AIや自動化は、人が確認しやすい形で業務に組み込みます

問い合わせ要約、書類読み取り、社内検索など、効果が出やすい作業から小さく始めます。

AXで支援できること

戦略づくりから導入・教育・運用改善までを、現場で無理なく使える形に落とし込みます。

AX戦略・導入計画

「何にAIを使うか」「どこから始めるか」「どの業務で費用対効果が出るか」を整理し、現場で実行できる導入計画にします。

AI活用業務の棚卸し

入力、検索、分類、確認、文章作成、集計などの作業を分解し、AIや自動化に向く業務と人が判断すべき業務を切り分けます。

セキュアなAI利用環境

個人情報・顧客情報・機密情報を扱う前提で、利用ルール、権限、ログ、外部サービスの使い分けを設計します。

AI人材育成・社内研修

経営層、管理者、現場担当者それぞれに必要な使い方を整理し、プロンプト作成、確認方法、禁止事項まで説明します。

AIシステム・業務アプリ開発

既存のExcel、メール、LINE、クラウドツールとつなぎ、AIの出力を業務画面や申請・承認フローへ組み込みます。

AIエージェント導入

問い合わせ確認、社内検索、書類チェック、日報整理など、定型的な判断補助を行うAIエージェントを小さく導入します。

電話の文字起こし・要約

通話録音を文字起こしし、要点、次の対応、確認事項をAIで要約。顧客・案件・対応履歴へ紐付けます。

CTI連携

着信時の顧客表示、折り返し管理、対応ステータス、通話履歴を管理画面へ集約し、電話対応の抜け漏れを減らします。

LINE・LINE WORKS自動化

LINE問い合わせの分類、LINE WORKS通知、予約リマインド、担当者への確認依頼を業務フローに組み込みます。

AX/DX FRAMEWORK

AI導入の前に、BPRとデータ整備を行います

AIを先に置くのではなく、業務のムダ・例外・重複入力を整理し、AIが参照できるデータを整えることで、費用対効果が出やすくなります。

失敗しやすい進め方

現状業務が非効率なまま
データが分散・重複・低品質
AIツールだけを先に導入
使われず、追加コストが発生

効果が出やすい進め方

BPRで業務フローを見直す
データ定義・入力ルールをそろえる
AIを確認・検索・下書きへ適用
改善を横展開し、継続的に高度化

参考：デジタル庁「各府省庁AX/DXの更なる効果発現に向けた依頼事項について」（2026年6月3日）の要点を、中小企業向けの業務改善支援として再整理しています。

AI GOVERNANCE

生成AIを安全に使うためのルールも設計します

AIの利活用は、推進とリスク管理を同時に進める必要があります。社内で迷わず使えるように、責任者・利用範囲・確認方法・ログを整理します。

AI利用責任者の整理

経営・管理者・現場の役割を分け、誰が利用ルールを決め、誰が例外判断を行うかを明確にします。

入力してよい情報の線引き

個人情報、顧客情報、契約情報、社内資料など、AIに渡す情報と渡さない情報を分類します。

調達・契約時の確認

AIサービスの保存期間、学習利用、権限管理、ログ、サポート範囲を確認し、契約前のチェック項目にします。

人による確認フロー

AIの出力をそのまま使わず、誰が確認し、どこに記録し、どの業務判断に使うかを設計します。

高リスク用途の切り分け

採否・与信・契約判断など、影響の大きい用途は慎重に扱い、必要に応じて対象外または人の判断中心にします。

教育と継続改善

社内研修、プロンプト例、禁止事項、利用状況のレビューを整え、現場で安全に使える状態を維持します。

よくある課題

AIを入れる前に、使い方・情報管理・責任範囲を整理しておくことで、現場が安心して使える状態になります。

ChatGPTなどを使わせたいが、社内ルールが決まっていない
社員ごとにAIの使い方が違い、成果や品質が安定しない
個人情報や顧客情報を入力してよいのか判断できない
どの業務にAIを使えば効果が出るのか分からない
AIの回答を誰が確認し、どこまで責任を持つのか曖昧
社内データが分散していて、AIに参照させる情報が整っていない

導入できるAI活用例

派手なAIよりも、毎日発生している確認・整理・下書き業務から始めると、効果を確認しやすくなります。

問い合わせ要約・分類

メール、フォーム、LINEの問い合わせ内容を要約し、緊急度、担当部署、対応種別ごとに整理します。

書類・OCR読み取り

申込書、注文書、請求書、点検票などを読み取り、必要な項目をデータ化して確認作業を減らします。

社内ナレッジ検索

マニュアル、過去案件、規程、FAQを横断検索し、担当者が必要な情報へ早くたどり着けるようにします。

議事録・日報・報告書の下書き

会議メモや現場報告を整理し、議事録、日報、月次報告、改善提案の下書きを作成します。

見積・メール返信文の作成補助

過去の対応履歴や商品情報をもとに、返信文や見積説明文の下書きを作り、担当者が確認して送信します。

リマインド・チェックの自動化

未対応案件、期限切れ、確認漏れ、入力不備を検知し、担当者へ通知する仕組みを作ります。

通話内容の文字起こし・要約

電話対応をテキスト化し、要点・約束事項・次の対応を要約。対応履歴として検索できる状態にします。

LINE問い合わせの要約・分類

LINEやフォームの問い合わせを要約し、緊急度、担当部署、対応種別ごとに整理します。

外部データの収集・整理

公開情報や外部APIから収集したデータを重複除去し、差分確認やレポート作成に使える形に整えます。

AI活用を業務の流れに組み込みます

AIだけを置いても業務は変わりません。情報の入口、AIによる整理、人の確認、記録・共有までを一つの流れとして設計します。

導入前

問い合わせを手で分類
書類を見ながら転記
社内資料を探す
返信文を毎回作成
確認漏れを人が追う
使い方が属人化

導入後

情報を取り込む
AIが要約・分類・下書き
担当者が確認・判断
結果を記録・共有

安全に使うための設計を行います

AIの回答をそのまま利用するのではなく、人による確認を前提とした業務設計を行います。あわせて、権限管理、ログ保存、個人情報保護を含めた設計を行い、安心して業務に組み込める形にします。

送信してよい情報、入力してはいけない情報を明文化
部署・担当者ごとの利用権限と閲覧範囲を整理
操作内容、AI出力、担当者の確認履歴を残す設計
AIの出力は人が確認してから利用する運用ルール
外部AIサービスと社内環境の使い分け
社内向けAI利用ガイドラインと研修資料の作成

導入の進め方

最初から大きなAI基盤を作るのではなく、効果が出やすい業務を選び、小さく検証してから社内へ広げます。

現状ヒアリング
業務内容、使っているツール、紙・Excel・メールの流れ、困っている作業を確認します。
対象業務の選定
自動化しやすさ、情報の扱いやすさ、確認のしやすさ、費用対効果を見て優先順位を決めます。
小さな検証
サンプルデータや一部部署で試し、AIの精度、確認方法、現場の使いやすさを確認します。
ルールと環境整備
権限、ログ、禁止事項、確認フロー、情報管理ルールを整えてから本番利用へ進めます。
現場研修・操作説明
実際の業務に合わせた使い方を説明し、担当者が自分で使える状態にします。
本番導入・改善
利用状況を見ながら、プロンプト、画面、通知、データ連携を継続的に調整します。

システム開発・データ整備と組み合わせると効果が出ます

AIは、元になる情報が整理されているほど効果を出しやすくなります。社内文書、顧客情報、案件情報、帳票、対応履歴を整え、必要に応じて業務アプリやデータベースと連携させることで、AIを日常業務の中で使える仕組みにします。

AX・業務自動化支援