伴走AI総研
事業概要

三つの事業で、人に伴走する。

事業 02

AI導入支援

経営者と現場が、自分たちでAIを内製化できるようになること。それを目的に、半年から1年をかけて御社の業務の実務に入って支援します。業務の流れを洗い出し、何を自動化し、何を人が担うのかを切り分け、情報漏洩の対策まで含めて、会社全体の課題から業務を最適化します。

こんな状態の会社へ

AIの話が、経営の判断まで届いていない。

現場には使える人がいるが、経営としてAIに何を任せるか判断できていない
「AIを入れたい」が、どの業務から手を付けるか決まっていない
顧客情報を扱うので、どこまでAIに入れてよいか分からず止まっている
単発の研修やツール導入で終わり、業務が変わるところまで行かなかった
AI導入の三段階

AIを導入している、の意味は三つあります。

一

AIを入れる

ツールを契約し、社員が使い始めた状態です。使い方は人によってばらばらで、成果は個人の工夫にとどまります。

二

業務を改善する

特定の業務をAIに任せ、工数を減らします。45分かかっていた作業が5分になれば、空いた時間を顧客対応に回せます。

ここがゴール
三

業務をAI前提で組み直す

仕事の流れそのものを、AIが担う前提で設計し直します。どこまで変えるか、誰がどの情報を扱うかは、経営の判断です。

一から二へ全体像をそろえ、業務の流れを書き出し、負担の大きい業務から一つずつAIに任せます。
二から三へ経営層と青写真を描き、情報の扱いのルールを決め、業務の流れ全体を組み直します。
関わり方

半年から1年、実務の中で一緒に進める。

コンサルティングの報告書を納めて終わり、ではありません。月に数回、御社の実務に入り、洗い出しから定着まで隣で進めます。終わったとき、御社の中に「自分たちでつくれる人」が残っていることが成果です。

一全体像をそろえる経営者と、AIで何ができ、何を任せるのかの地図を共有します。対象とゴールを先に決めます。1か月目
二業務の流れを洗い出す誰が、どの時間で、何をして、何を出しているか。会社全体の業務を書き出し、課題を一覧にします。1〜2か月目
三人とAIを切り分ける自動化する業務と、人が担う業務を一つずつ決めます。あわせて、AIに入れてよい情報と入れない情報の線を引きます。2〜3か月目
四小さくつくり、試す最も負担の大きい業務から仕組みをつくり、現場で使います。研修を並行し、現場から出た要望を次の改善に回します。3〜6か月目
五内製化して、手を離す自分たちで運用し、直し、次の仕組みをつくれる状態まで持っていきます。必要なら、業務の流れ全体の組み直しに進みます。6〜12か月目

期間は会社の規模と対象業務の範囲で変わります。初回の相談で目安をお伝えします。

セミナー・研修

経営者こそ、AIを知る。そして、自社の中でつくれるようになる。

AIを入れる判断、どこまで任せるかの判断、情報をどう扱うかの判断は、経営の仕事です。現場が先に進んでも、トップが分からなければ投資と責任の所在が曖昧になります。だから経営者向けと社員向けを分け、経営者から先に行います。ゴールは、御社の中で自分たちがつくれるようになることです。以下は構成の一例で、内容と回数は各社と参加される方に合わせて組み直します。

経営者・事業責任者向け

AIで何ができ、何を任せるかを判断する

勢力図と使い分け、人の役割が「操作する」から「任せて監督する」へ移ること、業務を一つずつ置き換える道と、流れ全体を組み直す道の違い。誰がどの情報を見てよいかの設計まで、経営の判断に必要な全体像を扱います。

2時間×4回が目安。オンライン中心

社員・現場担当者向け

自分の業務で使い、小さな仕組みをつくる

座学だけで終わらせません。自社の業務を題材に手を動かし、四回目には自分で一つつくります。四回でできなければ、それは私たちの説明の責任です。

2時間×4回が目安。対面とオンラインを組み合わせ

一全体感AIの仕組みを一点から理解します。答えは正解ではないこと、根拠を確かめる使い方を身につけます。オンライン
二実践対話型のAIと、作業を代わりに進めるAIを、実際に触って比べます。対面
三セキュリティ入れてよい情報と入れてはいけない情報の線引き、法人契約の選び方を決めます。オンライン
四自分でつくる自社の業務を題材に、小さな仕組みを一つつくります。対面

上の表は社員向けの構成例です。研修で出た要望は、そのまま業務改善の材料にします。研修のみのご依頼も受けています。

費用の目安

参加者お一人あたり、全コース受講で10万円から。人数と構成に応じてお見積りします。※内容によっては、国や自治体の補助金・助成金の対象になる場合があります。制度の確認と申請はご相談ください。

情報漏洩への対策

漏れない約束より、説明できる状態を。

完全に漏れない仕組みは約束できません。代わりに次の三点で、顧客に説明できる状態をつくります。

一

預ける情報を、最初に線引きする

AIに預けてよい情報と預けない情報を、導入前に一緒に決めます。氏名などは入力の段階で外す運用にします。

二

機微な情報は、社内で処理する

給与や個人名のような情報は、社内のPCの中で処理し、外に出さない構成を選べます。

三

万一のとき、出どころを特定できる

どこから漏れたかを追える状態にしておくことが、顧客への説明の土台になります。