
「なんとなく使える」状態で止まり、業務フロー自体は以前のまま。個人の生産性が少し上がる程度で、組織全体の変革には至っていない。
AI活用の可能性は理解しているが、自社のどのプロセスに、どんなAIを、どう組み込むべきか——その設計ができる人材が社内にいない。
SaaSやAIツールに投資したものの、現場定着率が低く、コストだけが重なる。「IT化」と「業務変革」は別物だと気づいた段階で相談が来るケースが多い。
「どの業務にAIを入れれば最もインパクトがあるか」を経営視点で設計し、実装まで行います。
単にChatGPTの使い方を教えるのではなく、業務フロー自体を再設計します。
費用対効果・実現難易度・業務インパクトを評価し、AIを入れるべき優先領域を経営視点で特定します。
Claude API・Dify・LINEなど最適な技術スタックを選定。自社データと連携したAIエージェントを設計から構築まで担います。
マニュアル・契約書・社内ルールをAIが検索できるナレッジベースへ。質問するだけで必要な情報を即座に引き出せます。
日本語・英語・ベトナム語・中国語・ネパール語に対応。現場スタッフへのレクチャーを含め、運用定着まで伴走します。
社内ルール・HACCP管理基準をLINEで質問できるAIアシスタントを構築できます。日本語・英語・ベトナム語など多言語対応で、外国人スタッフも母国語で確認可能な環境を実現します。
LINEチャットボット × 多言語手作業で行っているデータ集計・照合・レポート作成をAIエージェントで自動化できます。従来1日かかっていた業務を数分で完結させる仕組みを構築します。
AIエージェント × データ処理契約書・判例・社内ノウハウをベクトル化し、自然言語で検索できるRAGシステムを構築できます。若手スタッフが先輩の知見をリアルタイムで引き出せる環境を整備します。
RAG × ナレッジ管理現在の業務フロー・ボトルネック・AI活用の期待値をヒアリング。現場の実態を把握することから始めます。
費用対効果・実現難易度・優先順位を踏まえ、どの業務にAIを入れるかを経営視点で設計。提案書を作成します。
最小構成で動くプロトタイプを2〜4週間で構築。実際に触れて評価できる状態を早期に作ります。
現場スタッフに実際に使ってもらいながらフィードバックを収集。精度・UX・フローを改善します。
本番環境への移行後も継続サポート。現場定着・継続的な改善まで伴走します。
他のサービスも見る:NAVIGATE BI高速MVP開発