判断が社長とベテランに集中する
日々の相談、承認、例外対応が属人化し、現場のスピードが上がらない。
Problem
AI導入で失敗する会社は、ツール選びの前で業務の分解が止まっている。
経営者の判断やベテランの勘を、いきなりAIへ置き換える必要はありません。まずは、どこで判断が止まり、誰に負荷が寄っているかを見える化します。
AI研修の後に使われなくなる
便利な使い方は分かっても、実務の画面やルールに接続されない。
現場の情報が散らばったままになる
チャット、紙、表計算、写真、口頭報告が分断され、判断の根拠が残らない。
導入効果を説明できない
何が改善されたかを測れず、次の投資判断につながらない。
Risk
放置すると、判断待ち・教育負荷・品質ばらつきが毎月積み上がる。
AI導入の本当の遅れは、ツール未導入ではなく、判断基準が記録されず次の担当者へ渡らないことです。小さく分解して残すことで、改善が資産になります。
確認待ちが増える
毎回、社長やベテランに確認が戻り、現場の判断スピードが担当者の空き時間に左右されます。
判断品質がばらつく
同じような相談でも、担当者によって回答、見積、顧客説明、優先順位が変わります。
教え直しが続く
判断理由が残らないため、新人や異動者に同じ背景説明を繰り返す必要があります。
Framework
業務を読み解き、AIが担う範囲と人が決める範囲を分ける。
このLP型では、システムやアプリの価値を「課題」「入力」「AI処理」「人の承認」「成果物」に分けて見せます。見る人が自社利用を想像しやすい構成です。
現場を聞く
業務の詰まり、例外、判断者、既存資料を整理します。
入力を決める
写真、メモ、帳票、CSV、チャットなどAIが扱う材料を定義します。
AIで整える
下書き、分類、要約、確認点、比較表を作ります。
人が承認する
金額、責任範囲、法務、顧客説明などは人が判断します。
改善が残る
結果と差分を蓄積し、次の業務設計へ反映します。
Product Impression
LP上で、サービス説明とAI相談が同じ体験につながる。
将来の各システムLPでは、中央に利用画面の雰囲気、横にAI相談botを置く構成を基本型にします。閲覧者は説明を読むだけでなく、自社の場合をその場で質問できます。
業務設計ダッシュボード
サンプル画面
店舗運営の判断棚卸し
売上、シフト、在庫、口コミ、設備点検を確認中
DEMO
✓毎朝の確認項目をAIが要約する入力済み
✓異常値だけを店長と本部へ通知する設計中
✓クレーム対応の一次回答を下書きする要承認
✓改善結果を週次レポートに残す運用案
AIが作るもの
要約、確認点、回答下書き、優先順位、週次レポート。
人が決めるもの
顧客対応方針、金額判断、最終承認、例外時の責任範囲。
Before / After
AIを入れる前後の変化を、業務の言葉で比較する。
導入価値は「AIを使うこと」ではなく、判断、共有、記録、改善がどう変わるかです。初回相談では、この差分を対象業務ごとに整理します。
導入前
- 判断が社長やベテランへ集中する。
- 資料がチャット、紙、表計算に散らばる。
- 下書きや報告作成に毎回時間がかかる。
- 判断理由が残らず、教育が属人化する。
導入後
- AIが判断材料と確認点を先に整理する。
- 入力資料、承認者、出力先が決まる。
- 責任者が下書きを確認し、承認できる。
- 結果と差分が残り、次の改善へ使える。
Use Cases
業種が変わっても、LPの説明構造は変えない。
今後のアプリLPでは、業種ごとに「入力」「AIが整えること」「人が判断すること」を置き換えます。デザインは統一し、内容だけを差し替えやすくします。
製造業
- 入力
- 日報、検査記録、不具合メモ、写真。
- AI処理
- 異常傾向、報告下書き、改善候補を整理。
- 人の判断
- 品質基準、出荷判断、顧客説明。
建設・解体
- 入力
- 写真、図面、現調メモ、過去見積。
- AI処理
- 見積下書き、確認点、リスクを抽出。
- 人の判断
- 数量、単価、法令、最終見積。
店舗運営
- 入力
- 売上、シフト、口コミ、設備点検。
- AI処理
- 日次要約、打ち手、店長向け通知。
- 人の判断
- 施策実行、顧客対応、採用・配置。
Onboarding
相談から運用開始までの段取りを、先に見せる。
AI導入は不確実に見えやすいからこそ、LP内でステップを明確にします。ここも今後のシステムLPで共通化しやすいパートです。
初回相談で業務の詰まりを特定する
業種、部署、既存資料、判断者、困っている場面を確認します。
小さな対象業務でAI活用の形を作る
1つの画面、1つの帳票、1つの判断フローから始めます。
現場で使いながらルールを調整する
例外処理、承認、記録、責任範囲を運用に合わせて整えます。
改善ログを残して次の業務へ広げる
AIができたこと、できなかったこと、人が判断したことを蓄積します。
Price & Timeline
費用と期間は、対象業務・資料状態・連携範囲で決まる。
金額を無理に固定せず、問い合わせ前に不安になりやすい変動要因を先に示します。初回相談では、見積前に必要な確認項目を整理します。
30分の初回整理
対象業務、入力資料、AI化できる範囲、人が承認すべき範囲、最初の進め方を確認します。
1業務からPoC
最初から全社導入にせず、1つの業務、1つの帳票、1つの判断フローから始めます。
見積が変わる要因
既存資料の量、システム連携、個人情報の扱い、画面開発、運用支援の有無で変わります。
FAQ
問い合わせ前の不安は、FAQとチャットで受け止める。
FAQは固定回答、チャットbotは個別事情の入口として分けます。価格、期間、セキュリティ、AI誤回答まで先に答えます。
ChatGPTを使ったことがない社員が多くても導入できますか？
可能です。操作研修だけでなく、現場の業務画面や確認手順へ落とし込むことで、使い続けやすい状態を作ります。
既存システムをすべて入れ替える必要はありますか？
最初から大きく入れ替える前提にはしません。既存資料、表計算、チャット、業務システムとの接続範囲を確認して設計します。
AIが間違えた場合の責任範囲はどう考えますか？
AIは下書きや確認点の整理を担い、金額、契約、顧客説明、法令に関わる判断は人が承認する設計にします。
費用はどのように決まりますか？
対象業務、既存資料、システム連携、画面開発、運用支援の有無で変わります。初回相談では、見積前に必要な確認項目を整理します。
導入までどれくらいかかりますか？
最初の対象業務を1つに絞る場合、ヒアリング、設計、デモ、PoCの順に小さく確認しながら進めます。期間は対象範囲により変わります。
セキュリティや個人情報はどう扱いますか？
扱う情報、保存場所、AIに渡す範囲、権限者、ログの扱いを事前に分けます。機密情報を扱う場合は、運用ルールと承認範囲を先に設計します。
小さく試してから判断できますか？
できます。1業務、1帳票、1判断フローのように範囲を絞り、効果と運用負荷を確認してから広げます。
このLP型は他のシステムやアプリにも使えますか？
使えます。ファーストビュー、課題、画面デモ、AI相談、導入ステップ、FAQの構成を保ち、内容だけを案件ごとに差し替えます。
Next Action
まずは30分で、御社の業務にAIを入れる最初の一歩を整理する。
事前準備は完璧でなくて大丈夫です。相談では、対象業務、入力資料、AIが担える範囲、人が承認すべき範囲、初期PoCの進め方を整理します。
対象業務の候補が分かる
AIと人の役割分担が分かる
初期PoCの進め方が分かる