どの業務にAIを使えば効果が出るか分からない
製品や機能の情報は集まるが、自社で取り組む仕事と優先順位を決められない。
業務から始めるAI活用
AI導入支援・業務改善の設計
転記や資料づくりに追われ、改善したい仕事が後回しになる。AIを試しても、日々の業務に組み込めず、一部の社員だけが使っている。
リベレーターズは、効果を見込める業務の選定から、既存のExcel・SaaS・基幹システムを活かした設定・開発、研修・運用まで担当します。製品の契約で終わらせず、実務で使い続ける仕組みをつくります。
最終確認: 。確認項目: AIハブアプリの価値、知識の蓄積・参照・評価、承認と実行制御。記載以外の機能・料金・提供条件は、各サービスの公式情報をご確認ください。
このような課題でお困りではありませんか？
転記・資料作成・確認に時間を取られている
情報を集め直し、同じ内容を入力・整理する作業が、毎日繰り返されている。
AIを試したが、実際の業務に組み込めない
サンプルでは動いても、社内データとの連携や例外対応、人の承認で止まってしまう。
詳しい社員だけが使い、組織に定着しない
依頼の仕方や確認方法が個人任せで、担当者が替わると使われなくなる。
AI導入は、仕事の進め方まで整えること
生成AIは、資料の整理、文章の下書き、情報の検索や比較などに活用できます。業務へ取り入れるには、何を入力し、どの結果を人が確認し、どこへ反映するかまで決める必要があります。
例えば問い合わせ対応なら、過去の回答と商品情報から返信案を作り、担当者が条件や内容を確認して送信する流れを設計します。月次報告なら、元データの集計・照合を済ませ、AIが説明案を作り、人が数値と根拠を確かめます。これらは作業の説明例です。
すべてをAIへ任せる前提にはしません。決まった計算や転記は既存機能・通常のプログラムで処理し、AIを使う部分と人が判断する部分を分けます。
リベレーターズが解決できる課題
業務を調べて提案するだけでなく、実務に必要な設定・連携・開発・研修まで担当します。いまの仕組みを活かし、改善する範囲と成果の確かめ方を決めて進めます。
| 課題 | リベレーターズの解決策 | 得られる成果 |
|---|---|---|
| どの業務にAIを使えば効果が出るか分からない | 作業の頻度・時間・資料・間違いの影響を調べ、候補を比較。小さく試し、人の確認負担まで含めて導入の可否を検証します。 | 投資する業務を絞り、改善が見込めるところから着手する。 製品選びの迷いを減らし、試した結果を根拠に、進める仕事と見送る仕事を分けられます。 |
| 転記・資料作成・確認に時間を取られている | 参照する情報を整え、候補・下書きの作成と、必要な転記・データ連携を設定または開発。人の確認を業務手順に組み込みます。 | 繰り返す準備作業を減らし、担当者の時間を判断・対応に戻す。 効果を確認した作業から、情報を集め直す手間や二重入力を置き換えます。 |
| AIを試したが、実際の業務に組み込めない | 入力・権限・例外・承認・反映先を設計。必要に応じてAIハブアプリを開発し、共通画面から確認・反映・記録できるようにします。 | 試行で終わらせず、業務の流れにAIを組み込む。 確認済みの範囲から運用へ移し、結果を日々の仕事に利用できる状態にします。 |
| 詳しい社員だけが使い、組織に定着しない | 自社業務で研修し、資料・設定・確認方法を共通化。対応・修正・判断を共通のアプリに残し、更新と引継ぎ、品質の見直しにつなげます。 | 個人の工夫を会社の仕組みに変え、担当者が替わっても使い続ける。 特定の社員に閉じていた手順と判断の根拠を、チームで共有します。 |
必要なところから依頼できます
対象業務の選定・製品比較だけでも、試行後の開発や研修まで含めても相談できます。アプリ全体の構築はAI業務アプリ開発、導入済みの仕組みの改善はAI運用・定着支援で詳しくご案内しています。
売上・利益の判断に必要な情報が分かれている場合は、主力事業の経営データ分析基盤も含めて設計します。AIを使わず、データ統合や既存機能の見直しで解決できる場合は、その方法を選びます。
使うほど会社にデータが蓄積し、
AI活用が成長する。
業務とAIをつなぐ、AIハブアプリ
日々の対応・修正・判断を会社のデータとして蓄積。AIが過去の記録を参照し、人の確認と改善を重ねることで、自社の業務に合った活用へ発展させます。
社員がそれぞれAIを使うだけでは、依頼の工夫や対応の経緯が個人の中に残りがちです。社員の業務画面・既存システム・AIをつなぐアプリを設計し、同じ手順で依頼・確認・反映できるようにします。対応履歴、修正内容、判断理由を、次の担当者とAIが活用できる形で蓄積します。
- 社員・ハブアプリ
共通の画面で依頼
業務に必要な資料と、参照してよい過去の記録を揃える。
- AI
候補を準備
返信案・入力候補などを、参照元とともに提示する。
- 担当者
確認・修正・承認
根拠や条件を確かめ、採用する内容を決める。
- 人の操作・アプリ
承認した内容を反映
権限と対象を確認し、送信・取込を実行する。
- ハブアプリ
対応と判断を記録
修正・判断理由・承認者・実行結果を会社に残す。
記録した知識は、有効性と閲覧権限を確認して、次の依頼でAIが参照する情報へ戻します。人の判断が、次の仕事を支える循環です。
- 個人の工夫を会社の仕組みに
- 依頼・確認・実行の手順を共通化し、詳しい社員に頼りきりの運用を変えます。担当者が替わっても、過去の経緯と判断をたどれます。
- 日々の仕事を知識資産に
- 採用した回答だけでなく、何を直し、なぜその対応を選んだかも記録。保存先・出力形式・更新担当を決め、会社で検索・引継ぎ・改善に使える状態にします。
- 蓄積を回答品質の改善へ
- 承認済みの対応や最新ルールをAIが参照し、次の案づくりに活かします。誤った記録や古い情報は参照対象から外し、代表的な作業で正しさ・修正の手間を比較して改善します。
- 勝手な送信・更新を制御
- AIの候補作成と、業務データへの反映を分けます。AIへ本番の広い更新権限を渡さず、アプリと接続先で権限・承認・入力内容を確認し、未承認の操作を止める設計にします。
例えばEC対応では、返信案を担当者が修正・承認して送信し、その理由と結果を保存します。次の問い合わせでは、閲覧を許可された過去の対応を参照して案を作り、再び人が確認します。これは仕組みの説明例で、実績や改善率を示すものではありません。
蓄積だけでAIモデルが自動学習するわけではありません。まずは記録の検索・参照と評価で改善し、モデル自体の追加学習が必要なら別の工程として検討します。権限と承認の制御に加え、誤回答・連携失敗の確認や停止・復旧の方法も設計します。
複数の担当者が繰り返す仕事や、承認・引継ぎが必要な業務から導入します。既存SaaSで同じ要件を満たせる場合は活用し、新規開発を必須にしません。詳しくはAIハブアプリの業務例・開発内容をご覧ください。
AIは、対象業務と今の利用環境から選ぶ
代表的な比較候補はChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft 365 Copilotです。文章作成・資料整理・調査など用途が重なるため、同じ業務サンプルで、品質・確認の手間・接続条件・費用を比べます。
| 比較候補 | 検討する利用場面 | 選定時に確かめること |
|---|---|---|
| ChatGPT | 対話、調査、資料分析、文書・表などを作る作業 | 参照資料・接続先、成果物の確認方法、組織の管理設定 |
| Claude | 文章やファイルを使った整理・作成、業務の作業 | 扱うファイルと作業環境、利用権限、人が確認する工程 |
| Gemini （Google Workspaceでの利用） | Gmail・Docs・Sheetsなど、普段のGoogle環境で行う仕事 | 既存のWorkspace契約、資料の保存先・共有権限、利用可能な機能 |
| Microsoft 365 Copilot | Word・Excelなど、普段のMicrosoft 365環境で行う仕事 | 既存のMicrosoft 365契約、情報へのアクセス権、利用するアプリ |
機能・データ条件は契約や管理設定によって異なります。会社の資料を使う前に確認し、すでに契約している環境を活かせるかも検討します。製品の利用料と、APIを使う専用開発の費用は別に整理します。
公式資料（2026年10月10日確認）：ChatGPT ／ Claude ／ Gemini for Workspace ／ Microsoft 365 Copilot
詳細はChatGPT導入支援、Claude導入支援、生成AIの比較・選定へ。開発チームのコード調査・実装・テストは、Codex導入支援やClaude Code導入・開発支援で扱います。
確認・修正の手間まで含めて、導入効果を確かめる
AIが回答する速さだけで判断しません。従来の作業と同じ条件で試し、準備・確認・修正・例外対応まで含む時間、誤り、継続費用を比べます。
- 試す前に条件を決める
- 使ってよい資料、情報の正本と更新担当、送信・保存条件、接続先の権限を確認します。必要なら情報を伏せたサンプルで始めます。
- 成功と失敗を残す
- 通常の作業だけでなく、資料不足・曖昧な依頼・入力ミスでも確認。AIの結果を採用した理由、修正した箇所、人へ戻す条件を記録します。
- 導入・見直し・見送りを選ぶ
- 事前に決めた品質・時間・費用の条件を満たすか確認します。確認負担が増える場合や、必要なデータを利用できない場合は、対象や方法を変えるか導入を見送ります。
AIの出力を、仕事の結果へつなぐ設計
- 業務担当
資料と条件を揃える
参照する正本、依頼内容、合格条件を用意する。
- AI・連携処理
候補を作る
許可された範囲で検索・整理・下書きを行う。
- 確認担当
根拠と内容を確かめる
数値・条件・抜けを確認し、修正・承認する。
- 実行・運用担当
反映して記録する
承認した内容を送信・登録し、結果を次の改善へ残す。
AIが道具を使って作業する場合は、資料・指示・接続・実行権限・検査を組み合わせる「ハーネス設計」も行います。指示文だけに頼らず、外部送信や更新の制御、停止・再開の方法を実際の動作で確かめます。
リベレーターズにAI導入・業務改善を依頼する理由
少数精鋭のチームに、代表がPMとして参加。事業の課題整理から設計・開発・運用まで支援します。
業務の選定から、実装・定着までの流れ
最初から全社展開や大きな開発を決めず、1つの業務で確かめてから広げます。各段階の成果物と、次へ進む条件を共有します。
- 1
改善する仕事を選ぶ
業務の頻度・所要時間・担当・入力資料と、いま使っているシステムを確認します。
成果物対象業務の一覧、優先順位、試す範囲と評価条件
- 2
小さく試し、導入方法を決める
利用可能なデータと製品候補で試行。品質・総工数・費用を比べ、必要な設定と開発を見極めます。
成果物比較・試行の結果、採用理由、導入計画と見積もり
- 3
設定・開発し、業務で確認する
資料・権限・確認手順を整え、必要な連携や画面を実装。業務担当者と例外時の対応まで検証します。
成果物設定・実装、受入テスト結果、承認・運用手順
- 4
研修し、使い続ける運用へ移す
実務を題材に操作と確認を共有。利用状況や修正負担を見直し、必要に応じて顧問・継続改善へつなげます。
成果物教材、共通手順、更新・引継ぎの担当分担と評価記録
費用は、対象業務と依頼する範囲で決まります
導入・開発・研修の費用
対象部門・業務数、資料の整備、試行の範囲、外部連携・画面の開発、研修人数、継続運用の範囲を確認して見積もります。初回は対象選定や試行だけを依頼し、その結果から次の投資を判断する進め方も選べます。
製品利用料・API利用料
AIサービスの契約・従量利用、連携するサービスの利用料は、支援費用と分けて整理します。導入後の確認作業や資料更新に必要な社内の時間も含めて、続けられる構成を検討します。
相談時は、時間のかかる仕事、利用中のツール、担当体制、希望する時期を分かる範囲でお知らせください。製品や予算が未定でも相談できます。機密資料を初回から送付する必要はありません。
業務・データの基盤を整えた関連実績
既存システムを活かした業務画面・連携、経営データ統合の開発実績です。特定のAI製品を導入した実績としての掲載ではありません。
導入相談でよくあるご質問
Q
まだ使うAIが決まっていません。相談できますか？
はい。先に対象業務、資料、確認する人、期待する変化を整理し、その条件に合う製品や構成を比較します。ツール選定や導入計画の相談から対応します。
Q
AI導入には専用システムの開発が必要ですか？
必須ではありません。既存ツールの設定や共通手順で足りるかを確認します。業務固有の画面やデータ連携、承認・履歴の機能が必要な場合に開発を検討します。
Q
どの業務から始めるとよいですか？
頻度や作業時間、使える資料、結果を確認できるか、誤りの影響などから選びます。最初は対象を限定し、AIの結果と人の確認の手間を合わせて評価します。
Q
導入効果は何で確認しますか？
作業と確認にかかる時間、修正や差し戻し、例外対応、利用状況などを導入前後で確認します。指標は対象業務に合わせて決め、削減率や成果を一律には保証しません。
Q
導入後の研修や改善も依頼できますか？
対応しています。実際の業務を使った説明、共通手順の整備、利用結果の確認と改善を継続します。必要に応じてAI運用・定着支援やアプリ開発を組み合わせます。
AIで変えたい仕事を、業務の課題から相談する
リベレーターズが、手間のかかる作業と現在の仕組みを伺い、最初に取り組む業務、期待する成果、必要な設定・開発・運用、費用を整理します。
AIによる業務改善を相談する