AIの導入・活用における
業務プロセス変革
エージェント実装サービス

AI化

判断ロジックが明確で、自然言語で指示可能な業務

RPA・
ツール連携

定型業務かつ大量データ処理が必要な業務

BPO

締結的・補助的な業務だが、人の判断が必要な業務

コア業務

利益に直結する業務または、セキュリティ上、社内で完結すべき業務

タスクレベル分解

一連の業務フロー内において「判断」「入力」「検索」「承認」等、最小単位までタスクを分解

データ構造確認

「帳票」「メール」「ログ」等がAIに読み込ませられる状態になっているかを確認

フロー図作成

AI活用の対象となる業務のフロー図を作成し、ボトルネックとAIを活用できる業務範囲を特定

課題

・現場業務がブラックボックス化

・DX部門の手が回らない

支援内容

【業務プロセス変革代行】

STEP1：AI活用業務の棚卸

　　　　現場ヒアリング・業務一覧作成

STEP2：AI活用に適した業務の仕分け
　　　　業務フロー図作成とAI適用箇所の仕分け

STEP3：実装
　　　　AIエージェント、RPA、BPOにおいて
　　　　最適な組み合わせを設計

効果

・ブラックボックスの解消

・現場に即した実務の自動化

課題

・社員一人ひとりが持つリテラシーのばらつき

・何から手を付ければいいのかわからない

支援内容

【標準AIエージェントの実装】

　メールの下書き、翻訳、規定検索など、
　全社員が即座に使えるBotを配布

【標準プロンプトの提供】

　業務効率化に直結するテンプレート集を整備

効果

全社的なリテラシーの底上げと、
「使える実感」の早期醸成

課題

・回答品質にばらつきがある

・解決方法の検索、回答作成に時間がかかる

支援内容

【回答案のドラフト（下書き）生成】

　問い合わせのメールやチャットをAIが解析
　社内にあるナレッジ（マニュアル・FAQ）を
　横断検索し、最適な回答文面を作成

オペレーターは「ゼロから書く」のではなく、

回答の「確認・微修正」を行うだけ！

効果

・問い合わせにおける回答工数の削減

・回答品質の標準化

課題

・膨大な事務作業によるコア業務の圧迫

・人的ミスによる修正作業が多い

支援内容

【見積書・契約書の自動生成】

　AIエージェントに案件情報（顧客名・商品・金額等）を
　入力するだけで、最新の社内フォーマットに
　則った見積書・契約書（PDF・Word）を自動生成

問い合わせ対応と同様に、AIが生成した内容の
「確認・微修正」を行うだけ！

効果

・事務作業における工数を最小化
・差戻しによる「手戻り」の減少