴走を通じて、現場の方が自分の仕事にAIを使える状態にします。職種ごとの使い方の手引きも整えます
- 社内のAI推進チームの立ち上げ
- 社内で旗を振る方を決め、取り組みの優先順位づけと効果の確認を回す場を作ります。立ち上げの間は、当社が推進役としてご一緒します
- 専属チームでの継続開発
- 専属のエンジニアとコンサルタントのチームが、使いながら見つかった課題を継続して直していきます。社内のご担当者への技術の移転（内製化）も進めます
M&Aの前後で、AIを生かす
M&Aとバリューアップを担うチームが、同じ目線でAIを扱います。M&Aを扱う当社だからこそ、お手伝いできる領域と考えております。
買う前に
システムとAIの観点からの見立て
候補先のシステムの状態、データの持ち方、AIで伸ばせる余地を、買収の検討の段階で確かめます。統合にかかる手間と、買った後の伸びしろの見立てに使います。
関わり方
ご状況に合わせて、4つの形からお選びいただけます。途中で切り替えることもできます。
診断
業務のヒアリングと数字の確認から、AIが効く領域と優先順位を整理します。
向いている場面何から始めればよいか分からない。まず全体を見渡したい。
プロジェクト
取り組む領域を決めて、検証から本番の導入までを、期間を区切って進めます。
向いている場面取り組みたい業務が決まっている。成果を早く確かめたい。
専属チーム
専属のチームが、複数の取り組みを継続して開発・改善します。
向いている場面取り組みを全社に広げたい。社内に開発の体制がない。
顧問
経営の相談相手として、AIに関する判断と、社内の推進をご支援します。
向いている場面社内にAIの責任者がいない。投資の判断に第三者の目がほしい。
お約束すること
利益から逆算します。技術の新しさではなく、数字がどう変わるかで、取り組む順番を決めます。
小さく作って、確かめます。大きな投資の前に、動くものを現場で使い、効果を確かめます。
いまの仕組みを生かします。システムの作り直しを前提にせず、いまあるものにつないで使います。
人が判断する場所を残します。お金と信用に関わる判断には、人が確かめる工程を置きます。
見合わない場合は、そうお伝えします。費用に対して効果が見込めない取り組みは、お勧めいたしません。
実装を外部に再委託しません。提案から実装、運用まで、グループの中で担います。
当事者としての経験
経営の視点と、実装の経験の両方を持つメンバーが担当します。
インフラからAI・DXまでを主導
ヤフーグループ会社のCTOとしてホスティング事業の立ち上げを統括。現在は、AWS・Azureへのクラウド移行の支援と、AI・DX支援のプロジェクトマネジメントを主導しています。
取締役CTO 石田 誠
多様な業界でのシステム開発
運送管理、飲食業向けのDX、ECサイトなど、多様な業界でシステム開発を主導。ビジネスモデルの策定から要件定義、開発までを一気通貫で担当してきました。
執行役員 AGI推進担当 桐谷 彰人
当社自身も、AIで仕組み化しています
M&Aの実務にAIを取り入れ、属人的になりがちな業務の仕組み化を進めています。自社で試して得た知見を、ご支援先に還元します。
費用の考え方
内容に応じて、個別にお見積りします
費用は、取り組む領域と関わり方（診断、プロジェクト、専属チーム、顧問）によって変わります。ご状況を伺ったうえで、契約の前に書面でお見積りします。
初回のご相談は無償です
「何から始めればよいか分からない」という段階でも構いません。費用に見合う効果が見込めるかどうかも含めて、率直にお伝えします。
モデルケース（想定の事例）
よくいただくご相談をもとに、進め方の一例をまとめた想定の事例です。実在する特定の会社の事例ではございません。進め方や期間は、会社ごとの状況によって変わります。
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このページに関するご質問
社内にITに詳しい人がいなくてもAI活用は可能ですか。
むしろ、社内に詳しい方がいらっしゃらない企業こそご支援の対象と考えております。
当社はグループ内にエンジニア組織を保有しており、業務のヒアリングから設計、実装、そして社内でAIを使いこなせるようになるまでの定着支援までを一貫して担います。提案だけを行い、実装を外部に再委託するということはございません。
AIを導入しても効果が出るか不安です。
どの業務にどれだけの時間と費用がかかっているかを把握するところから始めます。そのうえで、利益への影響が大きい領域を特定し、優先順位をつけて着手いたします。
導入すること自体を目的にしてしまうと、費用だけが増えて成果が見えない状態になりかねません。効果の測り方を先に決めてから進めることを重視しております。
まずはお話をお聞かせください。
事業の承継、成長のための買収、業績の立て直し。どの段階のご相談でも承っております。検討を始めたばかりで、何から手をつけるべきか分からないという段階でも構いません。
初回のご相談は無償です。いただいた情報は秘密保持を徹底のうえ取り扱います。