自動化の対象
AI が本当に時間を生む領域
書類 OCR
請求書、B/L、申込書などから項目を抽出し、システムに登録。
AI による下書き・見積もり
データから見積もり、返信、レポートの案を作成し、人が確認して送信。
業務フローの自動化
n8n とカスタムフローでシステムを連携。多段階エージェントには安全策を。
AI アシスタント
自社のナレッジに基づく問い合わせ・社内アシスタント。日本語・英語・中国語に対応。
人による確認
判断は人が持ち続ける
確信度のしきい値
確信度の低い結果は推測せず、確認対象としてマーク。
追跡可能な出力
すべての案に、元になったデータを表示。
例外キュー
例外は人が、それ以外はシステムが処理。
基準値との比較
手作業の時間とエラー率を先に記録し、公開後に比較。
事例
本番稼働中の AI
進め方
試行から本番まで
業務診断
1 つの業務を選び、時間の使われ方を測定。
試行
実データで、最も負担の大きい工程から自動化。
導入
既存システムと連携し、チームに展開。
保守
精度を監視し、データの変化に合わせて調整。
即時見積もり
削減できる時間を試算する
チームが手作業に費やしている週あたりの時間を入力してください。自動化による削減時間を試算します。
年間では約 520 時間/年
予算感をつかむための概算です。実際の効果は業務とデータの状況によります。着手前にベースラインを測定します。
よくある質問
やる価値があるかどうか、どう判断しますか？
まず基準を計測します。その業務に現在週あたり何時間かかっているか、エラー率はどのくらいか、1 件のエラーの損失はいくらか。自動化後は同じ尺度で測り直します。計測できない業務は、まだ自動化しないことをお勧めします。
AI が間違えた場合はどうなりますか？
確信度の低い結果は推測せず、フラグを立てて人の確認に回します。見積もりや返信など、お客様の手に渡る内容は必ず人が承認してから送信します。
データが外部に出ることはありますか？
ありません。そのため、御社の規程に合わせて構成を選びます。御社自身のクラウドアカウント上で動かすことも、モデルに送るフィールドを限定することもできます。データの流れは構築前の診断段階で文書化します。
効果が出るまでどのくらいかかりますか？
パイロットは通常 4〜6 週間で、対象は 1 つの業務フローと 1 種類の書類です。基準表に照らして検収し、条件を満たしてから範囲を広げます。
既存システムに API がなくても可能ですか？
多くの場合は可能です。Excel ファイル、メール添付、スキャン画像から始めた案件もあり、必要に応じてファイル連携やデータベース層で接続します。