AI・データ活用・業務自動化
生成AIを試してみたものの業務に根付かない、古いシステムの中身を知る人が減っていく、毎月同じ手作業に時間を取られている――。そうした課題に対して、生成AI、業務自動化、データ活用を組み合わせ、現場で使い続けられる仕組みをつくります。対象を絞って小さく試し、効果を確かめてから本番に広げる進め方です。
- 領域
- 生成AI活用、仕様書の自動生成、AI駆動開発、業務自動化、データ活用、AIエージェント
- 進め方
- 課題整理 → PoC → 評価 → 本番化 → 定着・運用
- 技術
- 生成AIサービスのAPI、ベクトル検索、Python、ワークフロー自動化、BI
- 安全面
- 送ってよい情報の範囲、権限、確認手順を設計
- 対応言語
- 日本語・英語
- エリア
- 東京・世田谷／全国オンライン対応
- 費用
- 要件により個別見積り（相談・見積り無料）
所在地：〒156-0055 東京都世田谷区船橋5丁目17
01課題
こんな課題はありませんか
AIや自動化の導入でつまずく原因は、技術そのものより「どの業務の、どの作業を変えるのか」が決まっていないことにある場合が少なくありません。
- 生成AIを使いたいが、自社のどの業務で効果が出るのか分からない
- 社内のマニュアルや過去の資料が散らばっていて、探すのに時間がかかる
- 長年使っている業務システムの仕様書がなく、担当者しか中身を分からない
- 開発チームでコーディング支援AIを使い始めたが、ルールやレビューの方法が決まっていない
- 転記、集計、帳票づくりなどの定型作業に、毎月多くの時間を取られている
- データが部署ごと・システムごとに分かれていて、必要な数字をすぐに出せない
- 社員が個人の判断で生成AIを使っており、情報の扱いが心配
「まだ何も決まっていない」という段階からご相談いただけます。AIを使わないほうがよい業務であれば、その旨も率直にお伝えします。
02支援内容
6つの支援領域
パッケージ製品の販売ではなく、お客さまの業務と既存の環境に合わせて設計・開発するサービスです。一つの領域だけのご依頼も、複数を組み合わせたご依頼も可能です。
生成AIの業務活用
社内のマニュアル、規程、FAQなどを検索し、根拠となる文書を示しながら回答する仕組み（RAG）をつくります。問い合わせへの回答の下書き、議事録や長い文書の要約など、担当者の作業を下支えする使い方を、業務の流れに合わせて組み込みます。成果物の例社内ナレッジ検索ツール、回答下書きの仕組み、評価用の質問セット
レガシーシステムの仕様書・ドキュメント自動生成
仕様書が残っていない、または実装と食い違っている既存システムのソースコードを解析し、AIを使って画面・処理・データの関係を文書にまとめます。エンジニアが内容を確認したうえで仕上げるため、担当者の異動や退職に備えたナレッジの継承や、刷新の計画づくりの土台になります。成果物の例機能一覧、処理の流れ図、テーブル定義、改修時の影響範囲メモシステム移行・モダナイゼーションと組み合わせる →
AI駆動開発の導入支援
開発チームがコーディング支援AIを安全に使えるよう、利用してよい範囲、生成されたコードのレビュー体制、テストの進め方、ソースコードや認証情報の扱いといったルールを整えます。実際の開発の中で試し、チームに合う形に調整します。成果物の例利用ガイドライン、レビュー観点の一覧、導入手順書
業務自動化
システム間の転記、定期的な集計、帳票の作成、メール通知といった定型作業を自動化します。APIが使えるシステムはAPIで連携し、画面操作が必要な場合はRPA、承認の流れが絡む場合はワークフローと、業務ごとに適した手段を選びます。止まったときに気づける仕組みもあわせて用意します。成果物の例自動化の対象一覧と優先順位、連携プログラム、運用手順書
データ活用
複数のシステムやファイルに分かれたデータを整理・統合し、表記の揺れや重複を整えたうえで、ダッシュボードで状況を把握できるようにします。継続して分析するための、データの置き場所と更新の仕組み（分析基盤）も設計します。成果物の例データの棚卸し表、統合・更新の仕組み、ダッシュボードクラウド基盤・DevOpsと組み合わせる →
AIエージェント・チャットボット構築
社内のチャットツールや業務システムと連携し、問い合わせへの回答、情報の検索、定型的な手続きの受付などを行うAIエージェントやチャットボットを構築します。利用者ごとに見てよい情報・実行してよい操作を分ける権限設計と、重要な操作の前に人が確認する手順を組み込みます。成果物の例チャットボット、社内ツール連携、権限設計書、操作ログの仕組み
03進め方
小さく試して、確かめてから広げる
いきなり全社に展開するのではなく、対象を絞った試行で効果と課題を確かめてから、本番の範囲を決めます。
-
課題整理
業務の流れ、扱っている資料やデータ、困りごとを伺い、AIや自動化に向く作業を洗い出して優先順位を付けます。
-
PoC（小さく試す）
一つの業務や一部のデータに絞って試作し、実際の資料で動かしてみます。
-
評価
事前に決めた基準で、回答の正しさ、使い勝手、運用にかかる手間や費用の見込みを確認し、続けるかどうかを判断します。
-
本番化
権限管理、既存システムとの連携、監視やログを含めて、業務で使える形に仕上げます。
-
定着・運用
社内向けの説明資料を整え、利用状況を見ながら改善を続けます。参照する文書やモデルの見直しにも対応します。
04安全に使う
安全に使うためのポイント
生成AIや自動化は便利な反面、情報の扱いや誤りへの備えを決めずに使い始めると、思わぬトラブルにつながります。導入の際は、少なくとも次の点を一緒に確認します。
01外部に送る情報の範囲を決める
外部の生成AIサービスに送るデータが、どこに保存され、学習に使われるかどうかは、サービスや契約の種類によって異なります。利用規約とデータの取り扱い条件を確認し、個人情報や社外秘の情報を送ってよいか、送る前に伏せる必要があるかを決めます。
02権限を業務システムと揃える
社内文書の検索やAIエージェントでは、本来その人が見られない情報まで答えてしまわないよう、既存の閲覧権限を検索や操作の段階で反映させます。AIに任せる操作は必要な範囲に絞り、操作の記録を残します。
03誤った回答（ハルシネーション）を前提に設計する
生成AIは、もっともらしい誤りを含む回答をすることがあります。回答とあわせて根拠の文書を示す、社外に出す文章や重要な判断は人が確認してから使う、といった手順を業務の流れに組み込みます。
04社内ルールと相談先を用意する
入力してよい情報、使ってよいサービス、生成物を確認する担当などを、短く分かりやすいルールにまとめます。迷ったときの相談先と、ルールを見直すタイミングもあわせて決めておきます。
05対応技術
対応技術
利用する生成AIサービスやツールは特定の製品に限定せず、目的、費用、データの取り扱い条件、社内ですでに使っている環境を比べたうえでご提案します。
06体制と強み
AIだけでなく、システムまで一緒に
Technicolor、Alibaba、Lenovo、H3Cなどで勤務した経験を持つエンジニアが在籍する専門チームです。変化の速いAIの分野でも、最新の技術動向を踏まえて手段を選び、ご相談には迅速に対応します。
AIの部分だけでなく、既存システムの解析、Webシステム開発、クラウド、セキュリティ、運用保守まで同じチームで担えるため、試作のまま終わらせず、業務の中で使い続けられる形に仕上げ、導入後も長期にわたって保守と改善をお手伝いします。日本語・英語でのやり取りに対応し、東京・世田谷を拠点に全国の企業さまをオンラインでご支援しています。
07よくある質問
AI・データ活用・業務自動化のよくあるご質問
何から始めればよいか分からない段階でも相談できますか？
はい。まずは業務の流れや困っている作業を伺い、生成AI、業務自動化、データ活用のどれが合いそうか、あるいはどれも使わないほうがよいかを整理するところから始めます。最初から要件がまとまっている必要はありません。
社外秘のデータや個人情報を扱っても大丈夫ですか？
秘密保持契約（NDA）を締結したうえで進めることができます。外部の生成AIサービスに送る情報の範囲、データの保存や学習への利用の扱い、閲覧権限を事前に確認し、送らない情報は伏せる、社内の環境で処理するなど、データに合わせた取り扱いの方針を一緒に決めます。
小さく試してから導入を判断できますか？
はい。一つの業務や一部のデータに絞ったPoC（試作）から始め、事前に決めた基準で効果と課題を確認してから、本番に進むかどうかをご判断いただけます。
既存の業務システムや社内ツールと連携できますか？
はい。APIが用意されているシステムはAPIで、用意されていない場合はデータの受け渡しや画面操作の自動化など、システムに合った方法で連携します。古いシステムで仕様が分からない場合は、ソースコードの解析から対応します。
費用はどのように決まりますか？
対象の業務、扱うデータの量、既存システムとの連携の有無、利用するサービスなどにより、要件に合わせて個別にお見積りします。ご相談・お見積りは無料です。なお、生成AIサービスやツールの利用料は、利用量に応じて別途発生する場合があります。
09ご相談
まずは、手間のかかっている業務のお話から
「AIで何ができるのか知りたい」「この作業を自動化できるか聞きたい」という段階でも構いません。メールアドレスだけでご相談を受け付けています。ご相談・お見積りは無料です。