
情報が部門やシステムに分散している
必要な資料の場所や最新版が分からず、確認や検索に時間がかかる。聞いて回らないと出てこない。
書類・メール・チャット・会議のやりとりを1か所に集め、点と線でつなぐ。担当者の経験や判断の理由まで整理し、聞けば「いちばん詳しい人」の答えが返ってくる。会社専用のAI基盤です。
必要な資料の場所が分からない。判断の理由は、担当者の頭の中にしかない。
AIを試しても、一人の便利な道具で終わってしまう。

必要な資料の場所や最新版が分からず、確認や検索に時間がかかる。聞いて回らないと出てこない。

経験や対応の理由が共有されず、担当者が不在になると業務が止まる。人が替わればノウハウも消える。

会社の情報やルールを共有する設計がなく、他の部門や業務に広げにくい。「楽になった」で止まり、効果が数字で見えない。
AIの差は、モデルの差より材料の差です。
材料ゼロの賢いAIは、
材料のある平凡なAIに勝てません。
材料ゼロの賢いAI一般論しか返せない
材料のある平凡なAI自社に合った答えが返る
チャットに質問して答えが返ってくるAIは、どれを使ってもだいたい同じ。
差がつくのは「その会社のことを知っているかどうか」だけです。
買うのは道具で、作るのは中身です。同じAIを入れても、自社の記録とルールが入っているかどうかで、まったく別のものになります。
集める・整理する・守る・参照して判断する・人が確かめる。
5つの層を、御社の業務に合わせて設計します。
書類・メール・チャット・カレンダー・会議や電話の記録・業務データ、そして担当者の経験と判断の理由。人は普段どおり仕事をするだけで、記録が貯まる形をつくります。集める幅が、そのまま脳みその賢さになります。
集めると同時に、「どの案件の話か・誰との話か・いつの話か」を付けて整理。要約と一次情報(元の記録)を分けて残し、判断の前には必ず元を開ける構成にします。
部署・役割に応じた参照範囲と、更新・承認の手順を決めます。人が直したことは「ルール帳」に1行ずつ残り、同じことを二度言わなくてよくなります。
AIが御社の情報を参照して答える「検索拡張生成(RAG)」の基盤を構築。外部に学習させない構成で、ベテランの判断基準や自社の勝ちパターンを「会社のルール」として適用します。迷えば、聞き返します。
回答と根拠、見積もりや議事録の下書き、確認項目、不足情報のリスト。8割はAIに任せ、送信・承認・最終判断は、これまでどおり人が持ちます。分からないときは担当者へ引き継ぎます。
AIを仕組みの“裏側”に組み込めば、社員はAIを意識せず、いつもの画面で仕事をするだけ。承認された判断が1行ずつ会社に残り、使うほど積み上がります。人が替わっても、ノウハウは消えません。
社員がAIを覚えるのではなく、
AIが会社のやり方を覚える。
いつもの画面で。特別な操作も勉強も要らない
会社のルールで読む・判断する・迷えば聞き返す
承認された判断がナレッジに1行残る
部署や立場が違っても、流れは同じです。会社の情報を参照して下書きを用意し、根拠を添える。
分からないことは推測せず人に戻し、送信・決裁は人が行います。
「この手続き、最新の規程ではどうなってる?」
最新版の社内規程・手順書と、過去の問い合わせへの対応履歴
回答の下書きと、該当する規程の箇所
参照した規程の版と該当箇所を表示。古い版は使わない
規程に書かれていない例外は、担当者へ引き継ぐ
脳みそが育つほど、返ってくる答えはもっともらしくなります。だからこそ、最初から品質の決まりを組み込みます。
判断の前は、要約ではなく一次情報を確かめる
確かめられないことは、推測で断定しない
「送った」「終わった」は、実物を開いて確かめる
AIは直前で止まる。宛先ひとつで信用が変わるから
人が直したことを1行残し、二度言わせない
建設、通販、製造、フランチャイズ本部。業種も規模も違いますが、どの会社もいちばん重い仕事を1つ選んで始めています。削減できる時間を、人数・人件費・回収期間に直してご報告します。
建設資材のレンタル
全国の拠点で担当者が手作業で拾っていた数量を、図面のスキャンからAIが拾い、見積の形まで出す。人は確認して承認するだけに。
通販(社員70名規模)
マスターブレインを土台に、メールの一次処理、社員が自分で聞ける分析、社内ファイルの検索を載せた。依頼から1週間かかっていた分析が当日に。
製造(素材メーカー)
担当者のPCに散らばっていた開発の記録と報告書をマスターブレインに集約。営業も開発も、聞けばその場で答えが返り、お客様にその場で答えられるように。
フランチャイズ本部
店舗別の分析ダッシュボードで、数字を取りに行く作業をなくし、改善案まで自動で。本部と加盟店が同じ数字を見て話せるように。
マスターブレインの導入は、3つのステップで進めます。
まず会社の情報を集めてつなぎ、次に活用のルールを整え、最後に業務の成果へとつなげます。
資料、メール、チャット、会議の記録、業務データ、担当者の頭の中にある知識。どこに何が散らばっているかを弊社で確認し、マスターブレインに取り込み、既存のシステムともつなぎ込みます。以降は普段どおり仕事をするだけで、情報が自動で貯まる仕組みをつくります。
できるようになること会社の情報が1か所にまとまり、毎日自動で更新される誰がどの情報を見られるか、AIが答えてよい範囲、人に戻す条件を決めます。あわせて、議事録・報告書・提案書・問い合わせへの回答など、業務で使うアウトプットの型を整え、人が直した点は「ルール帳」に残していきます。
できるようになること会社のやり方に沿った回答や下書きが、すぐに出てくるマスターブレインを使って、探す・まとめる・書くといった時間を減らし、空いた時間をスピーディーで生産的な活動へ回します。売上アップ、経費削減、生産性向上まで、効果を数字で確かめながら進めます。
できるようになること売上アップ・経費削減・生産性向上が、数字で見えるはい。まず、普段使っている資料やデータ、困っている業務を一緒に確認します。全部を一度に変える必要はありません。御社でいちばん重い仕事を1つ選び、必要な情報から整理・検証して、段階的に広げます。
御社の情報を参照して答えるRAG基盤を構築し、外部に学習させない構成にします。社内の資料やデータは、御社の業務で使うためだけに参照します。
はい。経営層だけが見られる情報、特定の部署だけで使う情報など、役職・部署・役割ごとに参照できる範囲を設定します。AIはその人が見てよい情報だけを使って答えるため、権限のない人が質問しても、閲覧できない資料の内容は回答に使われない構成にします。誰に何を見せるかは御社と一緒に決め、権限の変更・追加の承認手順や管理担当もあわせて整理します。
具体的な案件や対応を聞き取り、判断した理由、条件、例外を整理します。担当者に内容を確認していただき、ほかの人も参照できる知識や業務ルールとして蓄積します。
いいえ。AIが用意する下書きと、人が確認・確定する範囲を決めます。送信・共有・決裁は人が行い、AIはその直前で止まる設計にします。
現在の文書や業務データ、既存システムを確認し、情報の取り込み方や連携方法を検討します。資料はいまの保存場所に置いたまま、「どこに何があるか」を覚えさせる構成も可能です。
作ったマスターブレインと、溜まったナレッジは御社の資産として残ります。人が替わっても、ノウハウは会社に残ります。
情報の量と整理状況、システム連携、対象業務、検証・運用支援の範囲を確認し、導入計画と見積もりを検討します。課題や仕様が固まっていなくても、現在困っている場面からご相談いただけます。
資料の説明ではなく、実際に動くものを先にお見せします。
次は、御社のいちばん重い仕事を1つ伺います。整理できていなくても、そのままお聞かせください。