— 01
DX 推進室・経営企画
- AI の PoC は何度かやったが、本格導入に至らない
- 社内に AI 実装の人材がいない、外部パートナーが必要
- 経営報告に使える ROI が出せる AI 投資をしたい
AI 導入で、こんな状況ではありませんか？
DX 推進・情報システム・現場部門の方から、よくいただくご相談です。
- 01PoC は何度かやったが、本格導入の判断まで進んでいない
- 02どの業務から AI 化すれば効果が出るのか、順番が決まらない
- 03既存の基幹システムと繋がる形で実装できる相手が見つからない
- 04セキュリティ・情報の取り扱いの線引きから相談したい
- 05導入したツールが現場で使われず、定着していない
- 06AI 投資の効果を、経営に説明できる数字で示したい
01 / WHO IS THIS FOR
こんな業務改革の課題のためのサービスです。
AI 導入が PoC で止まっている、本格導入後の運用に不安がある、現場業務の手順ごと作り替えたい—。
— 02
業務改革推進室・現場部門マネージャー
- 営業・経理・CS・法務の特定業務を、手順ごと AI で作り替えたい
- 既存基幹システムと連携した実装が必要
- 現場が使い続けられる運用フローまで設計したい
— 03
情シス・AI 推進担当
- セキュリティ・コンプライアンスを守った AI 実装が前提
- API / SSO 統合・データガバナンスの設計から相談したい
- 上場企業として整備された運用体制を持つベンダーを探している
— 04
経営層・事業責任者
- AI 投資の意思決定をしたいが、社内に判断材料がない
- 業界の AI 活用先行事例を踏まえた打ち手を知りたい
- 本格導入後の運用保守まで任せられるパートナーが必要
02 / OPTIONS
3 つの形で、AI 化を進める。
PoC で勝ち筋を見極め、本格導入で実装、運用保守で継続改善。各フェーズを 1 チームで担います。
— PoC
PoC（概念実証）
特定業務に生成 AI を組み込んだ試作版を構築。実データ・実ユーザーで効果検証し、本格導入の判断材料を整えます。
- 業務スコープ 1〜2 領域に絞った検証
- 実データを使った精度・工数削減の測定
- 本格導入の ROI 試算と意思決定資料
— FULL DEPLOY
本格導入
PoC で検証された AI 機能を、既存業務システムと統合された本番運用環境として構築。長期運用を見越した設計と実装。
- 既存基幹システムとの API / SSO 統合
- セキュリティ・データガバナンス実装
- 現場が使い続けられる UI / 運用フロー
— OPERATION
運用保守
本番運用後の改善・チューニング・新機能追加。出力品質を維持しながら、業務適合度を継続的に高めます。
- 現場フィードバックの反映・改善
- 新業務領域への展開・機能追加
- 月次定例 + KPI レビュー
PoC
PoC（概念実証）
PoC で勝ち筋を見極め
GO 判断ゲート
FULL DEPLOY
本格導入
OPERATION
運用保守
03 / FORWARD DEPLOYED
エンジニアが、業務の現場に入って作ります。
業務 AI 化がうまくいくかどうかは、実際の手順とデータを見た上で作れるかで決まります。担当者と同じ画面を見ながら作り、毎週動くものを確認していただく進め方をとります。
01
実際の業務に同席してから設計する
ヒアリングシートの記入をお願いする前に、対象業務の手順を実際に見せていただきます。どこで手が止まり、どの判断を人がしているか。マニュアル化されていない部分にこそ AI 化の余地があるため、そこを起点に設計します。
02
実データで精度を測りながら作る
実際に流れている帳票・文書・問い合わせを使って検証します。PoC で合意した指標（処理時間・精度・人の確認が必要になった割合）を、毎回同じ条件で測り直して記録します。
03
毎週、動く画面を見て判断いただく
週次で動くものをお見せし、その場で優先度を入れ替えます。現場の担当者と直接やり取りするため、伝言による解釈のずれが起きません。仕様の確定を待たずに、動くものを見ながら決められます。
04
運用に入っても同じチームが見続ける
PoC・本格導入・運用保守で担当が入れ替わりません。業務の背景を知っているチームが月次で改善を続けるため、引き継ぎのたびに前提を説明し直す必要がありません。
いわゆる Forward Deployed Engineer（現場に入り込むエンジニア）の進め方です。契約形態は準委任・請負・ハイブリッドから選べます。詳細は進め方と契約形態をご覧ください。
04 / AREAS
AI で変えられる業務領域。
生成 AI の組み込みで、特定業務を構造から再設計できます。
01
営業 / マーケティング
提案書・見積書の自動生成、リード分析、コンテンツ制作のスループット改善。CRM 連携で営業活動全体を AI 化。
02
経理 / 法務 / 総務
請求書・契約書・規程の AI 処理、社内問い合わせの自動回答、決裁資料のドラフト生成。バックオフィスを構造から効率化。
03
カスタマーサポート
問い合わせの一次回答、過去対応履歴からの下書き生成、オペレーター向けの回答候補提示。応答品質を保ちながら対応件数を吸収します。
04
人事 / 採用
応募書類の要約と評価観点の整理、面談の文字起こしから評価メモ生成、社内規程の問い合わせ対応。属人化しやすい判断の下支えに使います。
05
現場業務 / 製造・物流
紙の帳票・伝票を OCR × 生成 AI で構造化、日報や点検記録の自動集計、現場マニュアルの検索。基幹システムへの取り込みまで含めて設計します。
06
社内ナレッジ（全部門）
散らばった規程・議事録・マニュアルを横断検索（RAG）。回答に根拠となる出典を添えることで、確認の手間を残さない形にします。
05 / INDUSTRIES
業界別の AI 活用テーマと、最初に測る指標
よくご相談いただくテーマを業界ごとに整理し、PoC で最初に何を測るかまで併記しました。ここが決まると、投資判断の材料が具体的になります。
建設・不動産
- 図面からの数量拾い・積算CAD や PDF を読み取り、数量と概算金額を自動算出
- 工事台帳・伝票の OCR取引先ごとに様式が異なる帳票を構造化し、基幹の形式に変換
- 現場写真から進捗を判定撮影した写真から出来高を集計し、遅延の兆候を検知
PoC で最初に測る指標1 件あたりの転記・積算にかかる時間と、読み取り精度
製造
- 検査・点検記録の自動化記録の入力と集計を自動化し、判定のばらつきを抑える
- 設備データからの異常検知稼働データの変化から不調の兆候を早期に知らせる
- 需要予測・在庫最適化実績と外部要因から発注量を提案し、欠品と過剰在庫を抑える
PoC で最初に測る指標記録・集計工数と、検知の的中率（見逃し・誤検知の割合）
人材・HR
- マッチング・レコメンド希望条件と経歴からマッチ度を算出し、候補を推薦
- スカウト文・求人票の生成候補者ごとに文面を出し分け、返信率を検証しながら改善
- 面談の文字起こしと要約録音から評価メモと次アクションを生成
PoC で最初に測る指標1 名あたりの候補選定・書類作成の時間と、返信率の変化
小売・EC
- 商品説明・記事の生成トーンと表記ルールを学習させ、量産と品質を両立
- 接客チャット・サイズ相談購入前の問い合わせに一次回答し、離脱を減らす
- レビュー分析・需要予測声を分類して改善点を抽出し、仕入れ計画に反映
PoC で最初に測る指標1 商品あたりの原稿作成時間と、修正が必要になった割合
士業・専門サービス
- 契約書の条項抽出・レビュー補助期間・金額・特約を自動で拾い、確認観点を提示
- 書面のドラフト生成過去案件の書式を学習させ、たたき台を数分で用意
- 調査・リサーチの下調べ社内資料と公開情報を横断し、根拠つきで整理
PoC で最初に測る指標1 案件あたりの確認・作成時間と、抽出の取りこぼしの有無
金融・バックオフィス
- 請求書・経費処理の自動化受領した書類を読み取り、会計システムへ連携
- 社内ナレッジ検索（RAG）規程・議事録・マニュアルを、質問するだけで根拠つきで返す
- 問い合わせの一次回答過去の対応履歴を学習し、定型の問い合わせに下書き回答
PoC で最初に測る指標1 件あたりの処理時間と、人の確認が必要になった割合
上記以外の業界も対応しています。いずれも要件に合わせた個別開発です。「自社の場合はどの業務から始めるか」は、無料相談でその場で整理します。
06 / WHAT YOU GET
導入後、こうなっています。
「AI が動いている」だけでは業務は変わりません。現場が使い続けられて、効果を数字で説明できる状態までを成果物にします。
01
現場の業務フローに入った AI
既存の基幹システム・社内ツールと繋がった状態で動きます。担当者が別のツールを開き直さずに、いつもの手順の中で使えるところまで設計します。
02
効果を示す実測値
PoC で合意した指標（処理時間・精度・人の確認が必要になった割合）の実測値。経営会議や投資判断の資料にそのまま使える粒度でお渡しします。
03
運用と権限の設計書
誰がどの情報にアクセスできるかの権限設計、出力品質の確認手順、モデル更新時の対応方針。担当者が変わっても運用が続く形で文書化します。
07 / CASES
業務に AI を組み込んだ事例
非定型帳票の読み取りと、コンテンツ制作の工数構造。いずれも既存の業務フローに組み込んだ実装です。
01 · 建設 × 業務AI化
工事台帳アシストAI
様式の異なる請求書・納品書を自動で構造化し、原価を可視化
80%減
台帳作成工数（最大）
4ヶ月
設計→本番リリース
一般的な OCR で精度が出ない帳票に対し、OCR と LLM のハイブリッド構成を採用。現場・管理部門・経営層で見える範囲を分ける権限設計まで実装しました。
事例を読む02 · コンテンツ制作の AI 化
AI Writer
記事制作の工数構造を、ChatGPT API の組み込みで作り替える
1/2
記事制作にかかる時間
5,000字超
一括生成に対応
ChatGPT の API を記事制作フローに直接組み込み、リサーチから見出し構成・本文生成までをツール内で完結。プロンプト設計と実行順序の工夫で長文の一括生成に対応しました。
事例を読む08 / PROCESS
業務 AI 化の進め方。
対象業務の選定から本番運用まで、5 つの段階で進めます。
PHASE
I
業務ヒアリング & スコープ設計
無料 〜 2 週間
対象業務の棚卸し、AI 化候補の洗い出し、PoC スコープ提案、見積もり提示。
AI 化候補の抽出と効果試算
PHASE
II
PoC 設計
2〜4 週間
業務フロー分析、データ整理、AI 機能設計、検証 KPI と成功基準の合意形成。
機能設計と検証 KPI の策定
PHASE
III
PoC 実装 & 検証
4〜8 週間
生成 AI を組み込んだ試作版を構築、実データ・実ユーザーで効果測定。
精度・工数削減を実数値で測定
PHASE
IV
本格導入
6〜12 ヶ月
既存基幹システム連携、本番品質の UI / 運用フロー、セキュリティ実装、ロールアウト。
既存システム統合・運用設計
PHASE
V
運用保守 & 改善
月次
改善開発、新機能追加、新業務領域への展開。月次定例。
継続的な改善と業務適合
09 / FAQ
よくあるご質問
Q1 PoC のあと、本格導入まで開発してもらえますか？
はい。PoC で検証した AI 機能を、既存業務システムと統合された本番運用環境まで実装します。ibisPaint を運営する上場企業として、長期運用に耐える基準で AI 開発を提供します。業務別の進め方は経理業務のAI化ガイド・人事業務のAI化ガイドもご参照ください。Q2 既存基幹システムとの連携はできますか？
可能です。API 連携・SSO 統合・データ統合、必要な部分のカスタム開発で対応します。ibisPaint 運営で培った大規模システム連携の実務知見を活用します。基幹システムの刷新を伴う場合は基幹リプレイスガイドをご覧ください。Q3 セキュリティ・データガバナンスの要件には対応できますか？
東証グロース上場企業として整備したセキュリティ・コンプライアンス体制を維持しています。LLM の入出力ガバナンス・データ保護・監査ログなど、エンタープライズで求められる要件に対応します。Q4 どの業務から AI 化を始めるべきか、相談だけでも可能ですか？
可能です。30 分の業務相談で、対象業務の棚卸し・AI 化候補の洗い出し・概算スコープをご提示します。本契約に至らなくても費用は発生しません。Q5 運用保守の体制はどうなっていますか？
月次定例で 改善開発・新機能追加・新業務領域への展開を継続します。費用は対象範囲・運用規模に応じて個別にお見積もりします。本格導入後も業務適合度を高め続けます。Q6 見積もりは何で金額が変わりますか？
主な変動要因は 4 つです。①対象業務の数と範囲（1 業務の PoC か、部門横断か）、②扱うデータの状態（整っているか、整備・クレンジングから必要か）、③既存システム連携の範囲（API / SSO / データ移行）、④求める精度と、人の確認を残す範囲。初回の 30 分でこの 4 点を伺い、PoC のスコープ案と概算レンジをその場でご提示します。Q7 PoC で期待した効果が出なかった場合はどうなりますか？
PoC は本格導入に進むかどうかを判断するための工程です。着手前に「何の数字がどこまで届いたら GO とするか」を合意し、届かなかった場合はその要因（データの不足・業務側の前提・技術的な限界のどれか）を切り分けてご報告します。対象業務を変える、範囲を狭めるといった打ち手も含めて次の選択肢を整理します。Q8 契約形態は選べますか。運用保守はどういう契約になりますか？
請負契約（一括 / フェーズ毎）・準委任契約（月次 / 工数ベース）・ハイブリッドの 3 形態からお選びいただけます。PoC と本格導入は請負、運用保守は月次の準委任、という組み合わせが多い形です。秘密保持契約（NDA）は本契約より前に締結します。詳細は進め方と契約形態をご覧ください。