業務へのAI組み込み
AIは流行っている。
でも、うちの業務には入っていない。
「AIを業務に入れたいが、どう組み込めばいいか分からない」という課題に。汎用チャットの導入で終わらせず、ALBY Studioが業務分析から自社の業務に沿ったAIの設計・開発・改善まで伴走します。
Problem
その悩みには、
構造的な理由があります。
世の中はAIの話題であふれているのに、いざ自社に目を向けると、どの業務に、どう組み込めばいいのかが分かりません。ChatGPTを契約して終わりでは、業務は変わらない。必要なのは、自社の業務に沿ったAIの組み込みなのに。
- 01ChatGPTは入れたが、一部の社員しか使っていない
- 02自社の業務やデータに沿ったAIにしたい
- 03どの業務から手をつければ効果が出るのか分からない
ALBY Studioなら、業務分析からAIの組み込みまで伴走します。
Scope
このページで
お引き受けする業務。
得意なのは、社内に散らばった情報と日々の判断をAIに任せる領域です。「AI全般」ではなく、次のような業務を対象に、既存の業務フローの中で動く形まで作り切ります。
社内ナレッジの検索・回答
規程、マニュアル、過去案件、議事録などを横断して検索し、根拠となる文書を示しながら回答する仕組みをつくります。
問い合わせの一次対応
社内ヘルプデスクや顧客からの問い合わせにAIが一次回答し、判断が必要なものだけを担当者に引き渡します。
要約・分類・タグ付け
議事録、日報、申請内容、問い合わせ履歴などを要約・分類し、担当者が読む量そのものを減らします。
既存システムへのAI組み込み
基幹システムやSaaS、社内ツールの画面・フローの中にAIを組み込み、別のツールを開かずに使える状態にします。
AIエージェントによる業務代行
検索・作成・登録といった複数の操作をまたぐ作業を、手順と権限を定義したうえでAIに任せます。
帳票・文書の読み取りと転記
請求書や申請書などをAIで読み取り、既存データと突き合わせて、確認が必要なものだけを人に回す形にします。
With ALBY Studio
ALBY Studioなら、
業務に沿ったAIを
組み込めます。
汎用ツールの導入支援ではなく、月額制の開発チームとして伴走します。業務分析でAIが効く工程を見極め、自社の業務とデータに沿ったAIを設計し、業務の中で使われる形に仕上げます。
01
業務分析から、支援が始まる
最初にやるのは開発ではなく、業務フローの分解です。どの工程で時間が失われているかを整理し、AIが効く工程と、人がやるべき工程を切り分けます。
02
汎用チャットではなく、業務に沿ったAI
自社のデータや業務ルールを組み込み、現場の道具として使えるAIをつくります。いつもの画面や業務フローの中に、自然な形で組み込みます。
03
導入後も、使われ方を見て改善する
月額制のため、導入して終わりになりません。現場での使われ方や精度を確認しながらプロンプトや機能を調整し、業務への定着まで見届けます。
Flexible team
業務を知らないまま、
AIは使えません。
業務分析から運用まで、プロダクトマネージャーとAIエンジニアが基本チームとして伴走します。
開発が本格化する時期だけ専門メンバーを加え、現場に定着するまで改善を続けます。
業務分析から始まり、現場導入のあともチームが残って改善を続けます。
業務分析
業務フローを分解し、AIが効く工程を見極める
プロダクトマネージャー
AIエンジニア
AI開発
業務とデータに沿ったAIを設計し、組み込む
- プロダクトマネージャー
- AIエンジニア
フルスタックエンジニア
UI/UXデザイナー
QAエンジニア
現場導入
試験運用
一部の現場で使い始め、使われ方を確かめる
- プロダクトマネージャー
- AIエンジニア
- フルスタックエンジニア
- QAエンジニア
本格運用
全体に展開し、精度と使い勝手を改善し続ける
- プロダクトマネージャー
- AIエンジニア
※ 体制は一例です。写真はイメージです。プロジェクトの内容・ご予算・優先順位に合わせて柔軟に調整します。
Process
相談から導入まで、
どう進むのか。
初回の相談から、効果を確かめるPoC、本番導入までの標準的な進み方です。いきなり大きく作らず、対象業務を絞って試し、効果が見えたところから広げます。
- STEP 0160分
相談・現状のヒアリング
いま困っている業務と、その進め方を伺います。この時点で資料や要件が揃っている必要はありません。AIで解ける課題か、別の手段が向いているかも含めてお伝えします。
- STEP 02約2週間
業務分析と、対象業務の選定
業務フローを工程単位に分解し、時間が失われている箇所とAIが効く箇所を特定します。最初に着手する業務と、その業務で何をもって成功とするかを決めます。
- STEP 03約4週間
PoC（試作して精度と効果を確かめる）
対象業務に絞って動くものをつくり、実データで精度と使い勝手を確認します。ここで期待した精度に届かない場合は、範囲やアプローチを見直します。
- STEP 04約2〜3ヶ月
本番実装と現場への導入
既存システムや業務フローに組み込み、権限・ログ・運用手順を整えて現場で使える状態にします。まず一部の部署から始め、使われ方を見ながら広げます。
- STEP 05継続
運用と改善
月額制の開発チームとして、精度、使われ方、業務側の変化を見ながら調整を続けます。対象業務を増やす判断も、実績を見たうえで行えます。
※ 期間は標準的な進み方の目安で、対象業務の広さやデータの整備状況によって前後します。費用は範囲を確認したうえで個別にお見積りし、PoCと本番開発を分けてご提示します。
Comparison
ツール導入と、
何が違うのか。
比較項目
汎用AIツールの導入
ALBY Studio
- 始まり方
- 汎用ツールツールの契約から始まる
- ALBY業務分析から始まる
- AIの形
- 汎用ツール汎用チャットをそのまま使う
- ALBY業務とデータに沿って作り込む
- 現場への定着
- 汎用ツール使う人と使わない人に分かれる
- ALBY業務フローに組み込み、全員が使える
- 導入後
- 汎用ツール活用は現場任せ
- ALBY使われ方を見てチームが改善
AIの価値は、業務にどれだけ深く組み込めるかで決まります。
Quality & Security
精度とセキュリティは、
どう担保するのか。
業務にAIを入れるとき、必ず論点になる点です。プロジェクトの最初に方針を決め、合意した構成で実装します。
- 入力データの学習利用
- 利用するAIサービスごとに、入力内容が学習に使われない設定・契約条件を確認し、どのサービスをどの業務で使うかを合意したうえで実装します。
- AIに渡す範囲と権限
- どのデータをどこまでAIに渡すかを業務単位で定義します。閲覧権限のある情報しか回答に使われないよう、既存の権限設計に沿って制御します。
- 精度の測り方
- 実際の業務データから評価用のテストセットをつくり、正解率を数字で確認しながら調整します。感覚ではなく、測った結果をもとに改善します。
- 間違えたときの受け止め方
- AIが答えられない場合や確信度が低い場合に、人へ引き渡す導線を最初から設計します。AIに任せきりにしない前提で業務フローを組みます。
- 根拠の追跡とログ
- 入出力のログを残し、どの回答がどの文書・データを根拠にしたかを追えるようにします。誤りが見つかったときに原因までたどれる状態を保ちます。
Contact
流行りのAIを、
自社の戦力に。
AIを入れたい業務や、いま感じている非効率についてお聞かせください。業務分析から、効果の出る組み込み方を一緒に考えます。