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AI伴走・内製化

AI社員構築サービス

人を増やさずに、業務は増やせる。

業務フローそのものをAIに移し、その業務のために人を採り続けなくてよい状態をつくります。

採用・教育コストの削減欠員に強い業務体制属人化の解消人は判断業務へ
AI社員構築を相談する資料「AIエージェント活用マニュアル」をダウンロード

OVERVIEW

サービス概要

何をするか
御社の業務フローを、AIが最後まで回せる形に組み立てます
対象の業務
手順が決まっていて、人の時間を多く使っている業務
使うツール
Claude Code・ChatGPT Work・Codex・Claude Cowork などの既製ツール、または Cloudflare OS を自社のクラウドに配置して使います
進め方
現場に入り、実際の業務で動かしながら構築します
お渡しするもの
社内で読んで直せる、手順と権限のファイル一式
費用
対象業務と接続先の数に応じて個別にお見積もり

BENEFIT

導入して得られること

人

担当者の時間が空く

探す・転記する・整える。段取りをAIに移すと、その時間を提案や顧客対応に回せます。

人を減らすのではなく、同じ人でできることを増やす

欠員

人が辞めても業務が止まらない

手順が担当者の頭ではなくファイルにあるので、退職・異動・休職があっても動き続けます。

AI社員化した業務は、人員補充を前提にしなくてよくなる

コスト

採用と教育を繰り返さなくてよくなる

求人費、面接工数、入社後の教育、退職時の引き継ぎ。人の入れ替わりのたびの費用が消えます。

繰り返しの費用が、一度の構築費と利用料に置き換わる

COST

費用のかかり方が変わる

人で回す業務の費用は、人が入れ替わるたびに繰り返し発生します。

  • 採用にかかる費用

    人で回す: 欠員のたびに発生

    AI社員: 発生しない

  • 教育・立ち上がり

    人で回す: 入社のたびに発生。戦力化まで時間がかかる

    AI社員: 渡した時点から同じ品質で動く

  • 引き継ぎ

    人で回す: 退職のたびに発生。抜け漏れで品質が落ちる

    AI社員: 手順書がそのまま引き継ぎ資料になる

  • 継続してかかる費用

    人で回す: 人件費(固定)

    AI社員: AIの利用料と、手順を見直す時間

  • 業務量が増えたとき

    人で回す: 人を増やす

    AI社員: 同じ手順書のまま処理量を増やせる

SHIFT

担当者の仕事は判断に移る

  • 資料やデータを探して集める集まった材料をもとに方針を決める
  • 決まった書式に転記する内容が妥当かを確認して承認する
  • 数値を集計してレポートを作る数値を読み、次の打ち手を決める
  • 手順を覚え、後任に引き継ぐ手順そのものを見直して改善する

TARGET

移せる業務の例

単発の作業ではなく、始まりから承認までの一連の流れで移します。■ の地点だけ人が判断します。

  • 営業

    商談メモを受け取る → 過去のやりとりを検索 → 顧客管理に記録 → お礼メールと次回提案の下書き

    送信は人

  • マーケティング

    広告の計画 → クリエイティブ作成 → 出稿設定 → 数値分析 → 改善案の作成 → 設定変更

    配信ONは人 / 変更は人が確認

  • 顧客対応

    問い合わせを受ける → 過去履歴とFAQを照合 → 回答案を作成 → 難易度で振り分け

    返信は人

  • 経理

    経費データを取得 → 社内規程と突合 → 不備を一覧化 → 差戻し文面を作成 → 月次レポート生成

    承認は人

  • 総務・人事

    入社日を受け取る → 必要な手続きを洗い出し → 書類と案内文を準備 → 進捗表を作成

    発送は人

  • 情報システム

    障害の通知を受ける → ログを集める → 原因を切り分け → 影響範囲を特定 → 対応案と記録を作成

    実施は人

  • 経営企画

    会議の議題を受け取る → 数値を集計 → 他社動向を調査 → 資料を作成 → 議事録を整形

    配布は人

PLATFORM

AI社員を作るためのツール選定

ChatGPT・Claude・Gemini の通常のチャット画面では、AI社員はつくれません。ファイルを直接読み書きし、外部サービスを操作できるツールが要ります。そのうえで何を選ぶかは、任せたい業務の条件で決まります。

  • 手元のPCにあるファイルを触らせたい

    Claude Code / Codex / Claude Cowork

    ローカルのフォルダに接続できるか。どのフォルダまで許すかを設定で決められるか

  • クラウド上のアプリと繋ぎたい(メール・チャット・顧客管理・広告)

    ChatGPT Work / Claude Cowork

    いま使っているサービスに対応しているか。MCP対応なら後から足せる

  • 社内システムに触らせる。権限を自社のルールで縛りたい

    Cloudflare OS を自社のクラウドに配置

    認証情報をAIに渡さずに操作させられるか。Cloudflare OS は Gatekeeper がこれを担う

  • 既製ツールでは届かない処理がある

    SDKで自作し、APIでAIモデルに接続

    運用を見る人が社内にいるか。まず既製ツールで動かしてから移すのが安全

外部サービスとの接続には MCP という共通規格が使われます。使いたいツールがMCPに対応しているかが、後から連携先を増やせるかの目安になります。どのツールに載せるかの見立てからご相談ください。

PROCESS

進め方

  1. 対象業務を決める

    人の時間を多く使い、手順が決まっている業務を洗い出します。

  2. 任せる範囲を線引きする

    触れてよいデータ、実行してよい操作、人が判断する地点を決めます。

  3. ファイル化して動かす

    手順と権限をファイルにし、実際の業務で動かして調整します。

  4. 空いた工数を振り向ける

    浮いた時間の使い道を決め、2つ目・3つ目の業務へ広げます。

ヒアリングして持ち帰り、あとで納品する進め方はとりません。御社の実業務を一緒に流しながら構築します (海外ではこうした役割を Forward Deployed Engineer と呼びます)。

OUR PRACTICE

私たち自身の運用

記事制作

AI情報ブログは、調査から執筆、画像制作、レビュー、公開まで手順書で運用。専任のライターも編集者も置いていません。

内容の監修は人が実施

広告運用

Google広告とMeta広告をAPIで接続し、数値の取得から分析、改善案の作成までAIが担当しています。

配信のON/OFFは人

任せすぎて止まった失敗も含めて、資料「AIエージェント活用マニュアル」にまとめてあります。

FAQ

よくあるご質問

人を減らすための仕組みですか。

減らすためではなく、増やさずに回すための仕組みです。いまいる人を判断や顧客対応に回すのが狙いで、結果として欠員の補充が必須ではなくなります。

担当者の仕事はなくなりませんか。

なくなるのは段取りの部分です。何を優先するか、この内容で出してよいか。判断は人に残るため、仕事の中身が入れ替わります。

AIが間違えたときは。

送信・公開・配信のような戻しにくい操作には必ず人を置き、その手前までをAIが進めます。失敗した箇所は手順と権限の見直しに反映します。

社内にエンジニアがいなくても導入できますか。

ファイルの中身はAI自身に書かせます。人が決めるのは「何を任せるか」「どこから先は人が判断するか」だけです。

情報漏えいが心配です。

触れてよいデータの範囲を、作り始める前に権限のファイルで決めます。学習非利用の構成や国内リージョン保管など、自社サービスで実証済みの構成をとれます。

いま使っているツールは捨てることになりますか。

いいえ。AIが既存のツールを操作する形が基本です。いまの業務の流れにAIを入れます。

その業務、来年も人を採りますか

任せたい業務が決まっている必要はありません。 どの業務から外すかの見立てから、一緒に始めます。

AI社員構築を相談する先に資料をダウンロード

AI導入そのものの相談はAI導入支援・AIツール制作もご覧ください。