見積り準備
前回の見積書・商品資料
問い合わせ
返品の質問と回答資料
確認状況
調査対象を相談
AI業務改善診断は、開発相談とは独立したコンサルティングとして、現場業務や社内資料、Excel転記、問い合わせ対応を調査し、AI化候補・リスク・小さな試作計画を報告書にまとめる支援です。開発範囲と見積前提を決める通常の業務整理は無料です。
業務を調べ、改善の候補を診断報告書に
想定例：A事務所・見積り準備と問い合わせ対応
資料を用意
仕事を確認
見積り準備
資料の置き方が不統一／まず置き場を揃える案
問い合わせ
必要な資料はある／既存AIで下書きを試す案
確認状況候補を比較
報告書で次を選ぶこの例の要点
根拠
見積り資料の置き場が不統一。問い合わせには回答資料がある。
判断
資料の置き場をそろえる作業を優先。二業務の一括開発は今は見送る。
次の確認
問い合わせ下書きは資料との一致、直す箇所、人の確認の手間を比べてから決める。
確認状況診断報告書の例
資料を用意
見積りに使う資料と問い合わせの例を用意します。
仕事を確認
資料探しと回答作成の手順を分け、AIが必要な部分を比べます。
報告書で次を選ぶ
見積り資料の整理を優先し、回答下書きは人の確認の手間を含めて試す案にまとめます。
これまでの仕事を、こう変えます。
- これまで
AIで変えられる仕事が分からない
これから最初に試す業務が見つかる
自社に合う進め方を、選びます。
相談の中で整理する
- 向いている状況
- 困りごとや、開発する範囲・見積りの前提を一緒に整理したい。
- 確認すること
- 通常の相談から始められます。独立した調査報告書が必要かを決めておく必要はありません。
社内で試してみる
- 向いている状況
- 対象業務が決まっており、既存ツールや公開ガイドで確認できる。
- 確認すること
- 一つの作業で試し、うまくいかない点や判断に迷った点を次の相談に持ち寄ります。
診断を依頼する
- 向いている状況
- 複数の業務を比較し、社内の判断に使う調査結果を手元に残したい。
- 確認すること
- 調べる業務と資料、聞き取りの相手、報告書で決めたいことをそろえてご相談ください。
調べる内容と、受け取るもの。
調べる内容
- 業務・資料の確認
実際の作業と資料を確認し、時間がかかる箇所を整理します。
- 改善方法の比較
今の道具を整える案とAIを試す案を比べ、報告書にまとめます。
別途相談する内容
- AIの試作
- システムの開発
受け取るもの
- 今の作業手順と、かかっている時間
- AIを試す仕事と、先に試す理由
- AIへ入力しない情報と注意点
- 試す方法・必要な準備・概算費用
- 調べた結果と、次に取り組むこと
診断の費用
正式な金額は、お見積りでご案内します。
- 費用の目安
- 16.5万円〜（税別）
期間の目安：1〜2週間
- 対象業務
- 調べる仕事の数と報告書の範囲
- 資料
- 確認する情報の量
- 聞き取り
- 話を聞く人と確認する範囲
- 実施時期
- 調査を行う時期
気になる業務と、手元にある管理表・資料、話を聞ける担当者を確認します。診断報告書で判断したいことから範囲を決めます。
- 診断は、本番導入後の効果を保証するものではありません。
- 秘密情報や認証情報は、相談フォームではなく個別に扱いを確認してから共有します。
- 診断の結果、AIを使わない進め方や既存サービスの利用をご提案する場合もあります。
よくある質問
AI業務改善診断では何が分かりますか
業務フロー、現状の課題、AI化候補、リスク、小さな試作（PoC）へ進む場合の確認事項を整理します。
生成AIツールが決まっていなくても相談できますか
可能です。情報整理と業務棚卸しを先に行い、AIを使う範囲、使わない範囲、既存サービスで足りる範囲を切り分けます。
情報漏えいが心配な場合はどう進めますか
AIへ入力してよい情報、入れない情報、権限、ログ、人の確認範囲を先に整理します。お客様からお預かりしたデータを、お客様の案件とは関係のないAIモデルの学習目的に使うことはなく、外部AIサービスによるデータの保持や学習利用の条件も導入前に確認します。
一般的なAIやDXの相談だけでもよいですか
はい。困っていることや、知りたいことからご相談ください。調査報告書を依頼するか、開発するかが決まっていなくても受け付けています。
診断のあとに開発を頼む必要はありますか
ありません。社内で進める、既存ツールを使う、今は取り組まないといった判断もできます。報告書を見てから次の進め方を選べます。
ご相談は、
代表取締役・エンジニア
影山 湧亮
筑波大学卒。警視庁で約10年間勤務し、本部で経済安全保障対策や情報の収集・分析に従事。
2022年末、公開直後のChatGPTに触れ、独学とプログラミングスクールを経てソフトウェアエンジニアへ転身。前職ではフルスタックエンジニアとしてWebアプリケーション開発に従事。
現在は、AIを活用して商用サービスを一人で企画・開発し、リリースまで担った経験をもとに、生成AIの活用・社内のAI利用ルールづくり・業務改善の相談から、Webアプリや業務システムの開発まで担当。
エンジニアの紹介と会社情報を見る業務改善診断について、お聞かせください。
気になる業務や、報告書を使って判断したいことをお聞かせください。一般的なAI・DXの質問も受け付けています。