非効率なワークフローを、AIで自動化。

本当にやるべき仕事に 集中できる会社へ。

業種別の目安

あなたと同じ業種で、毎月これだけの時間が浮いています

製造業(中小の工場・町工場)

いま手作業受注処理・在庫の手入力・日報のとりまとめ

仕組み化受注フォームと在庫表を自動でつなぎ、日報を自動で集計

毎月浮く時間 約64時間
約8割減

対象規模: 事務 2〜4 名・月の受注 100〜300 件規模

士業の事務所(会計・社労士・行政書士など)

いま手作業顧問先からの問い合わせ一次対応・資料の催促・議事メモ作成

仕組み化よくある質問を自動で一次対応し、資料の催促を自動化

毎月浮く時間 約30時間
約5割減

対象規模: 職員 3〜8 名・顧問先 30〜80 社規模

卸売・小売(EC を含む)

いま手作業商品データの登録・問い合わせ対応・受発注の転記

仕組み化商品の登録と受発注の転記を、自動でつなぐ

毎月浮く時間 約49時間
約7割減

対象規模: 担当 2〜5 名・取扱 SKU 500〜3,000 点規模

BtoB サービス業(広告・制作・人材・IT 周辺など)

いま手作業見積・請求書の作成・進捗のとりまとめ・社内報告

仕組み化見積・請求の様式を統一し、作成と集計を自動化

毎月浮く時間 約32時間
約6割減

対象規模: 社員 5〜15 名・月の案件 20〜60 件規模

飲食・小売チェーン(複数店舗)

いま手作業各店からの日報集計・シフト調整のたたき台・売上のとりまとめ

仕組み化各店の日報集計と、シフトのたたき台づくりを自動化

毎月浮く時間 約39時間
約6割減

対象規模: 3〜10 店舗・本部スタッフ 2〜4 名規模

美容・サロン(複数店舗)

いま手作業予約の管理・顧客カルテの記録・在庫の発注

仕組み化予約とカルテを一元化し、在庫の発注を自動で通知

毎月浮く時間 約35時間
約7割減

対象規模: 2〜6 店舗・スタッフ 5〜20 名規模

運送・物流

いま手作業配車表の作成・伝票の入力・問い合わせ対応

仕組み化伝票の入力を自動化し、よくある問い合わせを自動応答

毎月浮く時間 約30時間
約5割減

対象規模: ドライバー 5〜20 名・配車担当 1〜3 名規模

教育・スクール(塾・教室)

いま手作業予約・月謝の確認・保護者からの問い合わせ対応

仕組み化予約・月謝の確認を自動化し、問い合わせを自動応答

毎月浮く時間 約30時間
約7割減

対象規模: 講師 3〜10 名・生徒 50〜200 名規模

※ いずれも「よくある業務の流れ」をもとにした試算で、成果を約束するものではありません。お客様の実際の業務を 30 分の診断で確認したうえで、現実的な数字をお出しします。

まず1分、無料でセルフ診断

考え方

増やすのは、ツールではなく、働き手です

多くの会社が「便利なツールを入れたのに、結局使われずに終わった」という経験をお持ちです。

私たちがつくるのは、操作を覚える必要のある道具ではありません。あなたの会社のやり方を覚えて、面倒な作業を黙々とこなす「もう一人の社員」です。

問い合わせの一次対応、データの転記、報告のとりまとめ。今いる社員が本当にやるべき仕事に集中できるよう、手のかかる作業を引き受けます。

休まず、文句を言わず、覚えたことは忘れない。そういう働き手を、あなたの会社の仕組みの中に組み込みます。

どこを仕組みに任せ、どこに人を残すか。その線引きは、自分たちで事業を立ち上げ、売るところまで経営してきたからこそ引けます。

進め方

いきなり全部はやりません。
まず1つ試して効果を見てから広げます。

※ 多くのお客様は ①→②→③→④ の順に進みますが、①だけ・②だけで終えていただいても構いません。診断から伴走・改善まで、必要なところから始められます。

STEP 1

まず診断(無料・30分)

今の業務のどこに時間が消えているかを一緒に洗い出します。費用はかかりません。「うちは何から手をつければいいか」を持ち帰っていただくのがゴールです。

STEP 2

一つだけ、自動化してみる

一番時間が浮きそうな業務を一つ選んで、形にします。まずは一つの仕事が実際に楽になることを体感していただきます。

STEP 3

仕組みとして、まるごと任せる

効果を確認できたら、複数の業務に広げ、運用と改善をまとめて引き受けます。社内に「分かる人」がいなくても、回り続ける状態をつくります。

STEP 4

一緒に、育てていく

業務が変われば仕組みも変える。現場の声を聞きながら、少しずつ手を入れて、会社の成長に合わせて育てていきます。

情報の守り方

情報の扱いは、約束ではなく、設計で守ります。

業務を AI に任せるうえで一番のリスクは、情報の流出です。私たちはそこを担当者の注意任せにせず、仕組みの設計で潰しにいきます。

秘密保持は、求められる前に。預けたデータの一生を、書面で。AIに渡す情報は、線を引いてから。
ブログ

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