導入事例一覧

以下は、実際の取り組みをもとにした「課題→伴走→成果」のプロセスです。

事例1:バックオフィス業務のAI化

総務・人事向け Dify活用

AIエラーで現場が疲弊していた状態から、データ整理と運用設計の見直しで実運用レベルへ。

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事例2:コンテンツ品質管理のAI化

編集・広報向け Gemini活用

用語チェックが属人化していた状態から、AI校閲と運用手順の整備で標準化を推進。

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事例3:社内AI人材の育成

経営企画向け 実践ラボ

座学だけでは進まなかった状況から、実践型コンペで「自分で作る」状態へ移行。

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CASE 01

事例1:バックオフィス業務のAI化(総務・人事部門向け)

Dify FAQボット 内製化支援

「AIは使えない」からの脱却。稟議作成サポートとFAQボットを現場主導で運用。

Before(課題)

Difyを導入したものの、エラーが繰り返し発生し、意図した回答が返ってこない状態でした。
担当者は毎回サポート待ちになり、現場に「AIは使えない」という空気が広がっていました。

伴走(取り組み)

技術修正だけでなく、社内規定や過去事例を「AIが読みやすい形」に整えるところから開始。
情報の分け方、ジャンル分け、条件分岐(If/Else: 条件で処理を切り替える設定)を一緒に設計し、回答精度を段階的に改善しました。

After(成果)

現場担当者が自らエラー原因を切り分け、修正できる状態に到達。
稟議作成サポートとFAQボットは、日常業務で使える実運用レベルに定着しました。

  • 現場ヒアリングで「つまずき箇所」を特定
  • 社内情報の整理ルールを作成
  • 条件分岐ワークフローを再設計
  • 担当者が更新できる運用手順を整備
CASE 02

事例2:コンテンツ品質管理のAI化(メディア・編集部門向け)

Gemini Gems 品質管理

特定会社への依存を避ける設計で、校閲・表記統一ツールを導入。

Before(課題)

記事制作の人手が足りず、数千語の用語集やガイドライン確認が特定メンバーに偏っていました。
チェック品質が人によってぶれ、引き継ぎも難しい状態でした。

伴走(取り組み)

Gemini(Gems)で校閲ルールを構築し、記事タイプ別にチェック観点を整理。
あわせて、顧客側で更新できるオンライン手順書を作成し、特定ベンダー依存を防ぐ運用設計にしました。

After(成果)

誤字脱字や表記ゆれの自動チェックが機能し、情報審査の属人化解消へ前進。
担当交代時も、手順書に沿って運用を継続できる体制が整いました。

  • 用語集とガイドラインの棚卸し
  • 記事タイプ別チェック項目を設計
  • Gemini(Gems)へルール反映
  • オンライン手順書を作成・引き継ぎ
CASE 03

事例3:社内AI人材の育成(経営企画・社長室向け)

実践型ラボ AIコンペ 人材育成

「使う」から「創る」へ。実践型コンペで全社のAI活用力を底上げ。

Before(課題)

社内研修を受けても、「何をすればいいか分からない」状態が続いていました。
AI活用が具体的な業務改善につながらず、実行まで進まない状況でした。

伴走(取り組み)

座学だけでなく、実際の現場課題をテーマにしたAI作成ラボ(入門編・実践編)を企画。
チームで課題設定からアプリ作成、発表まで実施し、現場で使う視点で改善サイクルを回しました。

After(成果)

参加者は「わからない」状態から脱し、自分の業務課題をAIで解く第一歩を踏み出しました。
小さく試して改善する文化が生まれ、社内の推進スピードが上がりました。

  • 現場課題をテーマに参加者を募集
  • 入門編で基本操作と課題整理
  • 実践編でアプリ作成と改善実験
  • 成果共有会で次期テーマを設定

「気づきそうで気づけなかった課題を整理でき、現場で使えるレベルまで改善できました。」

管理部門ご担当者

「短期間で運用手順が整い、担当が変わっても回せる体制になりました。」

編集部門ご担当者

「参加者の質問が具体的になり、当初計画より早く現場での活用が進みました。」

経営企画部門ご担当者

AI導入で失敗する理由の多くは、技術の問題ではなく「課題の言語化」不足です。

無料診断では、いきなりツールを提案しません。
まずは御社の「面倒な業務」や「現場のボトルネック」を丁寧にヒアリングし、
「どこをAI化すべきか・すべきでないか」を仕分けします。

  • 自社業務のAI適合度チェック
  • 最適なAIツール(Dify、Geminiなど)の初期選定
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