FOR OKAYAMA · AI PARTNER

岡山の中小企業に、
AIで圧倒的な業務改善を。

「うちの業務でAIってどう使えるんだろう?」
— その素朴な相談からはじめます。
現場で動くAIを、確かな業務理解とスピードで。

役立ち資料を無料でダウンロード

OUR STRENGTH

私たちの強みは、「何をやればいいか分からない」段階から、伴走できること。

「何ができるか見当もつかない」「以前のシステムが定着しなかった」「東京の会社では現場を分かってもらえなさそう」
岡山の中小企業から、実際にいただくご相談です。
私たちは、AI導入の構想 → 実装 → 運用までを一気通貫で伴走するサービスを提供しています。

コンサルティング

業務理解と課題整理、AI活用の構想策定

システム開発

業務システムの新規構築・既存システムの改修

AI・データ実装

生成AI組み込み、データ基盤、業務自動化

運用伴走

月額制での継続改善・社内浸透サポート

  1. 01 START FROM ZERO

    「ぼんやり」を、確実な一歩に

    「AIで何かしたい」だけで十分です。経営・業務・現場を深く理解したうえで、メニューにはない貴社だけの一手を一緒に組み立てます。

  2. 02 SHIP, NOT JUST PROPOSE

    提案で終わらない。動くまで作る

    提案だけ、設計だけのパートナーは要りません。設計から実装、運用まで自社で完遂。"絵に描いた餅"はゼロ、現場で動くものをお届けします。

  3. 03 CLOSE TO YOU

    津山拠点。すぐ会いに行ける距離

    東京本社に加えて、岡山県津山市に拠点。岡山県内ならいつでも直接お伺いします。「東京の会社は現場を見てくれない」を覆す、第三の選択肢です。

USE CASES

業務はこう変わる — 改善イメージ集

業種より先に、自社の "困りごと" に近いものから。
よくある課題と、AIで改善した後のイメージをセットでご紹介します。

探す・聞く時間を減らす

過去の図面・仕様書を探すたび、ベテランに聞きに行っている

蓄積された図面・仕様書・過去資料をAIに読ませ、自然文で検索できる仕組みを構築。

「○○の規格は？」と聞けば即答が返り、新人や若手も自走できる。ベテランは"考える仕事"に時間を割けるように。

社内マニュアル・規程・過去資料を探すのに毎回時間がかかる

RAG（社内ナレッジ参照AI）で、社内文書を横断的に参照できるチャットを設置。

自然文の質問に、引用元つきで即答が返る。社員の"探す時間"がそのまま業務時間に戻る状態に。

ベテラン社員の退職が近いが、ノウハウを残せていない

業務手順・判断基準・経験談をベテラン本人から聞き取りながらドキュメント化し、AIで参照できるナレッジに転換。

"あの人にしか分からない判断"が組織の資産として残り、退職後も同じ品質で業務が回る状態へ。

紙・Excelを、活きたデータに変える

設備の点検記録が紙のままで、振り返りに活かせていない

紙の点検データをデジタル化し、AIで時系列の異常パターンを検知。

故障が起きる"前"の兆候が見える状態になり、設備保全がリアクティブから予防型へシフト。

農作業日誌・出荷記録が紙のままで、振り返りや改善に活かせない

紙の日誌・出荷記録をデジタル化し、AIで集計・分析できる状態に。

年単位のデータが蓄積され、「今年の収穫が落ちた理由」や「次の作付計画」を数字ベースで議論できる状態に。

売上日報・月次集計を Excel で毎月手作業している

散在する Excel・スプレッドシートをデータ基盤に集約し、ダッシュボードで自動可視化。

月初の集計作業がゼロに。経営判断に直結する数字が日次で見える状態になる。

繁忙期のパンクから、現場を解放する

予約や問い合わせが繁忙期にパンクし、対応漏れが起きる

AIで一次受け・FAQ自動応答・多言語対応を構築。

定型問い合わせはAIが捌き、スタッフは"人にしかできない接客"に集中。対応漏れも防げる状態に。

受発注メールが大量に来て、担当者の仕分けに時間が溶けている

AIでメールから受注内容を抽出し、社内システムへの転記・優先度判定までを自動化。

担当者は"判断が必要な案件"だけを見ればよくなり、定型処理に時間を奪われない状態に。

SNS・Webでの情報発信に、手が回らない

商品・サービス・お知らせの素材をもとに、生成AIで投稿案・要約・多言語版を量産。

スタッフは投稿を"選ぶ・整える"だけ。発信頻度を落とさず運用できる状態に。

勘頼みを、データに置き換える

在庫と需要のミスマッチが、毎期のように起きている

過去の販売実績・季節要因・外部データをAIに学習させ、需要予測モデルを構築。

発注のたびに予測値と適正在庫が見える状態になり、欠品・過剰在庫の両リスクが下がる。

設備が突然壊れて、生産が止まることがある

稼働ログ・点検データをAIで分析し、異常パターンや劣化兆候を早期検知。

突発停止が予防保全に置き換わり、計画外の停止時間と修理コストが減る状態に。

営業先のどこに注力すべきか、勘で決めている

既存顧客の取引履歴・行動パターンをAIで分析し、追加提案の見込みや離反リスクをスコア化。

「今週どこを訪問すべきか」がデータで見える状態になり、営業の空振りが減る。

ここに載っていない業種・課題でも、ご相談を

岡山には、ここに収まりきらない多様な業種・現場があります。
「うちのこの業務で、AIってどう使えるんだろう?」という素朴な相談が、私たちの一番得意な入口です。

CASES

これまでの実績

AI活用に限らず、業務可視化・DX計画策定・新規事業の立ち上げまで。
「現場の課題を一緒に整理し、形にする」を業種を超えて積み重ねてきました。

6部門の業務を可視化し、「つながる工場」へのDX改善計画を策定

背景・課題

  • 6部門がそれぞれ AccessDB・Excel・紙で独立運用しており、同じデータを部門ごとに二重入力する状態が常態化していました。
  • 生産計画は特定の担当者の暗黙知に頼っており、その人が不在になると業務が止まる属人化リスクを抱えていました。
  • データが部門ごとに分散しているため、経営層が全社の状況を把握するのに毎回時間がかかる状態。
  • 「つながる工場」の実現が中期経営目標として掲げられていたものの、進め方の道筋が見えていませんでした。

取り組み

  1. 6部門それぞれの業務フローとデータフローをヒアリングし、全体像を一枚に可視化しました。
  2. 部門ごとに「単独運用のままでよい部分」と「連携すべき部分」を切り分け、差分を整理。
  3. 共通データ基盤の設計と、どこから連携を進めるかの優先順位を決定しました。
  4. 「クイックウィン → 中期改善 → 全体最適」の段階的なロードマップとして取りまとめました。

成果

  • 6部門の業務とデータの「現在地」が、一枚の図として見える化された状態になりました。
  • どの順番で何を変えると最も効果が出るか、優先度つきで提示できるようになりました。
  • 現場がすぐに実感できるクイックウィンと、中期的な構造改革を組み合わせたセットが用意できました。
  • 経営層が「次の投資判断」を下すための材料が、手元に揃う状態に。

他の事例も見る（コーポレートサイトへ）→

APPROACH

私たちの進め方

AI活用・システム開発・データ基盤 — どれも、いきなり大規模に作るものではありません。
まず話を聞いて、貴社の状況に合わせて進め方を一緒に決める。
決まったテンプレートはなく、ご相談内容に応じて段階を踏みます。

STEP 01

まず、話を聞かせてください

「うちの業務でAIって使えるんだろうか?」というふんわりした段階で構いません。現状の業務・課題感・社内体制をお聞かせください。

STEP 02

状況をふまえて、ベストな進め方を一緒に決める

課題が具体的か／業務を変えるレベルか／そもそも整理が先か。
状況を踏まえ、ここから進め方を分岐させます。

主な3パターン（状況によってはご対応が難しいケースもあります）

PATTERN A

ピンポイントで、すぐ着手

こんなとき課題と解決策が具体的で、業務への影響が限定的

例議事録の自動要約／FAQボット／文書検索／メール下書き支援

  1. 短期間で実装
  2. 一部メンバーで使って初期調整
  3. 全体展開

期間目安: 数週間〜1ヶ月

PATTERN B

小さく試して、業務に馴染ませる

こんなとき既存業務を見直す／新しい業務を立ち上げる、影響範囲がある場合

例需要予測→発注フロー見直し／画像検査→検査ライン変更／受発注メールの自動化

  1. 効きどころを絞る
  2. 小さく試して効果検証
  3. 業務オペレーションを調整
  4. 本番展開

期間目安: 2〜4ヶ月

PATTERN C

現状整理から、効きどころを見つける

こんなとき「何が一番効くか」が見えていない／全体像から整理したい

例業務フロー・データが散在／優先順位が決まっていない

  1. 業務フロー・データ・人の動きを可視化
  2. AIの効きどころを発見
  3. 優先順位を決定
  4. Pattern A or B へ進む

期間目安: 1〜2ヶ月（その後A/Bへ）

共通のゴール

現場に馴染ませて、磨いていく — 運用しながら、長く伴走する

どのパターンでも、最終的には貴社の業務にAIが馴染み、自社で改善を回せる状態を目指します。
"入れて終わり" ではなく、業務と一緒に磨き続ける——具体的にはこんなことを継続します。

  • 定着まで伴走 「実際に使われるか」が肝心。利用状況や効果を定期的に振り返りながら、勉強会・操作レクチャー・ナレッジ整備まで、現場に馴染むまでサポートします。
  • 次の改善・広げ方 1つ動き出したら、次のステップへ。データと現場の声から改善ポイントを抽出し、他業務・他部門への展開も一緒に考えます。
  • 保守対応 動作監視・不具合対応・セキュリティ更新・AIモデル更新の判断まで。安定して使い続けられる状態を維持します。
  • 自社で回せる状態まで 最終目標は「貴社だけで運用・改善できる状態」。徐々に手を離していく前提で関わります。月額の継続伴走、スポット相談どちらでも。

FAQ

よくあるご質問

AIで何ができるのかも、はっきり分かっていません。それでも相談できますか？

はい、そういう段階のご相談が一番多いです。決まったメニューに当てはめず、貴社の業務・経営・現場を理解したうえで、「何ができそうか」のアイデアの種探しから一緒にやります。「最初の一歩」を見つけることが私たちの得意領域です。

AI導入だけでなく、データ整備や業務システム改修も相談できますか？

はい、対応します。生成AIの組み込みだけでなく、データ基盤の構築・可視化、業務自動化、業務システムの改修まで、AIに隣接する領域もまとめてご相談いただけます。むしろ「AIを入れる前にデータが整っていない」「AIより業務フローの見直しが先」というケースもあり、そう判断したら正直にお伝えします。

社内にIT人材がいません。導入後の運用まで対応してもらえますか？

はい、社外パートナーとして導入後の運用まで伴走します。月額制での継続伴走、必要に応じたスポット対応など、貴社の体制に合わせた形で関わります。「いつでも相談できる人がいる」状態を目指して、社内に知見が残る形でサポートします。

社内のデータや業務情報を扱うことになります。セキュリティ面はどう考えていますか？

案件ごとにNDAを締結し、データの保管場所・アクセス権限・利用範囲を事前に取り決めます。AIモデルへの学習利用を回避するAPI設定、社内データを外部に持ち出さない構成（オンプレ／社内環境内での処理）など、貴社の情報管理ポリシーに合わせて設計します。

PoCで終わるのが心配です。本番運用まで持っていけますか？

PoCを「次の意思決定の判断材料」としてではなく、「現場で使われる仕組みの最初のバージョン」として作ります。本番運用への移行を最初から想定し、運用フロー・誰が使うか・データ更新方法・保守体制までセットで設計するので、"作って終わり"にはなりません。

岡山の製造業・農業・観光業などで、AI活用の事例はありますか？

業種ごとに「効きどころ」のパターンは見えています（本ページ「業務はこう変わる — 改善イメージ集」のセクションをご覧ください）。具体の事例は、お問い合わせいただいた際に近い業種・規模の例をお話しします。守秘義務の関係で公開できないものが多いため、対面・オンラインでのご共有が中心です。

どのくらいの期間で、成果が見えてきますか？

状況によりますが、目安は次のとおりです。ピンポイントなツール導入で数週間〜1ヶ月、業務オペレーションを伴う規模で2〜4ヶ月、現状整理から始める場合は1〜2ヶ月の整理を経てから着手します。詳しくは「私たちの進め方」のセクションをご覧ください。

AI導入には、どのくらいの費用がかかりますか？

状況によって幅があるため、一律のお答えは難しいのが正直なところです。「数万円〜試せる小さな取り組み」から「年単位で運用するプロジェクト」まで、貴社のフェーズと予算感に合わせて段階を踏みます。まず30分の無料ヒアリングで方向性を整理し、その上で概算をお伝えします。

「何から始めればいいか分からない」を、
一緒に整理することから。

岡山のAI活用、最初の一歩は「話を聞いてもらう」だけで構いません。
フォームまたはメールよりお気軽にお問い合わせください。

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