詳しい人が、もうひとりいるように。
AIを入れることがゴールではありません。社内の情報を整え、根拠を確かめながら使えるようにする。いつもの仕事の中で、ちゃんと役立つところまで一緒に考えます。
主なメニュー
- 業務の棚卸しと、AIが向く作業の切り分け
- ツールの選定と初期設定
- 業務に合わせた使い方の設計・社内への展開
- 運用が回りはじめるまでの伴走
※ 図はしくみを説明するための例です。AIの回答の正確さや、作業時間の削減を保証するものではありません。
こんなことから、お手伝いできます。
- 01使いどころを見つけるいまの作業を一緒に棚卸し。AIに任せる部分と、人が判断する部分を切り分けます。
- 02自社の情報とつなぐ資料やマニュアルを読める形に整備。参照元と閲覧権限を確かめながら接続します。
- 03使い続けられる形へ業務別の使い方や手順書を用意し、現場の声を聞いて改善します。
どこから始めるかで、やることが変わります。
社内で使うのか、お客さまに向けるのか、見つけてもらうためなのか。AIまわりの相談は、この3つのどれかから始まることがほとんどです。
01 社内で使う
社内AIアシスタント
社内の資料に、根拠つきで答える。
くわしく見る02 お客さまに向ける
AIチャットボット導入・運用
サイトと社内の「これどうするんだっけ」に答える。
くわしく見る03 見つけてもらう
AI検索対策（AIO / LLMO）
AIに、正しく読まれる状態をつくる。
くわしく見る
AIを使わずに手作業そのものを減らす場合は業務自動化・DX、既製のツールで足りない部分をつくる場合はWebアプリ・システム開発が近いです。どれに当てはまるか分からない状態でも大丈夫です。
AIが、仕事の中でやること。
AIを入れることがゴールではありません。読む、答える、つなぐ。そのうえで、判断は人に残します。
- 01
散らばった資料を、知識に。
見積書、マニュアル、議事録。AIが読める形に整えます。
例営業資料 / 顧客情報 / 社内マニュアル
- 02
「どこにある？」から「どうする？」へ。
社内検索、分析、下書き、問い合わせ対応、議事録要約。根拠と一緒に答えを届けます。
例質問 → 社内資料を参照 → 根拠と回答を確認
- 03
いつもの道具が、もっと頼もしく。
ChatGPT、Claude、Google Workspace、Slack、Notion。業務と契約条件に合わせて接続方法を考えます。
例社内の情報 → AI → いつも使っているツール
- 04
判断するのは、人。
探す、整理するところをAIへ。人は確かめて、考えて、決めることに集中できます。
例探す・整理する → AI / 確かめる・決める → 人
- 05
入れて終わりにしない。
小さく試し、使い方を整え、現場の声で改善。合わなければ、広げない判断もできます。
例ヒアリング → 活用整理 → 試験導入 → 構築・連携 → 定着・改善
図や例は仕組みを伝えるためのイメージです。具体的な対応範囲は、現在の環境やご要望を確認してご提案します。
賢さよりも、安心して使えること。
機密情報をどこまで扱うか。誰がどの資料を見られるか。回答を誰が確かめるか。便利さと同じくらい、使うためのルールを大切にします。
- 資料と閲覧権限の整理
- 参照元を確認できる設計
- 人が判断する工程を残す
- 01 仕事を見せてもらう日々の作業と資料を確認し、時間がかかっているところを探します。
- 02 ひとつだけ試す小さな範囲で試験導入。回答の質や使いやすさを現場で確かめます。
- 03 つないで、育てる権限や運用ルールを決め、説明と改善を重ねて定着させます。
よくある質問
資料が整理されていなくても相談できますか？
はい。どこに何があるかを確認するところから始められます。まず使う資料を絞り、機密情報や権限の扱いも合わせて整理します。
AIの回答は、そのまま使って大丈夫ですか？
必ず正しいとは限りません。参照元を確認できる設計と、人が確認する工程を組み合わせます。自動化の範囲も業務ごとに決めます。
今のツールを入れ替える必要はありますか？
現在のツールや契約を確認し、活かせるものを優先します。外部サービスの利用料や連携の制約は、導入前に説明します。