人を増やさずに、売上を伸ばすAI導入。
定型業務をAIと既存システムの連携で処理し、生まれた時間を、営業や顧客対応など売上につながる仕事に振り向けます。業務診断から開発、社内への定着、効果の測定までを一貫して担当します。大阪を拠点に、オンラインで全国に対応します。
AI導入の考え方
AIで生まれた時間を、売上につながる仕事に使う。
働き手の不足は、これからさらに深刻になると見込まれています。採用で人を増やすことが難しくなるなか、事業を伸ばすには、一人あたりの生産性を高めることが前提になります。そのために、省力化と増収をひとつの流れとして設計します。
01
時間を生み出す
受発注・請求・問い合わせ対応などの定型業務を、AIと既存システムの連携で処理し、作業時間を減らします。
- 指標の例
- 削減時間、一人あたりの処理件数
02
売上につなげる
生まれた時間を、提案・商談・顧客対応に振り向けます。見積もりや回答のスピードと提案の質も、AIで高めます。
- 指標の例
- 見積回答までの日数、受注率、対応件数
03
数字で確かめる
導入前に指標と目標値を決め、検証と運用の各段階で測定します。効果が出ない業務は、AIを使わない方法も含めて見直します。
- 指標の例
- 一人あたりの売上、費用対効果
よくあるご相談
課題がはっきりしている場合
- 「受発注や請求書の処理が手入力のままで、人手が足りず回らなくなってきた」
- 「製品知識や対応のノウハウがベテラン社員に偏り、引き継ぎが進まない」
- 「社員が個人のアカウントで生成AIを使っており、情報管理のリスクを把握できていない」
- 「AIツールを試したが、既存のシステムとつながらず、効果が一部にとどまった」
まだ課題が整理できていない場合
- 「経営からAI活用を指示されたが、どの業務から手をつければいいか決まらない」
- 「生成AIを契約したが、使っているのは一部の社員だけで、効果を説明できない」
- 「人を増やさずに売上を伸ばしたいが、何から変えればいいかわからない」
課題が言葉になっていない段階でも、ご相談ください。業務診断で、AIで効果が出る業務と出ない業務を切り分け、優先順位をつけます。
サービス
業務診断・導入計画
業務の流れと作業時間を洗い出し、AIで時間を減らせる工程と、売上につなげられる工程を特定します。効果と費用を試算し、優先順位と投資額の目安を含めた導入計画を策定します。
- 成果物
- 業務フロー図（現状・導入後）、効果試算（初期費用・月額運用費を含む）、導入ロードマップ
AIエージェントの開発・システム連携
販売管理・会計・kintone・Google Workspace・Microsoft 365などの既存システムと連携し、複数の手順にまたがる業務を自動化します。実データで精度を検証し、例外処理・権限管理・操作ログまで含めて、本番で運用できる形に仕上げます。構築した仕組みは、支援の終了後も社内で使い続けられる状態でお渡しします。
- 成果物
- 本番環境で稼働するAIエージェント、精度検証レポート、連携仕様書、運用手順書
社内AI環境の整備・研修
入力したデータがAIの学習に使われない法人向けプランを選定・導入し、アカウントと利用状況を管理できる体制を整えます。そのうえで、部門ごとの業務に合わせた研修を行います。
- 成果物
- 利用環境の設計書、社内利用ガイドライン、部門別の研修資料
運用・改善
導入後の利用状況・精度・費用を定期的に確認し、改善を続けます。AIモデルの更新や業務の変化に合わせて、仕組みを見直します。
- 成果物
- 月次レポート（利用状況・効果・費用）、改善計画
部門別の活用領域
AIで効果が出やすい業務は、部門ごとに異なります。業務診断では、部門を横断して候補を洗い出します。
営業
見積・提案書の作成、商談記録の整理とフォロー
増収
顧客対応
問い合わせへの一次回答、多言語での対応
増収省力化
受発注・経理
注文書・請求書の処理、データの照合と入力
省力化
製造・現場
日報・点検記録の作成、手順やノウハウの検索
省力化属人化の解消
人事・総務
社内からの問い合わせ対応、規程・書類の検索
省力化
企画・マーケティング
市場・競合の調査、資料やWebの文案作成
増収
AIエージェントの活用例
AIエージェントは、複数の手順にまたがる業務を処理する仕組みです。チャットでAIに質問する使い方とは異なり、社内のデータやシステムと連携して処理を進め、判断が難しいものは人に引き継ぎます。以下は想定例で、売上につながるものと、作業時間を減らすものがあります。
01増収
見積作成の標準化
課題仕様に応じて材料費や工数を積み上げる見積もりが、特定の担当者に依存している。回答まで数日かかり、担当者が不在だと止まる。
- 受信図面・仕様書を含む見積依頼
- AI依頼内容から材質・数量・加工内容などを整理し、類似する過去の案件を検索
- 計算原価データと価格ルールに基づいて積算し、根拠付きの見積案を作成
- 承認担当者が最終価格を決定
例外図面の解釈が難しいものや、過去に例のない仕様は、担当者が積算
02増収
商談の準備とフォローアップ
課題商談の記録やフォローが担当者ごとにばらばらで、提案書の作成にも時間がかかる。忙しい時期ほどフォローが後回しになり、失注につながる。
- 受信商談の録音・メモ、顧客とのメール
- AI要点・顧客の課題・次のアクションを整理
- AI顧客情報と過去の提案をもとに、提案書とフォローメールの下書きを作成
- 連携CRM・kintoneに商談記録とタスクを登録
例外価格や契約条件に関わる内容は、担当者が判断してから送付
03増収属人化の解消
技術的な問い合わせへの一次回答
課題製品仕様や過去の対応事例が、共有フォルダやベテラン社員の記憶に散らばっている。回答に時間がかかり、担当者によって回答の質が異なる。
- 受信顧客からの技術的な問い合わせ
- AI製品資料と過去の対応履歴から、関連する情報を検索
- AI根拠となる資料を示したうえで、回答案を作成
- 確認担当者が回答案を見直して返信
例外資料に根拠が見つからない質問は、回答案を作らずに担当者へ引き継ぐ
04省力化
受注入力の自動化
課題取引先ごとに書式の異なる注文書（FAX・PDF・メール）を、担当者が販売管理システムへ手入力している。繁忙期は残業と入力ミスが増える。
- 受信FAX・PDF・メールで届く注文書
- AI書式の違いを吸収し、品番・数量・納期を読み取る
- AI取引先・商品マスタと照合し、取引先独自の品番や表記ゆれを自社品番に変換
- 連携販売管理システムに受注データとして登録（API・CSV取込など）
例外マスタにない品番や単価の不一致は、担当者が確認してから登録
05省力化
請求書の照合と会計処理
課題毎月届く大量の請求書を、発注データと突き合わせて会計ソフトに入力している。インボイス制度と電子帳簿保存法への対応で、確認の手間が増えた。
- 受信PDF・紙で届く請求書
- AI金額・税率ごとの消費税額・登録番号を読み取る
- 照合国税庁の公表サイトで登録番号を確認し、発注・検収データと突き合わせ
- 連携会計ソフトに仕訳案を登録（勘定科目はAIが提案）
例外金額の不一致や登録番号を確認できないものは、経理担当者が判断
実際には、業務の内容と社内のシステムに合わせて設計します。
ツール導入との違い
ChatGPTやClaudeは、どの会社でも契約できます。差がつくのは、それを業務の仕組みにして、効果が出るところまで持っていけるかどうかです。
業務の再設計
AIに任せる工程と人が担う工程を分け、業務の流れと役割を組み替えます。
データの整備
マスタ・過去の資料・閲覧権限を整理し、AIが正しい情報だけを参照できる状態にします。
システム連携
販売管理・会計・kintoneなどとAPI・CSV・RPAでつなぎ、手入力や転記をなくします。
精度の評価
実データで評価用のテストを作り、目標値に届くかを確かめます。AIモデルを更新するときも、同じテストで確認します。
例外と責任の設計
AIが判断しない範囲と、人が確認する点を決め、誤りがそのまま業務に流れない仕組みにします。
運用とガバナンス
利用ログ・費用・情報の取り扱いを管理し、社内ルールを守り、監査にも耐えられる状態を保ちます。
組み合わせる技術
- ChatGPT
- Claude
- Gemini
- Microsoft 365 Copilot
- Azure OpenAI
- Dify
- Python
- 社内文書検索（RAG）
- 文書の読み取り（OCR）
- API連携
- Power Automate
連携先の例
- kintone
- Google Workspace
- Microsoft 365
- Slack
- Chatwork
- LINE WORKS
- 会計・販売管理システム
特定の製品に依存せず、目的・予算・社内環境に合わせて選定します。AIモデルの更新が速いため、入れ替えやすい構成で導入します。
関わったプロジェクト
進め方
効果を数字で確かめてから、本番に進みます。
01
業務診断
業務の流れと作業時間を把握し、効果の大きい工程を特定します。
02
検証（PoC）
実データの一部で精度と効果を測定します。事前に目標値を決め、満たさない場合は本番に進まない判断も含めてご提案します。
03
開発・連携
既存システムと連携し、例外処理・権限・ログを含めて本番で運用できる形に仕上げます。
04
運用・改善
精度・利用状況・費用を定期的に確認し、改善を続けます。
ご用意いただくもの
社内のご担当者
業務を理解している方を1名。週1回程度の打ち合わせと、確認をお願いします。
検証用の実データ
注文書・請求書・過去の問い合わせなど、対象業務の実際のデータの一部。
システムの情報
連携するシステムの管理権限と、データの取り出し方法（API・CSVなど）の情報。不明な場合は、当社がシステムの提供元に確認します。
ご依頼の形と料金
初回のご相談
無料
現状と課題をお伺いし、進め方をご提案します。オンライン・対面のいずれでも対応します。
プロジェクト単位
10万円〜税別
業務診断、研修、小規模な検証（PoC）など。AIエージェントの開発・システム連携は、範囲に応じて個別にお見積もりします。
継続支援
月額10万円〜税別
運用・改善や、複数業務への段階的な展開を、月単位で支援します。
お見積もりは、支援の範囲と期間を決めたうえで、固定金額でご提示します。AIサービスやクラウドの利用料は別途必要です（お客さま名義でのご契約となります）。業務診断の段階で、月々の運用費も含めて試算します。
よくある質問
どの業務から始めればいいかわかりません。
業務診断で、業務ごとの作業時間と効果の見込みを整理し、優先順位をつけてご提案します。課題がまだ整理できていない段階でのご相談も歓迎です。
会社の規模による制約はありますか？
ありません。全社での導入だけでなく、特定の部署や業務から始めることもできます。
社内にエンジニアがいなくても大丈夫ですか？
はい。開発から運用の引き継ぎまで当社が担当します。日々の操作や確認の方法は、手順書と研修でお伝えします。
いま使っているシステムと連携できますか？
API・CSV・メールなどを用いて、販売管理・会計・kintone・Google Workspace・Microsoft 365などと連携します。システムの仕様によっては、連携方法を個別に検討します。
AIの精度はどの程度ですか？
業務とデータによって異なります。検証（PoC）の段階で実データを使って精度を測定し、事前に決めた目標値に照らして、本番に進むかを判断します。
AIの進化が速いのですが、いま導入しても問題ありませんか？
業務の整理や利用ルールは、ツールが変わっても活かせます。また、ツールを入れ替えやすい構成で導入するため、新しいモデルが出た場合も切り替えられます。
支援が終わったあとも、仕組みを使い続けられますか？
はい。構築したワークフローは運用手順書とあわせてお渡しし、支援の終了後も社内で使い続けられます。プロンプトや判定ルールなどの簡単な修正は、社内で対応できるようにご説明します。
社外に出せない情報が多いのですが。
情報の取り扱いルールの策定から支援し、扱う情報に応じてツールと設定を選定します。秘密保持契約（NDA）の締結にも対応します。
費用はどのくらいかかりますか？
業務診断は10万円から、社内AI環境の整備・研修は20万円から、小規模な検証（PoC）は30万円から、継続支援は月額10万円からです（いずれも税別）。AIエージェントの開発・システム連携は、範囲に応じて個別にお見積もりします。AIサービスの利用料は別途かかります。初回のご相談は無料です。
まずは、ご相談ください。
初回のご相談は無料です。オンライン・対面のいずれでも対応し、2営業日以内にご返信します。