まず、課題と候補を整理したい
何をAIに任せるか決まっていない段階では、AI活用・業務診断が入口になります。業務の困りごと、既存ツール、使えるデータを並べ、AIを使わない改善も含めて候補を比べます。
AI活用・業務診断を見る支援内容
業務の課題から選ぶ、AI・データ活用サービス
AIの導入ありきではなく、減らしたい手間や整えたい数字、判断に使いたいデータから支援を選べます。業務診断、自動化、予測分析、BI、データ整備、小規模検証、ガバナンスの内容を比べて、自社に近いテーマからご覧ください。
選び方の目安
「どの技術を使うか」より、次に決めたいことから
反復作業の負担を減らしたいのか、需要や業績を把握したいのか、データを使う前の確認をしたいのかで、検討の入口は変わります。課題がまだ定まっていない場合も、業務やデータの現状を整理してから候補を比べられます。
決まった反復作業を減らしたい
転記や定型的な確認、書類の振り分けなど、繰り返し発生する作業が見えているなら、業務プロセス自動化を検討できます。判断が曖昧な情報や例外を人に戻す条件も一緒に設計します。
業務プロセス自動化を見る特定の判断やデータ利用を確かめたい
需要や設備の変化を計画に使うなら予測分析、部門の数字を共通の定義で見たいならBI・データ基盤が候補です。AIの適合性を限定した範囲で試したい場合は小規模検証、データの扱いを整理したい場合はガバナンス支援を組み合わせて検討できます。
予測分析・需要計画を見る支援領域を比較
課題に近いサービスから詳細をご覧ください
検索やカテゴリで絞り込み、対象となる業務や支援範囲をご確認いただけます。各詳細ページでは、相談時にあると検討しやすい情報や、評価の考え方も説明しています。
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業務改善・AI導入
業務プロセス自動化
日々の業務を観察し、転記、照合、定型文書の作成、問い合わせの振り分けなど、反復作業の負荷を見直します。既存の業務ツールや表計算を活用しながら、自動化する部分と人が確認・判断する部分を分け、現場で使い続けやすい仕組みを設計します。
支援内容を確認する 業務改善・企画AI活用・業務診断
AI導入を前提にせず、業務上の困りごと、既存データ、利用中のツールを確認して、改善候補を優先順位づけします。小さく試せる範囲、必要な準備、検討すべきリスクを整理し、着手判断に使える計画としてまとめます。
支援内容を確認する 予測分析予測分析・需要計画
販売、予約、在庫、稼働、設備などの履歴データを確認し、現場の計画に使える予測や早期の注意信号を検討します。予測値だけを示すのではなく、前提、誤差、季節要因、判断に必要な人の確認をあわせて設計します。
支援内容を確認する 可視化・データ活用経営・現場ダッシュボード
経営層と現場が同じ数字をもとに判断できるよう、指標の定義、データの出所、更新頻度を整理してダッシュボードを設計します。全体の傾向から明細へ確認できる構成や、変化に気づくための表示を検討し、既存の報告業務とのつながりも考慮します。
支援内容を確認する データ活用・分析基盤データ基盤・BI活用支援
データの所在や形式を整理し、集計・分析に使うための基本的なルールと流れを設計します。既存システムをすぐに置き換えるのではなく、表計算、販売管理、会計、顧客管理などから、必要な範囲で一貫して扱える方法を検討します。
支援内容を確認する 実証・導入計画AI検証・小規模パイロット
本格導入の前に対象業務と利用者を限定し、AIや自動化の適合性を検証します。開始前に現状の基準値と判断指標を決め、精度だけでなく、作業手順、確認負荷、例外時の対応、既存ツールとの相性を含めて評価します。
支援内容を確認する AI活用・データ管理AIガバナンス・データ利用設計
AIや分析で扱うデータ、利用目的、関係者、判断への影響を整理し、業務に合った確認と管理の仕組みを設計します。個人情報を扱う可能性がある場合は、利用目的、アクセス範囲、委託先との関係などを確認事項として明確にし、人による判断が必要な場面を定めます。
支援内容を確認する進め方の考え方
診断から運用の確認まで、必要な支援を組み合わせる
すべての業務に同じ順序や技術が適するわけではありません。現状把握だけで十分なこともあれば、対象を絞った試行やデータ整備が先に必要なこともあります。たとえば反復作業の自動化を考える場合は、実際の流れと例外を把握し、どの部分を仕組みに任せ、どの結果を人が確認するかを決めます。予測やAIを含む場合も、導入前の基準値を置き、精度だけでなく確認負荷や業務への影響を見て次の判断につなげます。
STEP 01
現状をつかむ
困りごと、作業の流れ、既存ツール、使えるデータを整理します。
STEP 02
候補を選ぶ
効果だけでなく、実現性、例外、データ品質、運用上の確認事項を比べます。
STEP 03
範囲を決めて試す
必要な場合は対象業務や利用者を限定し、比較の基準と評価方法を定めます。
STEP 04
結果を見て判断する
人による確認、手戻り、残る課題も含めて、継続・修正の判断材料にします。
この流れは一例です。たとえば既存の表計算を整えるだけで目的に近づく場合もあり、サービスの組み合わせや実施条件は課題・データ・利用環境を確認して検討します。
検討テーマの一例
業務の場面に合わせて、確認すべきことも変わります
写真はサービス領域に関係する業務場面を示すものです。特定の顧客への導入や、実証済みの成果を示すものではありません。具体的な業務への当てはめを考える際は、活用設計例もあわせてご覧ください。
受付・転記・振り分けを見直す
書類や依頼情報を扱う業務では、定型処理と、不足情報を人が確かめる場面を分けて考えます。
需要の変化を計画に活かす
販売・予約の履歴を扱う場合は、予測の粒度や計画を変更できる時点も設計の一部です。
数字の定義と出所をそろえる
ダッシュボードは表示を整えるだけでなく、指標の計算方法や更新状況を確認できる形にします。
設備データを点検判断につなぐ
稼働や点検の記録から変化を探す場合も、通知を最終判断とせず、現場での確認につなげます。
データの利用範囲を確認する
AIや分析に使うデータは、利用目的、アクセスできる人、確認の責任を先に整理します。
関連する案内
よくある検討事項
相談を始める前に
反復作業の自動化と、AI導入診断はどう違いますか？
AI活用・業務診断は、改善したい課題や候補をまだ選びきれていないときに、業務、データ、既存ツールを整理する支援です。自動化支援は、転記や振り分けなど対象にしたい作業が見えている場合に、通常処理と例外、人が確認する箇所、既存の仕組みとのつなぎ方を具体化します。業務を見直した結果、AIを使わない方法が適切な場合も候補に含めます。
データがまだ整っていなくても相談できますか？
はい。データの所在や形式、欠損、更新担当を把握すること自体が検討の一部です。最初から完成したデータ基盤が必要とは限りません。どの情報を使うか、目的に不要な項目を含めない方法があるか、集計や指標の定義をそろえられるかを確認し、必要な準備を明らかにします。
本格導入の前に、小規模な検証はできますか？
AI検証・小規模パイロットでは、対象業務と利用者を限定し、現状の基準値、評価指標、対象外の範囲を決めて適合性を確かめます。モデルの精度だけでなく、人による確認や修正の負荷、データの扱い、例外時の対応も評価材料にします。実施範囲や条件は、個別の業務と利用環境を確認して検討します。
相談時にあるとよい資料はありますか？
業務手順や帳票、現在の集計・報告例、使っているツールの概要、困っている場面の説明などがあると、検討対象を整理しやすくなります。資料を用意できていなくても、まず課題や業務の状況から相談できます。個人情報や機密情報を含む実データを、問い合わせメールに添付することは避け、共有方法を確認してください。
次の一歩
自社に合う支援がまだ分からない方へ
業務の困りごと、関係するデータやツール、検討したい判断をお知らせください。相談の入口や個別の条件は、メールまたは電話でご確認いただけます。