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hiromi

大企業の皆さまへ

部門ごとに、全社へAIを。

各部門でAIが活きる業務を見つけ、すぐに効果が出るものから始めて、成果の出たものを広げます。現場を巻き込みながら、各段階で効果を測定します。

AI診断を相談する部門別のユースケースを見る
整理・選別した大企業のAI案
約200
整理・選別した大企業のAI案
ひとつのAIロードマップでカバーした部門
50以上
ひとつのAIロードマップでカバーした部門
開発済みのAIソリューション
21
開発済みのAIソリューション

01AI成熟度

御社はいまどの段階ですか？

多くの企業はレベル1か2にあります。現在のレベルがわかれば、次の一手が見えてきます。

  1. 01 / 04

    模索

    こんな状態なら、この段階です

    • 一部の社員が個人でChatGPTを使っている
    • 社内データの扱いに共通ルールがない
    • AIの効果を誰も把握していない

    次の一手: 全部門を診断し、すぐに効果が出る最初の施策を選びます。

  2. 02 / 04

    試行

    こんな状態なら、この段階です

    • 有志による試験導入が1〜2件
    • 成果が数字ではなく体験談
    • チームごとにツールがばらばら

    次の一手: 有望な試験導入を、効果を測定できるソリューションにします。

  3. 03 / 04

    拡大

    こんな状態なら、この段階です

    • 複数のAIシステムが日常的に稼働
    • データと承認のルールが明確
    • ユースケースごとに効果を測定

    次の一手: 推進担当者とAIカタログを軸に、全部門へ展開します。

  4. 04 / 04

    定着

    こんな状態なら、この段階です

    • AIが基幹業務に組み込まれている
    • 全部門にAIの責任者がいる
    • 経営層が毎月、効果とコストを確認

    次の一手: より優れたモデルの登場にあわせて、改善を続けます。

02ユースケース

御社の部門でAIができること

大企業のAI案によく挙がるユースケースです。部門を選ぶと、適した活用例と導入方法をご覧いただけます。

AIエージェント
既存ツールの中で、数日で稼働
ソリューション
実証済みのソリューションを調整して導入
個別開発
御社の業務に合わせて開発

転記や突合を減らし、決算を早め、支払いミスを防ぎます。

6 件のユースケース

  • 請求書類の一括整理

    請求書、税務請求書、証憑、発注書を、請求書ごとに1つのセットにまとめます。

    ソリューション

    仕組み

    1. 1対象期間の請求関連ファイルを集約
    2. 2AIが請求書ごとに書類と金額を特定
    3. 3請求担当がすべてのセットを承認

    測定する指標

    請求サイクルあたりの作業時間と、不備による差し戻し件数

    導入方法

    ソリューション · 4〜8週間で稼働 · お見積り

    このユースケースを相談ソリューションの詳細を見る

  • 支払前チェック

    支払書類を契約・発注・予算と照合してから支払います。

    ソリューション

    仕組み

    1. 1支払依頼書、契約書、発注書、予算を登録
    2. 2AIが各書類を読み取り、金額を照合
    3. 3指摘事項は原価管理担当が判断

    測定する指標

    支払前に止めたミスの件数と、1件あたりの確認時間

    導入方法

    ソリューション · 4〜8週間で稼働 · お見積り

    このユースケースを相談ソリューションの詳細を見る

  • 経費の入力

    領収書の写真から、証憑付きの経費データを作成します。

    ソリューション動きを見る

    仕組み

    1. 1社員が領収書を撮影
    2. 2AIが日付・取引先・合計・明細を入力
    3. 3管理担当が確認して出力

    測定する指標

    経費1件あたりの処理時間と、証憑のない領収書の件数

    導入方法

    ソリューション · 4〜8週間で稼働 · お見積り

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    ▶ 動きを見る

    入力

    struk_toko_sumber_rejeki.jpg

    • TOKO SUMBER REJEKI
    • Jl. Pasar Baru 12, Bekasi
    • 11/10/2026 09:14
    • Beras 25kg ........ 320.000
    • Minyak 5L ......... 92.000
    • Telur 2kg ......... 58.000
    • Gula 3kg .......... 51.000
    • TOTAL ............. 521.000

    ステップ 0 / 9

    AIの出力

    Tanggal
    Vendor
    Rincian
    Total
    Kategori

    自動チェック

    • Total = jumlah semua item
    • Foto struk terlampir sebagai bukti
    • Tidak ada struk ganda bulan ini
    結果—

    架空のサンプルデータです。実際の書類も同じ流れで処理されます。

  • 銀行・債権債務の消込

    取引を自動で照合し、例外だけを担当者に残します。

    個別開発動きを見る

    仕組み

    1. 1銀行明細と元帳を出力
    2. 2取引を自動で照合
    3. 3経理は例外のみを処理

    測定する指標

    自動照合の割合と、締めまでの日数

    導入方法

    個別開発 · 無料相談のあとに範囲を決定 · お見積り

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    ▶ 動きを見る

    入力

    銀行明細_10月.csv · 元帳_10月.xlsx

    • 10月2日 振込入金 ¥1,250,000 株式会社ミナト商事
    • 10月3日 振込入金 ¥475,000 有限会社さくら工業
    • 10月5日 振込出金 ¥210,000 仕入先への支払い
    • 10月7日 振込入金 ¥800,000 振込人名義なし

    ステップ 0 / 8

    AIの出力

    照合済み
    株式会社ミナト商事
    有限会社さくら工業
    仕入先への支払い

    自動チェック

    • 金額が請求書と一致
    • 二重入金なし
    • すべての振込に名義・参照あり
    結果—

    架空のサンプルデータです。実際の書類も同じ流れで処理されます。

  • 月次財務レポート

    元帳から、月次レポートとコメントの初稿を作成します。

    AIエージェント

    仕組み

    1. 1元帳と前月のレポートを投入
    2. 2AIが数値とコメントの初稿を作成
    3. 3経理が確認して承認

    測定する指標

    初稿ができるまでの時間

    導入方法

    AIエージェント · 1〜2週間で稼働 · お見積り

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  • グループ資金レポート

    全グループ会社の資金残高を、毎日ひとつの画面に集約します。

    個別開発

    仕組み

    1. 1全グループ会社から残高を収集
    2. 2集約し、前日の数値と照合
    3. 3財務担当が毎日ひとつの画面で確認

    測定する指標

    グループ資金残高を把握するまでの時間

    導入方法

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03自動化

システムをつなぐ自動化

自動化で難しいのは、うまくいく場合ではありません。入金が一致しないときや、システムが止まっているときにどう動くかです。ここで紹介する自動化は、いずれもその場合に対応し、例外は担当者に引き継ぎます。

  • LINEでの入金確認

    お客様が振込明細の画像を送ると、銀行の入金と照合し、注文を入金済みにして領収書を返信します。担当者の手を介しません。

    LINEAI銀行受注会計

    実行ログ

    ステップ 0 / 6

    1. 10:02:01LINE注文 #2207 の振込明細画像を受信
    2. 10:02:04AI読み取り結果：¥125,000、振込人 ヤマダ ミサキ
    3. 10:02:09銀行¥125,000 の入金と照合済み
    4. 10:02:10受注注文 #2207 を入金済みにし、梱包へ回付
    5. 10:02:11LINE領収書とお届け予定日をお客様に送信
    6. 10:02:12会計請求書 INV-2207 に入金を記帳
    結果—

    架空のデータによるシミュレーションです。

    開始のきっかけ

    お客様がLINEで振込明細を送信したとき

    問題が起きたときは

    • 銀行の入金と一致しない限り、注文を入金済みにすることはありません
    • 2時間以内に一致しない場合は、明細画像と注文を経理に回します

    測定する指標

    1件あたりの確認時間と、誤って入金済みにした件数

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  • モール注文を在庫・配送・会計へ

    各モールと自社ECの注文で在庫数を一元管理し、送り状を作成して会計に記帳します。

    楽天市場在庫倉庫配送会計

    実行ログ

    ステップ 0 / 6

    1. 13:40:02楽天市場注文受付：「ドリップコーヒー 200g」×2
    2. 13:40:03在庫在庫を引当、残り14個。Amazonと自社ECに反映
    3. 13:40:05倉庫本日のピッキングリストに追加
    4. 13:40:07配送送り状と追跡番号を発行
    5. 13:40:08会計売上とモール手数料を記帳
    6. 13:40:08在庫安全在庫15個を下回ったため、発注を提案
    結果—

    架空のデータによるシミュレーションです。

    開始のきっかけ

    楽天市場・Amazon・自社ECで新しい注文が入ったとき

    問題が起きたときは

    • 同期に失敗した場合は再試行し、それでも失敗すれば出品を一時停止して売り越しを防ぎます
    • 在庫が安全水準を下回ると購買担当に通知します

    測定する指標

    売り越しの件数と、1日あたりの事務作業時間

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  • 請求書のリマインドと督促

    期日に合わせて丁寧にリマインドし、日数に応じて文面を変え、入金を確認した時点で止めます。

    会計メールLINE銀行

    実行ログ

    ステップ 0 / 5

    1. 3日前会計INV-0912、株式会社ミナト商事、¥1,250,000、金曜日期日
    2. 3日前メール支払いリンク付きのリマインドを送信
    3. 期日+3日LINE2回目のリマインドを送信、営業担当をCCに追加
    4. 期日+5日銀行入金を確認し、INV-0912 と照合
    5. 期日+5日会計請求書を消込、リマインドを停止
    結果—

    架空のデータによるシミュレーションです。

    開始のきっかけ

    請求書の支払期日の3日前

    問題が起きたときは

    • 異議のある請求書はリマインドを一時停止します
    • 重要取引先には、メッセージではなく担当者から電話します

    測定する指標

    売掛金回転日数と、期日超過の金額

    AIエージェント1〜2週間で稼働 · お見積り
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  • 朝の経営レポート

    複数のシステムにある売上・資金・在庫を、始業前に短い要約にまとめてLINEで届けます。

    POS銀行在庫AILINE

    実行ログ

    ステップ 0 / 5

    1. 07:00:00POS昨日の売上：¥1,840,000、312件
    2. 07:00:03銀行3口座の預金残高合計：¥24,600,000
    3. 07:00:05在庫最低在庫を下回る品目：6件
    4. 07:00:09AI要約を作成：川崎店の売上が12%減少
    5. 07:00:10LINE経営陣のグループにレポートを送信
    結果—

    架空のデータによるシミュレーションです。

    開始のきっかけ

    毎日 07:00

    問題が起きたときは

    • 取得できないデータがあれば、誤った数字を出さずにその旨を明記します
    • すべての数値は元のシステムにリンクしています

    測定する指標

    毎週のレポート作成にかかる時間

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  • 購買・経費の承認

    申請は金額に応じた承認者に届き、ワンタップで承認でき、止まっていれば自動で催促します。

    フォームルールチャットERP

    実行ログ

    ステップ 0 / 6

    1. 09:15フォーム申請：ノートPC 4台、¥480,000、見積書添付
    2. 09:15ルール¥250,000超のため、部長、次に取締役が承認
    3. 09:40チャット部長がワンタップで承認
    4. 翌日 09:40チャット24時間経過のため取締役に催促
    5. 翌日 11:02チャット取締役が承認
    6. 翌日 11:02ERP発注書 PO-5531 を作成し記録
    結果—

    架空のデータによるシミュレーションです。

    開始のきっかけ

    購買申請が提出されたとき

    問題が起きたときは

    • 自分の申請を自分で承認することはできません
    • 予算超過の場合は、経理の承認がないと先に進みません

    測定する指標

    申請から承認までの時間

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  • 入社・退社時のアカウント管理

    新入社員には初日に必要なアカウントをすべて用意し、退職者のアクセスは最終日に停止します。

    人事WorkspaceアプリITチャット

    実行ログ

    ステップ 0 / 5

    1. 5日前人事入社予定：田中さん、マーケティング部、月曜日入社
    2. 5日前Workspaceメールアカウントとカレンダーを作成
    3. 5日前アプリ役割に応じてマーケティングのグループとツールに追加
    4. 4日前ITPCの手配を申請、管理者権限はITの承認待ち
    5. 初日チャット初週のチェックリスト付きの歓迎メッセージを送信
    結果—

    架空のデータによるシミュレーションです。

    開始のきっかけ

    人事が入社または退社を登録したとき

    問題が起きたときは

    • 退職者は最終日にすべてのアクセスを停止し、チェックリストで確認します
    • すべての変更を監査用に記録します

    測定する指標

    全アクセス付与までの時間と、退職後に残ったアカウント数

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  • 見込み客の振り分けとフォロー

    広告・フォーム・LINEからの見込み客を重複なくCRMに登録し、適切な担当者に割り当て、対応漏れを防ぎます。

    ウェブサイトAICRMLINE

    実行ログ

    ステップ 0 / 5

    1. 16:20:01ウェブサイト問い合わせ：社員300名分のケータリング、横浜
    2. 16:20:04AI企業情報を特定、適合度82、想定規模 月額約¥900,000
    3. 16:20:05CRM重複なし、横浜エリアの担当者に割り当て
    4. 16:20:06LINEお礼メッセージを送信、担当者に通知
    5. 18:20:06CRM2時間連絡なしのため、営業部長に通知
    結果—

    架空のデータによるシミュレーションです。

    開始のきっかけ

    広告・フォーム・LINEから新しい見込み客が入ったとき

    問題が起きたときは

    • 重複は統合し、2人の担当者が同じ見込み客を追うことはありません
    • 未対応の見込み客は営業部長にエスカレーションします

    測定する指標

    新規見込み客への返信時間と、成約率

    AIエージェント1〜2週間で稼働 · お見積り
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  • メール受信箱から適切なシステムへ

    共有アドレスに届いた添付ファイルを仕分け、読み取り、入力します。判断がつかないものだけを担当者に回します。

    メールAIERP確認

    実行ログ

    ステップ 0 / 5

    1. 08:05:00メール添付付きの新着メール12件
    2. 08:05:20AI仕分け：請求書7件、注文書4件、契約書1件
    3. 08:05:48AI各書類から主要項目を読み取り
    4. 08:06:02ERP11件を入力し保存
    5. 08:06:02確認合計金額が読み取れない請求書1件を担当者に回付
    結果—

    架空のデータによるシミュレーションです。

    開始のきっかけ

    invoices@ または orders@ に添付付きのメールが届いたとき

    問題が起きたときは

    • AIの判断に確信が持てないものは確認キューに回し、そのまま帳簿に入れることはありません
    • 元のメールとファイルは保存し、リンクしています

    測定する指標

    自動で処理できた書類の割合

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04ロードマップ

最初の診断から、全部門のAI活用まで

各段階の終わりには、稼働して効果を測定済みの成果があります。次の一手は、その根拠をもとに決められます。

  1. 1

    1〜4週目

    診断・早期成果

    全部門にヒアリングし、AI成熟度を評価して、ユースケースを効果と工数で順位付けします。最初のAIエージェントが稼働します。

    成果物

    • 部門ごとの成熟度スコア
    • 優先順位付きのロードマップ
    • 2〜3件のAIエージェントが稼働
  2. 2

    2〜3か月目

    試験導入

    上位2〜3件のユースケースを御社の実データで試験運用し、現状の基準値と比較して測定します。

    成果物

    • 効果測定付きの試験導入
    • ユースケースごとの導入可否
    • タスクあたりのコスト
  3. 3

    4〜9か月目

    展開

    実証できた施策を各部門へ展開します。推進担当者の育成、研修、データと承認の共通ルールもあわせて整えます。

    成果物

    • 複数部門でソリューションが稼働
    • AIカタログと申請フロー
    • 推進担当者の育成
  4. 4

    10か月目以降

    定着

    AIが全部門の仕事の一部になります。運用・監視・アップグレードは当社が担い、経営層が毎月効果を確認します。

    成果物

    • 月次の効果・コストレビュー
    • モデルのアップグレード
    • 四半期ごとの新しいユースケース

05チェンジマネジメント

技術より難しいのは、定着させること。

AIが失敗するのは、現場に信頼されないときや、存在を知られていないとき。初日から定着を見据えて計画します。

  • 01

    各部門に推進担当者

    業務を熟知した担当者を部門ごとに置き、新しいAIをいち早く試してチームに広げてもらいます。

  • 02

    役割別の研修

    経営層、日常の利用者、AIで開発する担当者それぞれに、短く実践的な研修を行います。

  • 03

    ひとつのAIカタログ

    すべてのAIシステムを一か所に。何ができるか、誰が使っているか、新規の申請方法までわかります。

  • 04

    明確なガードレール

    社内データの扱いのルール、お金や顧客が関わる場面での人の承認、システムごとのコスト上限を定めます。

ある企業グループで、すでに実践しています

50以上の部門から集まった約200件のAI案を業務プロセスごとに整理し、「開発する」「エージェントを使う」「既存のツールを使う」に振り分けました。経営層は、カバー範囲、進捗、効果を1ページで確認できます。

整理・選別した大企業のAI案
約200
整理・選別した大企業のAI案
ひとつのAIロードマップでカバーした部門
50以上
ひとつのAIロードマップでカバーした部門

06効果測定

測れないものは、広げません

どのユースケースも、着手前に基準値を測り、導入後も同じ方法で測定します。経営層が見るのは体験談ではなく、実際の数字です。

  • 削減時間

    月あたりの作業時間を、基準値と比較します。

  • 処理時間

    申請から判断までなど、依頼から完了までの時間です。

  • エラー率

    発見・防止できたミスを、元データと照合して確認します。

  • タスク単価

    書類や依頼1件あたりのAI・運用コストです。

  • 利用状況

    実際に誰が使っているかを、毎週確認します。

測定の進め方

  1. 1

    基準値

    AI導入前に、現在の業務を測定します。

  2. 2

    試験導入

    実際のユーザーと実データで、同じ指標を測ります。

  3. 3

    本番稼働

    効果ダッシュボードで毎月追跡します。

例：ある業務にかかる月間の作業時間
  • 100基準値
  • 55試験導入
  • 353か月目

測定方法のイメージであり、実際の導入結果ではありません。

まずはAI診断から

2〜4週間で、部門ごとの成熟度スコア、優先順位付きのロードマップ、そして最初のAIエージェントの稼働までをお届けします。

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