マスターブレインとは会社全体の情報を
活用するAI基盤

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。

会社の知識は、いま
どこにありますか?

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。

部門ごとに分かれた資料を探す担当者
01

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。

資料と判断の知識が一人の担当者に集中し、周囲の同僚が確認を待っている様子
02

知識や判断が特定の担当者に集中している

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。

一つの机でAIを使い、ほかの部門の業務にはつながっていない様子
03

AIの活用が個人や一つの業務にとどまる

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。

「便利なAI」と
「自社の脳みそ」は、別物です。

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。

脳みそがないAIマスターブレインがあるAI
指示毎回、条件を一から説明する「あれ、やっといて」で通る
中身一般論。どの会社でも同じ答え過去のやりとりと自社のやり方を踏まえた答え
先回り言われたことだけやる言っていないことまで用意してくる
積み上がり使っても賢くならない使うほど、自社に寄っていく

マスターブレインの仕組み

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。

  1. 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。

    • 書類・業務データ
    • メール・チャット
    • 会議・電話の記録
    • 経験・判断基準
  2. 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。

    • 案件・相手・日時
    • 要約と一次情報の分離
    • 出典・最新版
  3. 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。

    • 利用権限
    • ルール帳
    • 訂正・承認
  4. 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。

    • RAG基盤
    • 外部に学習させない
    • 会社のルールの適用
  5. 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。

    • 根拠の提示
    • 送信・決裁は人
    • 担当者への引き継ぎ

使うほど、
会社が賢くなる。

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。

01社員が触る

いつもの画面で。特別な操作も勉強も要らない

02裏側でAIが働く

会社のルールで読む・判断する・迷えば聞き返す

03会社に知恵が残る

承認された判断がナレッジに1行残る

答えるだけでなく、
根拠を示し、止まる。

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。

  1. 01 / 依頼社員が聞く

    「この手続き、最新の規程ではどうなってる?」

  2. 02 / 参照マスターブレインが開く情報

    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

  3. 03 / 出力AIが用意するもの

    回答の下書きと、該当する規程の箇所

  4. 04 / 根拠添える根拠

    参照した規程の版と該当箇所を表示。古い版は使わない

  5. 05 / 人人がやること

    規程に書かれていない例外は、担当者へ引き継ぐ

もっともらしい嘘を、つかせない。
5つの決まり

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。

  • 元の記録を開く

    判断の前は、要約ではなく一次情報を確かめる

  • 「未確認」と言う

    確かめられないことは、推測で断定しない

  • 実物で裏取りする

    「送った」「終わった」は、実物を開いて確かめる

  • 送信・決裁は人

    AIは直前で止まる。宛先ひとつで信用が変わるから

  • 直したらルール帳へ

    人が直したことを1行残し、二度言わせない

マスターブレインの
導入実績

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

図面から見積まで、1件35分を3分に

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。

削減見込み
月 341時間
人に直すと
2.1人分
回収見込み
約 6ヶ月

通販(社員70名規模)

メール・分析・社内の探し物を、まとめてAIに

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。

削減見込み
月 349時間
人に直すと
2.2人分
回収見込み
約 2.4ヶ月

製造(素材メーカー)

開発の知識を集めて、聞いて回る時間をゼロに

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。

削減見込み
月 257時間
人に直すと
1.6人分
回収見込み
約 3.0ヶ月

フランチャイズ本部

加盟店の数字を、人手で集めるのをやめた

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。

削減見込み
月 135時間
人に直すと
0.84人分
回収見込み
約 3.0ヶ月

一つの脳みそが、
部署の壁を越えていく。

一つの業務で整理した情報は、他の業務でも使えます。顧客情報や案件履歴は、見積もりだけでなく社内問い合わせや報告にも関係する。営業・マーケ・経理・経営まで、縦割りをAIがつなぎます。

01

社内問い合わせ・情報検索

使う情報
社内規程、マニュアル、手順書、過去の問い合わせと対応履歴
活用方法
質問に関連する情報を参照し、回答と根拠を示す。情報不足や例外は担当者へ引き継ぐ
社内問い合わせへの活用方法 ↗
02

見積もり・提案のたたき台

使う情報
過去の見積もり、価格・取引条件、仕様、数量、納期、担当者の判断基準
活用方法
過去の似た案件を開いて組み立て、参考にした案件と確認項目を添える。金額は人が最後に決める
見積もり自動化の方法を読む ↗
03

データ集計・報告書作成

使う情報
業務データ、集計指標の定義、報告書の様式、社内の報告ルール
活用方法
必要なデータを集計し、数値の確認と報告書の下書き作成につなげる
集計・報告への活用方法 ↗
04

業務知識の共有・判断支援

使う情報
担当者の経験・ノウハウ、過去案件、判断した理由、承認基準、例外への対応
活用方法
聞けば、いちばん詳しい人の答えが返る。似た案件と判断基準から、対応の候補と確認が必要な条件を整理する
知識共有・判断支援への活用方法 ↗

御社でいちばん重い仕事は、どれですか?
1つ伺えれば、マスターブレインでどう変えられるかをご提案します。

導入について相談する

集めて、整えて、
成果に変える。

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。

  1. 01情報の整備

    会社の情報を集めて、つなぐ

    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
  2. 02ルールの整備

    活用のルールと、アウトプットの型を整える

    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
  3. 03業務への活用

    業務課題を解決し、経済的な価値に変える

    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

よくある質問

資料が整理されていなくても、始められますか?

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。

社内の情報が、外部のAIに学習されることはありませんか?

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。

役職や部署ごとに、AIが参照できる情報を分けられますか?

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。

担当者の経験や判断も、共有できるようになりますか?

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。

AIが金額や重要な判断を確定しますか?

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。

現在使っているシステムや資料を活かせますか?

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は、誰のものになりますか?

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。

導入にかかる費用や期間は、どのように決まりますか?

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。

見てから、
決めていただけます。

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。

  1. 1まず見るデモを先にお見せします
  2. 2小さく始める重い仕事を1つから
  3. 3資産として残る脳みそとナレッジは御社のもの