Services

課題の整理から、実装・定着まで。

必要な技術を導入する前に、解くべき業務課題と優先順位を明確にする。小さく始め、成果を確かめながら広げます。

Service lineup

業務の現在地に合わせた、4つの支援。

診断だけ、構想だけ、開発だけに分断せず、前後の工程がつながる形で支援します。

01Discover

業務プロセス
診断・可視化

業務、情報、担当、判断、例外を整理し、改善効果と実行難易度から着手順を決めます。

  • 現状・改善後の業務フロー
  • 課題とボトルネックの整理
  • AI・システム適用候補の評価
  • 段階導入ロードマップ
02Automate

AIエージェント
業務自動化

情報収集、照合、集計、文書作成、タスク更新などを、人とAIが安全に分担できる流れへ設計します。

  • 対象業務と効果指標の選定
  • 人とAIの責任範囲の設計
  • 承認・例外・監査の組み込み
  • 教育と運用ルール整備
03Transform

パッケージ依存から
自社システムへの転換

ERPなどのパッケージに業務を合わせる構成を見直し、AIエージェントと必要な個別システムが連携する、自社業務中心の基盤へ段階的に転換します。

  • 現行業務・データ・システムの整理
  • AIと個別システムの役割設計
  • 自社業務に沿うシステム構築
  • データ移行と段階的な切り替え
BEFOREパッケージ中心業務をシステムに合わせる
AFTER自社業務中心AIが業務と必要な仕組みをつなぐ
閉じた単一パッケージから、AIオーケストレーション、業務フロー、人の承認、独立した個別システム、データと監査基盤で構成する自社システムへ転換する図
01AIが全体を調整仕事を分解し、適切な人・AI・システムへつなぎます。
02重要判断は人が承認AIは提案と処理を担い、責任ある判断は人へ戻します。
03機能を独立して更新販売・在庫・会計などを疎結合にし、必要な部分から改善します。
04データと証跡を共有結果、根拠、監査情報を蓄積し、改善へ循環させます。
04Integrate

データ統合
可視化

分散したデータの意味と関係をそろえ、経営と現場が継続的に判断できる情報基盤を設計します。

  • データソースと用語の棚卸し
  • 統合・品質検証ルール
  • レポートとダッシュボード
  • アクセス権と監査設計

Engagement

小さな相談から、確かな実装へ。

最低予算は設けていません。現在地を確認し、必要な範囲と順序を一緒に決めます。

Next action

いまの業務を、一緒に整理しませんか。

何から仕組み化すべきか決まっていない段階でも相談できます。