社内の問い合わせに答えるAI
就業規則、経費のルール、システムの使い方。規程やマニュアルを読ませて、社員からの質問にチャットで答えます。Microsoft 365をお使いなら、Copilot Studioで社内向けに作れます。
もとになった経験Copilot Studioでのエージェント構築
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整えた業務に、
AIを足す。
業務を書き出し、kintoneで回る形にすると、AIに任せられる仕事が見えてきます。社内の問い合わせ、書類のチェック、資料探し、文書の下書き。大きなシステムを作らなくても、今お使いの環境に、1つの業務からAIを足していきます。
- 1つの業務から小さく試す
- 根拠を示させ、最後は人が判断
- 業務整理・kintoneの延長で
業務整理、kintone、そしてAI。
AIは、整えた業務の延長にあります
手順が決まっていない業務にAIを入れても、答えがぶれるだけです。誰が何をしているかを書き出し、データと手順がそろってはじめて、AIに任せられる範囲が決まります。
1書き出す（業務整理）
誰が、何を、どの順番で。AIに任せる部分と、人が判断する部分を分けます。
2仕組みに載せる（kintone）
申請・台帳・記録を1か所に。AIに渡せるデータと手順がそろいます。
3AIを足す（生成AI）
問い合わせ、チェック、資料探し、下書き。人の手間が多いところから。
1と2はkintone・業務改善で、承継・買収のあとの会社ならPMI実行支援の中で進めます。すでに業務が整っていれば、3から始められます。
AIでも、こんなことができます
チームのエンジニアがこれまでの現場で手がけてきたことをもとに、中小企業でも取り組みやすい形にした例です。
書類のチェックを手伝うAI
社内の規程やチェック項目に照らして、気になる箇所を、根拠となる原文を添えて示します。観点を1つずつ分けて確かめるので、見落としが減ります。最後に判断するのは人です。
もとになった経験規約チェックAIの試作（根拠は必ず原文から引用する設計）
社内の資料を探せるAI
仕様書・図面・議事録・提案書など、たまった資料から必要な情報を探し、出典を添えて答えます。部署ごとに見られる範囲を分けることもできます。
もとになった経験製造業の仕様書・図面を対象にした検索AI（部署ごとのアクセス制御つき）
文書の下書きをつくるAI
報告書、議事録、案内文、提案書のたたき台を、社内の型に沿って下書きします。人は確認と仕上げに集中できます。当社の診断書も、AIが下書きし、実務家が確かめて仕上げています。
もとになった経験シナリオを生成するAIの、要件定義から運用まで
いつもと違う動きを見つけるAI
売上・在庫・広告などのデータから、いつもと違う動きを見つけて知らせます。kintoneやExcelにたまったデータから始められます。
もとになった経験広告データの異常検知モデルの構築
作業をつなぐAIエージェント
問い合わせのメールを読んで要点をまとめ、kintoneに登録し、担当者に知らせる。人がしていた転記と連絡を、AIが道具を使ってつなぎます。
もとになった経験道具を呼び出して動くAIエージェントの設計
「もとになった経験」は、協力エンジニアがProjimo参画前を含めて担当したものです。法人としての受注実績とは区別して記載しています。
進め方
1つの業務で試し、答えの正しさを確かめてから広げます。
1
話す・書き出す
無料相談から
AIに任せたい業務を伺い、手順と、AIに渡す資料やデータを書き出します。AIでなくてよい業務は、そう言います。
2
小さく試す
1つの業務で試作
実際の資料と質問で試作し、どれくらい正しく答えられるかを、観点ごとに数字で確かめます。
3
使える形にする
手順書と引き継ぎ
現場で使ってもらって直し、使い方のルールと手順書を決めて、社内で回せる形にして引き継ぎます。
AIに任せること、人が決めること。
先に線を引きます。
AIは間違えることがあります。だから、根拠を示させ、最後は人が判断する形で作ります。AIを入れること自体を目的にはしません。
引き受けるもの
- 業務の書き出しと、AIに任せる範囲の決め方
- 社内の問い合わせ・書類チェック・資料検索・下書きのAI
- kintoneやメールと連携して動くAIエージェント
- 社内の情報を外に出さない設定と、見られる範囲の設計
- 答えの正しさを数字で確かめる仕組みと、手順書・引き継ぎ
引き受けないもの
- AIを入れること自体が目的の導入
- 根拠を示せない判断を、AIだけに任せる設計
- 業務の整理をせずに「全部AIで」の一括見積
体制：窓口は代表、作るのはAIエンジニア
業務を聞く人と、AIを作る人が、同じチームで進めます。
代表社員（窓口・全体）責任者
最初の聞き取りと、AIに任せる範囲の線引き、優先順位を決めます。毎月の報告と、品質に責任を持ちます。
AIエンジニア（生成AI・RAG）設計・実装
社内の資料を読ませて答える仕組みや、書類のチェックの仕組みを設計し、答えの正しさを数字で確かめます。
AIエンジニア（AIエージェント）設計・実装
道具を使って動くAIエージェントや、業務アプリとの連携を、AIを使った開発で短い期間で形にします。
kintoneデータ・承認の流れ
AIに渡すデータの置き場所と、申請・承認の流れを整えます。
業務整理書き出し・手順書
業務の書き出し、AIに渡す資料の整理、手順書づくりと定着の確認を担当します。
個人名は公開していません。案件の規模に応じて、業務委託の専門家とチームを組みます。
業務効率化・AI活用の料金
すべて税別。1つの業務から始められます。
無料相談
AIに任せたい業務を伺い、AIが合うかどうか、何から始めるとよいかをお伝えします。
無料オンライン30〜45分
AIの試作（1業務）
業務の書き出し、試作、実際の資料と質問での確かめ。
個別見積試作の範囲と金額を先に提示
本番化・定着
試作の結果を見てから、広げる範囲と金額を決めます。
個別見積月ごとの伴走も相談可
AIサービスの利用料（Microsoft 365や各種AIの利用料など）は別途です。業務の整理から始める場合は、kintone・業務改善（1業務¥300,000〜）と組み合わせることもできます。補助金を使えるかどうかも、ご相談のときに一緒に確認します。
業務効率化・AIについて、よくあるご質問
小さな会社でも、AIは使えますか？
使えます。社員が少なく、1人が多くの仕事を抱えている会社ほど、問い合わせ対応や書類の確認、文書の下書きをAIに任せる効果が出やすいです。いきなり全社に入れるのではなく、困っている業務を1つ選んで試します。
ChatGPTを社員に使わせるのと、何が違いますか？
汎用のAIは、社内の規程や過去の資料を知りません。当社は、社内の資料を読ませて出典つきで答える仕組み（RAG）や、決まった手順で作業するAIエージェントを、業務に合わせて作ります。誰が何に使ってよいかのルールづくりも一緒に行います。
社内の情報をAIに入れても大丈夫ですか？
入力した情報がAIの学習に使われない設定と、部署ごとに見られる範囲を分ける設計を前提にします。どの情報をAIに渡してよいかは、業務を書き出す段階で一緒に決めます。
AIが間違えたら、どうなりますか？
AIは間違えることがあります。そのため、答えには根拠となる原文や出典を添えさせ、最後は人が確かめて判断する形にします。試作の段階で、実際の資料と質問を使って、どれくらい正しく答えられるかを数字で確かめてから使い始めます。
kintoneと組み合わせられますか？
できます。kintoneにたまった台帳や記録をAIに渡して要約や異常の検知に使ったり、AIが問い合わせを読んでkintoneに登録したりできます。業務をkintoneで整えた延長でAIを足すのが、当社の進め方です。kintoneでの業務改善はこちら（1業務¥300,000〜・税別）。
開発だけを頼むことはできますか？
仕様が決まった開発だけを切り出したご依頼より、業務の整理からご一緒するのが基本です。AIに任せたい業務がはっきりしていれば、試作から入ることもできます。まずはご相談ください。
AIに任せたい仕事を、
1つ聞かせてください。
「同じ質問に毎日答えている」「書類の確認に半日かかる」など、そのままの言葉で。資料は要りません。相談は無料です。
先に文面で伝えたい方は お問い合わせフォーム か info@projimo.jp へ。