毎月くり返している手作業を、AIに任せる。

ご相談時の状況

• 複数のモール・決済サービスから売上データを1件ずつダウンロードし、受注管理システムと突き合わせ、会計ソフト用の取込データを手で作っていた。
• 担当者1名に手順が集中しており、休むと止まる状態だった。

やったこと

• 締め作業を10の工程に分解し、手順書としてすべて文章化。
• 各モール・決済サービスへのログインを自動化（30以上のシステム。二段階認証の自動処理を含む）。
• 毎朝定時に起動し、データ取得→照合→差異の特定→会計ソフト取込データの生成→チャット通知までをAIが実行。

ご相談時の状況

• 注文の備考欄に書かれた要望（配送日の指定、同梱、のし、問い合わせ）を1件ずつ目視で読み、対応を判断していた。
• 判断基準がベテランの頭の中にあり、新人に渡せなかった。

やったこと

• 実際の注文データから対応パターンを洗い出し、22パターンの判断表として整理。
• AIが備考欄を読んで分類し、確信度を3段階で示す設計に。確信度が低いものは必ず人へ回す。
• 特定チャネルの注文には絶対に触らせないガードを実装。

ご相談時の状況

• 40以上のサイトから受注データをダウンロードし、受注管理システムへ取り込む作業に、繁忙期は1日あたり最低30分・最大3時間かかっていた。
• 時間の大半はシステムの待ち時間で、人は画面の前で待っているだけだった。

やったこと

• まず全業務の棚卸しを行い、「合わない決済」は人的ミスではなく計上タイミングの構造要因と特定。システム改修の優先度を下げた。
• 本当に工数を食っている取込作業を最優先ターゲットとして設定し、自動化を設計。

ご相談時の状況

• 全チャネルを統制する「正しい商品マスタ」が存在せず、1商品の改定に最大12回の個別手作業が発生していた。
• 仕様違い・倉庫違いで品番が多層化。過去2年、複数の担当者がマスタ構築に挑戦して挫折していた。

やったこと

• 週次の定例で業務フローと責任分担を可視化。
• 「最小単位の部品」と「売る商品」を分け、部品の組み合わせで商品を定義する部品表方式を設計。
• AIが読み書きしやすいデータ形式でデータベースを構築。

ご相談時の状況

• 労務を一人で担っていた担当者が退職。手順が本人の記憶の中にしかなかった。
• 給与・保険・入退社手続きなど、止められない業務が毎月ある。

やったこと

• 残された資料と関係者への聞き取りから、月次の給与サイクル手順書・年間カレンダー・全社の業務分担マップを作成。
• AI社員に役割と行動ルールを設定。社外向けメールは必ず下書きまでとし、人が確認して送る運用に固定。
• 振込・社外送信・個人情報の外部提供は人が必ず関与する、と明文化。

ご相談時の状況

• 請求書PDF・各種一覧表・会計ソフト・案件管理システムのデータを人が見比べ、Excelで集計し、会計ソフトへ手で計上していた。
• ファイル保管基盤の移行も同時に進行しており、止められない事情があった。

やったこと

• 月次処理を工程ごとに分解し、チェックリストと運用ルールとして文書化。
• 会計ソフトのAPIと既存Excelをつなぐ処理を実装。
• 最繁忙期（半期決算）に間に合う範囲から優先的に自動化。

ご相談時の状況

• 外部の業務アプリ基盤で6つのアプリを運用していたが、コストと今後の拡張性に課題があった。

やったこと

• アプリごとにフィールド・参照関係・承認フローを対応表として全て書き起こし。
• 移行先の基盤を比較検討したうえで選定し、6アプリすべてを再実装。
• 現場向けの利用ガイド（初回ログイン手順を含む）まで作成。

ご相談時の状況

• AIを使いたいが、データが個人のPC・個人メール・紙に散らばっており、任せる材料がなかった。

やったこと

• ドメイン・メール・グループウェア・ファイル保管の基盤を整備。
• 「実データの置き場所」と「ルールや手順の置き場所」を分ける構成を設計。
• 情報の混在や誤操作を防ぐ運用ルールを決め、AIの設定として実装。
• 部署ごとに役割の違うAI社員を置き、同じ型で運用。
• 社員向けの研修と、各自のAIを整える手引きを用意。

ご相談時の状況

• 取引先のシステムに定期的にログインし、内容を確認して別の取引先へ連絡する作業と、画面への登録作業が、担当者の手に残っていた。

やったこと

• 画面の操作とデータの読み取り方を調査し、手順を文書化。
• 社内のPCを常時稼働にして、決まった曜日・時刻に自動実行。
• 取り消せない操作は、前提が崩れたときに実行しない作りに。
• 実行ごとに記録を残し、いつもと違う結果のときは人に確認を求める。

ご相談時の状況

• 取引先からの注文がFAXやPDFで届き、担当者が内容を読んで、複数の宛先へそれぞれ連絡していた。

やったこと

• 画像やPDFの注文書をAIで読み取り、数量を検算する処理を実装。
• 宛先ごとに、これまでの文面に合わせた下書きを生成。送信は人が確認してから。
• 人の判断が要る部分は、AIは案を出すだけにとどめた。

ご相談時の状況

• 圃場ごとの作業と出荷の記録を、スマホで残して、あとから見返せるようにしたい。
• 受発注の事務の負担を、AIで軽くできないか検討していた。

やったこと

• 営農の記録アプリ：圃場・品目・資材の台帳と、作業・収穫出荷の記録を実装。
• 圃場への案内アプリ：地図を使ったデモまで実施。
• 受発注の試作：問い合わせにAIが応答し、人が確認する流れを作った。
• 現場から上がった不具合は、原因の特定から現場への返信までを一続きで対応。

ご相談時の状況

• 営業担当が拠点を訪問して在庫を数え、決められた数との差を補充して納品する仕事が、紙の表とExcelで回っていた。

やったこと

• 現場で使っている表の言葉と並びに、画面を合わせた。
• 使われ方を見ながら、作りを段階的に見直した。
• 倉庫でのピッキングと、納品・売上の確認までを、同じデータでつないだ。

ご相談時の状況

• HPとメールが古いレンタルサーバーにあり、契約と費用を整理したうえで移したいという相談だった。

やったこと

• 契約内容と費用を内訳ごとに整理し、下げられる部分を特定。
• メールは、アドレス・転送・切り替えの手順と日程を一覧にして、先方の承認を得て進行。
• HPは、既存のページを取り込んで試験公開し、表示を確認。
• 更新は、文章を足すだけでページができる仕組みに。

ご相談時の状況

• 新しい基幹システムの導入と並行して、責任と承認の持ち方を見直すプロジェクトを立ち上げたい、という状況だった。
• 構想資料はあるが、何を変えるのかは整理されていなかった。

やったこと

• 基幹システムの導入に向けた、受入テストの準備資料と、移行の判断基準の整理。
• 経営課題の側は、構想資料を読み込み、体制案と進め方の案を整理。
• 別の有償提案は保留とし、今の契約の範囲で立ち上げを支える進め方を提案し、合意した。

ご相談時の状況

• 事業会社が、業務DXの領域の新しいツールの受け入れられ方を調べるために、実務者の視点を求めていた。

やったこと

• 事前に論点を整理し、導入する側と提供する側の両方の視点を準備。
• 面談の後、要点を文章にまとめて共有。

ご相談時の状況

• グループ各社の社員が、AIを使って自分の担当業務を見直す研修。

やったこと

• 提案・企画から、当日の資料・進行・案内までを作成。
• 研修の前後に、受講者が自分の業務で取り組む課題を設計。
• 提出物とアンケートを集め、傾向をまとめて実施報告まで担当。