伴走型であなたの仕事を任せられるAIエージェントを構築

業務効率化AI支援サービス

「ツールを入れる」のではなく「仕事を任せる」

AI社員の導入で業務工数を大幅削減

AI社員のイメージ
営業部門の提案準備の場合

業務の一連の流れをAIエージェントで構築することで、営業に限らずどんな部門・職種でも業務効率化が可能です

AIエージェント導入前後の比較

AIエージェント導入で何が効率化できるのか
あなたの仕事を選んでください

営業(フィールドセールス) インサイドセールス 財務・経理 管理・事務 人事 総務 カスタマーサポート 製造(現場管理) 物流・在庫管理 IT運用・保守 開発 経営企画・戦略

営業(フィールドセールス)

事前リサーチ
Before

訪問直前に相手企業のHPを流し読みする程度。業界課題まで把握できない。

After

AIがIR情報・ニュースを解析し、「御社の課題はこれ」という仮説を提示する。

仮説課題・ヒアリング項目作成
Before

表面的なヒアリングに終始し、顧客の深い悩みを聞き出せない。

After

AIが「この業界・規模ならこれが課題のはず」と推定し、聞くべき質問をリスト化する。

提案書構成案の作成
Before

ゼロからパワポを作るか、過去資料を探し回る。質に激しいバラつきがある。

After

顧客課題を入力するだけで、社内の全成約事例からベストな構成をAIが生成する。

商談記録・SFA登録
Before

帰社後に記憶を頼りに日報を入力。データが活用されない「墓場」状態になる。

After

音声を解析し、要約・決定事項・ネクストアクションをSFAへ自動登録する。

インサイドセールス

フォローアップメール作成
Before

定型文を全員に一斉送信。返信率が低く、個別の最適化が追いつかない。

After

顧客ごとの関心や過去の対話履歴を学習したAIが、個別のフォロー内容を自動生成する。

競合調査・最新ニュース収集
Before

手動でニュースを検索。情報収集だけで時間が過ぎ、分析まで手が回らない。

After

業界のトレンド記事や競合のリリース情報をAIが自律的に収集・整理する。

推奨トークスクリプトの提示
Before

担当者の経験値によって切り返しや案内の質が異なり、成約率が安定しない。

After

自社の勝ちパターン(プレイブック)に基づいた最適なトークをAIが提示する。

成約確度(熱量)スコアリング
Before

担当者の「感触」で判断するため、見込み度の評価が主観的で不正確。

After

顧客の声のトーンや発言内容から「成約確度」や「キーマンの熱量」を数値化する。

財務・経理

仕訳データの自動作成
Before

紙やPDFの請求書を目視で確認し、会計ソフトへ一つずつ手入力する。

After

AI-OCRが読み取り、インボイス番号の照合から仕訳作成まで数秒で完了する。

入金消込の自動化
Before

銀行明細と請求額を一つずつ照合。1円でも合わなければ帰れないストレス。

After

請求額と入金明細をAIが自動でマッチングさせ、入金消込を完了させる。

異常値・二重計上の検知
Before

人間が目視で「科目が合っているか」を全件チェック。疲労でミスが起きやすい。

After

過去の取引を学習したAIが、異常値や二重請求の可能性がある時だけ警告を出す。

リアルタイムPLの生成
Before

締め作業が終わる翌月中旬まで利益が不明。常に「過去のデータ」で経営判断する。

After

日々の取引が即座に処理されるため、締め日を待たずに現在の損益状況が見える。

管理・事務

異なるシステム間のデータ連携
Before

複数のSaaSやツールを立ち上げ、手作業で情報のコピペを繰り返す。

After

AIエージェントが各ツールを横断して自ら情報を集め、文脈を整理して統合する。

スケジュール・日程調整代行
Before

候補日をリストアップしてメールし、回答を待ってカレンダーを埋める単純作業。

After

AIが関係者の空き状況を確認し、予約から通知までを自律的に完結させる。

重要書類の自動要約・抽出
Before

膨大な社内文書や議事録を全て読み込み、必要な情報を探すのに時間がかかる。

After

AIがドキュメントから要点を即座に抽出し、回答やサマリーを作成する。

不備チェック・差し戻し自動化
Before

提出された申請書類の内容が規定通りか、担当者が一件ずつ確認・指摘する。

After

AIが規定違反や不備を自動で指摘。人間が「確認待ち」にする時間をゼロにする。

人事

採用候補者の日程調整
Before

候補者と面接官の予定を何度も往復して調整。調整だけで半日が終わる。

After

AIエージェントが候補者とのやり取りを直接代行し、最短で面接を設定する。

入退社手続きの案内
Before

対象者に必要書類を都度メールで案内。質問攻めに合い、他の仕事が止まる。

After

AIが対象者に合わせた手順を自律的に案内。受注から準備までを一貫して完結させる。

社員の活動・評価データの整理
Before

個人のスキルや活動がブラックボックス化し、評価の客観性を保つのが難しい。

After

AIが蓄積された活動ログを解析し、客観的なデータに基づく判断材料を提示する。

AIリテラシー研修の実施
Before

AIをどう使えばいいか全社的な文化がなく、一部の人しか恩恵を受けられない。

After

AI戦略ワークショップや講座を通じ、AIとの協働を当たり前にする文化を醸成する。

総務

社内規定・Q&A対応
Before

経費や福利厚生の質問が総務に集中。「マニュアルを読んで」と言い続ける手間。

After

AIが社内ルールを学習し、チャットで24時間いつでも即座に正解を回答する。

備品・在庫の自動発注
Before

消耗品の減り具合を定期的に目視。気づいた時には在庫切れになっている。

After

在庫状況をリアルタイムで監視し、一定数を下回るとAIが自動で発注作業を行う。

施設・社用車予約の管理
Before

予約システムを立ち上げて手動で空きを確認。利用ルールとの突合も手間。

After

AIが個人の「秘書」として、空いている会議室や車両をルールに基づき予約する。

コンプライアンス・不備検知
Before

規定違反がないか抜き打ちでチェック。網羅的に監視するのは不可能。

After

AIが全取引や行動ログを常時スキャンし、規定違反やリスクをリアルタイムで検知する。

カスタマーサポート

24時間365日の自動応答
Before

夜間や休日の問い合わせは翌営業日の対応になり、顧客満足度が低下する。

After

AIが24時間いつでも即座に一次回答。夜中でも関係者を起こさず対応が完結する。

解約・返品手続きの自動完結
Before

手続きのために電話やメールで何度もやり取りし、オペレーターの手が取られる。

After

AIがヒアリングからシステムへの登録までを代行し、チャット上で手続きを完結させる。

顧客の感情分析と対応案提示
Before

顧客がどれだけ怒っているか、急いでいるかを担当者の勘で判断する。

After

AIが感情を数値化して分析。状況に合わせた最適な「お詫び」や「提案」の文案を提示する。

最適な解決ナレッジの即時検索
Before

過去の膨大な対応履歴から似たケースを探すのに時間がかかり、回答が遅れる。

After

AIが過去の全対応ナレッジを参照し、最も適切な回答を瞬時にオペレーターに提示する。

製造(現場管理)

AI副工場長による意思決定支援
Before

生産計画の変更やトラブル対応をベテランの経験と勘に頼り、判断が属人化する。

After

AIが稼働データを分析し、生産効率を最大化するための判断材料をリアルタイムで提示する。

トラブル復旧手順の指示
Before

故障時に分厚いマニュアルを捲って探し、分からなければ上長を呼び出す。

After

AIに状況を伝えると、マニュアルに基づいた復旧手順を即座にスマホへ回答する。

生産状況報告書の自動作成
Before

稼働データを集計し、Excel等で時間をかけて報告用のグラフや文章を作成する。

After

AIに「報告書を作って」と依頼するだけで、最新データに基づいた表と要約が完成する。

設備稼働率の最適化計画
Before

各ラインの稼働率を把握するだけで精一杯。全体最適化された計画を作るのは困難。

After

AIが各号機のサイクル数や金型温度を監視し、停止時間を最小化する計画を提案する。

物流・在庫管理

需要予測に基づく自動発注
Before

勘に頼った発注により、過剰在庫や欠品が発生して機会損失を招く。

After

AIが過去の推移から需要を推測し、最適なタイミングと量で自動的に発注を完結させる。

配送ルートの最適化提案
Before

ベテランが経験でルートを決定。新人は非効率な回り方になり、燃料や時間が無駄になる。

After

交通状況や荷量をAIが考慮し、最も効率的なルートをドライバーへプッシュ通知する。

受注から出荷指示までの一貫処理
Before

受注システムを確認し、在庫と照らし合わせてから手動で倉庫へ指示を出す。

After

AIが受注を検知し、在庫確認から出荷指示までの一連のステップを自動で完結させる。

入出荷データのリアルタイム可視化
Before

帳票やExcelベースで管理。最新の在庫状況を把握するのに集計の手間がかかる。

After

全ての取引がリアルタイムでデータ基盤へ移行され、いつでも最新の動向が見える。

IT運用・保守

システムアラートの一次切り分け
Before

大量のアラートに対し、エンジニアが一つずつ重要度を判断して対応を決定する。

After

AIがアラートを解析し、緊急度を仕分けした上で「対応すべきタスク」として提示する。

過去事例に基づく復旧手順提示
Before

障害発生時、過去のwikiやメールから似た事象の解決策を必死に検索する。

After

AIが過去の障害事例データベースを参照し、最も可能性の高い復旧手順を即座に提案する。

運用ドキュメントの自動更新
Before

日々の対応で手一杯になり、手順書の更新が後回し。情報が古くなってミスを招く。

After

対応ログからAIが新しい手順を学習し、常に最新のナレッジとして蓄積・整理する。

セキュリティ・ログインリスク検知
Before

異常なアクセスやログがないか、定期的な目視や単純なルールで監視。

After

AIが常に全アクセスログをスキャンし、通常のパターンから外れた異常行動を即座に検知する。

開発

コードの自動レビュー
Before

人間がソースコードを一行ずつ読み、ミスや脆弱性がないか時間をかけてチェックする。

After

AIがベストプラクティスに基づきコードを自動レビュー。修正案まで提示し、品質を担保する。

バグの原因特定(デバッグ支援)
Before

エラー箇所を探し出すだけで数時間を費やし、開発スピードが停滞する。

After

AIがエラー内容を推論・検証し、「この部分に問題がある可能性が高い」と特定を支援する。

仕様書・説明ドキュメントの生成
Before

開発完了後に膨大な時間をかけて、システムの説明書やAPIドキュメントを作成する。

After

AIがコードの内容を理解し、人間が読みやすい形式の説明文書を自動で生成する。

テストコードの自動生成
Before

正常に動作するか検証するためのテスト用プログラムを手動で作成し、実行する。

After

AIが開発したプログラムに合わせた最適なテスト項目を計画し、自動でテストを実行する。

経営企画・戦略

意思決定のための推論・仮説検証
Before

経営層の経験や勘を頼りに判断。データに基づく裏付けをとるのに数週間かかる。

After

AIが内外のデータを分析し、戦略的な意思決定に必要な推論や判断材料を即座に提示する。

投資対効果(ROI)の試算
Before

新しいプロジェクトの効果を、Excelを駆使して手探りで予測。精度が低い。

After

AIが過去の実績や市場予測データを統合し、導入による成果を論理的に試算する。

社内ナレッジの横断統合・分析
Before

各部門のデータがバラバラのシステムにあり、全体像を把握するのが困難。

After

AIが各部門のCRMやERPを横断して情報を集約し、全社的なトレンドや課題を整理する。

重要ニュース・法改正の監視
Before

自社に関連する規制緩和や法改正のニュースを常にキャッチし続けるのが負担。

After

AIが24時間体制で外部情報をモニタリング。経営に影響する変化だけを要約して通知する。

INDUSTRIAL-XのAIエージェントサービスの特徴

業務再定義から
着手する伴走支援

既存のフローにAIを足すのではなく、業務プロセスそのものを見直す(BPR)ことで的確な成果を出すアプローチ。

導入で終わらない
伴走支援

コンサルタントが課題の抽出から業務内容の見直しまで、導入から定着化までを伴走支援。

部門別ではなく
全社最適を見据えた運用

企業コンサルティングのノウハウを活用した独自の項目課題マップを活用し部門導入にとどまらない全社最適の観点から支援。

AIエージェントの具体的な活用事例

SaaSツール会社様の課題

  • 担当者ごとに提案資料の質にバラつきがあり、ナレッジが共有されていない
  • 顧客からの要望に対し、提案書や見積書の提示までに数日のタイムラグが発生
成果
  • 過去の成功事例をAIが自動引用することで、若手でもベテラン層と同等の資料作成が可能に。
  • 企業名、提案内容を送るだけで、AIがドラフトを即時生成し、提案準備のスピードが劇的に向上

人材派遣会社様の課題

  • Web、SNS、広告の数値が各ツールに点在し、集計・統合するだけで多大な工数が発生。
  • 専門知識を持つ担当者にしかデータが読み解けず、現場での即時判断が困難
成果
  • 全チャネルを統合したダッシュボードにより、リアルタイムな現状把握が可能に
  • AIとのチャット(壁打ち)による課題特定で、改善施策の実行スピードが向上

INDUSTRIAL-Xとは

独自のDX/AIメソッドに基づいたコンサルティングを主軸とするプロフェッショナル事業と、最適なDX/AIナレッジ・ツール・事例を提供するソリューションプラットフォーム事業で、産業全体の構造変革の実現を目指しています。

株式会社INDUSTRIAL-X

東京都港区芝公園1丁目1-1 住友不動産御成門タワー9F

公式サイト

業務効率化AI支援サービスを紹介

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よくあるご質問

A.

はい、全く問題ありません。

チャットツール(Slack/Teams等)や、専用のシンプルなUIから「普段通りの言葉」でAIに指示を出すだけです。複雑なコマンド入力などは不要ですので、現場のどなたでもすぐにご活用いただけます。

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