事例 01
自動車部品メーカー様
かんばん方式の在庫を見える化し、生産計画をAIに
課題だったこと
在庫過多・目視チェックのミス・ベテラン依存の生産計画
現場AIで、こうなった
- かんばんの居場所をリアルタイムでダッシュボード化
- QRコード照合でピッキングミスを撲滅
- 過去実績から生産計画をAIが立案
業務システム × AI構築サービス「現場AI」
「AIを使う」から、
「AIが業務に溶け込む」へ。
いくらAIが進化しても、現場にはベテランの知恵があります。チャットボットを開く時間があったら、自分で考えるか、隣の人に聞く——それが現場です。
だから私たちは、毎日使う業務システムの中にAIを溶け込ませます。
このサービスの、要点だけ。
対象は
現場を持つ会社の、日々の業務システム
やり方は
今あるフローの中に、AIを組み込む
つくり方は
現場を見学して、一緒に爆速でつくる
使い方は
覚えることは、ほとんどありません
よくある課題
そのAI、現場で使われていますか？
1
AIツールを入れたのに、一部の人しか使っていない
汎用のAIチャットを導入したものの、日常業務とは分離していて、結局よく使うのは数人だけ。現場には届かない。
2
ベテランの頭の中に、業務が依存している
生産計画も、検品の勘所も、特定の人しか分からない。その人が休むと、現場が止まる。引き継ぎもできない。
3
現場はPCの前にいない。入力が続かない
手はふさがり、動き回っている。丁寧な入力を求めるシステムは、現場では必ず形骸化する。
原因はシンプルです。AIが、業務フローの外にあるから。
現場AIの考え方
全部をAIにはしません。
人の仕事に、AIが寄り添う業務フローへ。
ひとつの業務プロセスの中で、自動化できる作業はロボットとAIに任せ、人がやるべき判断はそのままに、AIが隣からフォローします。
人が担う工程ロボット・自動化AIが担う工程人の工程を、AIがフォロー
AIのために新しい画面を開く必要はありません。いつもの業務システムを使っているだけで、裏でAIが動いている——それが「AIが業務に溶け込む」ということです。
できること
いつもの業務システムから、
AIが分析し、実行します。
A
在庫・生産管理 × AI
- 在庫・出荷状況をAIが分析し、生産計画を提案
- ピッキング品を画像照合し、誤出荷を防止
- 在庫の過不足をダッシュボードで全社員に共有
B
営業管理 × AI
- 名刺・メール署名から顧客情報を自動登録
- 企業情報をAIがリサーチして下調べを代行
- 営業戦略・メール文案・日報を自動作成
C
人事・採用 × AI
- 求人情報×応募者情報のマッチ度を分析
- Web面接動画をAIが評価し、選考を効率化
- 帳票・書類はOCRで「撮るだけ」入力
導入事例
現場で、実際に使われているシステムです。
事例 02
アパレル会社様
年間5,000種の品質表示ラベルを、AIが自動作成
課題だったこと
専門性が高く、取引先ごとに要件が違うラベル作成が属人化
現場AIで、こうなった
- 仕様書をアップロードすると品質表示案を生成
- 修正はAIアシスタントと対話しながら
- 担当者の経験に頼らない運用へ
事例 03
着物卸売会社様
紙帳簿の在庫管理を一元化し、カタログ画像もAI生成
課題だったこと
一点モノ中心で紙帳簿が残り、着姿撮影の負担も大きい
現場AIで、こうなった
- 仕入・売上・棚卸・貸出をQRラベルで一元管理
- 反物画像からモデル着用画像をAIが生成
- 撮影コストをかけずにカタログ展開
進め方
開発は、現場を見学するところから始まります。
AI駆動のアプリ開発で、現場と一緒に爆速で作る。それが、使われるシステムへの最短ルートです。
01
現場見学から始めます
業務の流れと現場の課題感を、私たち自身が体感するところからスタート。ヒアリングシートではなく、現場を歩きます。
02
画面を見ながら、一緒に作ります
開発中も常に作成中のアプリを皆様と見ながら進めます。「手順に沿った表示順に変えて」——その場の声をそのまま反映します。
03
現場に定着するまで伴走します
作って終わりではなく、現場の皆様が「納得して使える」状態まで。使い方の学習は最小限で済むように設計します。
現場が納得して使えるシステムができる
開発期間・コストが圧倒的に圧縮される
使い方の学習が最小限
はじめの一歩に
まず、現場の診断から 始められます。
「何から始めればいいか分からない」——その状態のままで大丈夫です。開発の前に、診断だけを切り出したメニューをご用意しました。
AI業務診断レポート
100,000円
ご発注時は本開発費へ充当
1
訪問ヒアリング・現場見学
私たちが貴社に伺い、業務の流れを実際に見せていただきます。
2
業務プロセスの棚卸しと課題整理
どこに時間がかかり、どこが属人化しているかを構造化します。
3
AI活用・DX推進ポイントの提言レポート
効果の見込みと優先順位をつけて、一冊の報告書にまとめます。
診断の結果、「いまはAI化しない方がいい」という結論も、率直にお伝えします。ご発注に進んだ場合、診断費用は本開発費へ充当するので、実質のご負担はありません。
診断を申し込むサービス資料（無料）
事例と進め方をまとめた資料を
ご覧いただけます。
このページでご紹介した導入事例3件の詳細、開発の進め方、「AIが業務に溶け込む」考え方を1冊にまとめました。社内でのご検討・回覧にそのままお使いいただけます。
- 導入事例3件の詳細（画面イメージ付き）
- 現場と進める開発プロセスの実際
- 一般的なAI導入との違い
資料ダウンロード
ご入力いただいた連絡先に、担当より ご案内を差し上げる場合があります。
よくあるご質問
気になるところに、お答えします。
Q1コンサルティング契約が必要ですか？
いいえ。ひとつの業務・ひとつの課題からのスモールスタートが基本です。大がかりな調査フェーズを挟まず、現場見学のあとすぐに動くものを作り始めます。
Q2費用はどのくらいかかりますか？
スコープにより異なりますが、AI駆動開発により従来のシステム開発と比べて開発期間・コストを大きく圧縮しています。まずは課題をお聞かせください。概算をすぐにお出しします。
Q3うちの業界でも対応できますか？
製造・卸売・アパレル・和装など、「現場」を持つさまざまな業種で実績があります。開発は現場見学から始めるため、業界特有の慣習にもキャッチアップできます。
Q4セキュリティが心配です
業務データの取り扱い範囲・保存場所を設計段階で明確にし、機密情報を外部AIに渡さない構成も可能です。ご要件に合わせて構成をご提案します。