ホーム > サービス > AI・自動化の導入
SERVICE 05
AI・自動化の導入
AI / Automation
「AIで何かできないか」を、業務の一部に変える。
ChatGPT や Claude を試したがビジネスに刺さらなかった、というステージから抜け出す。業務に組み込むまでを設計します。
Process
01
業務分析・AI適用機会の発見
02
PoC・効果検証
03
本番組み込み・運用設計
04
横展開・自走支援
こんな課題を持つ方へ
「AI 試したけど、業務には刺さらない」状態を超えていきます
PAIN 01
ChatGPT・Claude を試したが、業務に組み込むイメージが持てない
個人の生産性は上がったが、組織として効果を出す道筋が見えない。RAG・Agent も「言葉は知っている」止まり。
PAIN 02
AIツール導入したが社内で使われず形骸化している
PAIN 03
セキュリティ・データ流出が気になり踏み込めない
「PoC止まり」のまま終わらせず、業務に組み込みます。
まず話を聞かせてください →
システムアイのアプローチ
AIを「業務の一部」に組み込む
ツール導入ではなく、業務プロセス上にAIを差し込み、効果が継続して出る形に設計します。
01
業務分析・AI適用機会の発見
業務フローを観察し、AIが本当に効く工程を特定。期待値の高すぎる工程・低すぎる工程の見極めから始めます。
Output
業務フロー / AI適用候補マップ / ROI試算 / 優先順位
Output
PoC実装 / 評価データセット / 効果測定レポート / 撤退判断
02
PoC・効果検証
プロンプト設計・RAG構築・小規模Agent試作。判定基準を最初に決めて、定量で進む／止まるを判断します。
03
本番組み込み・運用設計
PoCで効果が出たら、業務システム・既存ワークフローに組み込みます。監視・モデル更新・誤動作時の運用まで設計。
Output
本番AIアプリ / 監視ダッシュボード / フォールバック設計 / 運用Runbook
Output / What happens next
横展開ガイド / 内製ナレッジ / 改善ループ / ガバナンス整備
04
横展開・自走支援
ひとつ成功パターンが出れば、他業務へ横展開。AI活用を組織の能力に変えるための内製化支援まで担います。
他社との違い
「PoC止まり」を越えて、業務に組み込めるか
AI導入支援は数多くありますが、業務組み込みまで責任を持つ体制は限られます。
| AIコンサル | AIツールベンダー | 受託開発 | システムアイ | |
|---|---|---|---|---|
| 業務理解の深さ | △ 戦略レイヤー中心 | △ 製品適合のみ | ○ 仕様後 | ○ 業務観察から |
| PoC〜本番化 | △ PoCで終わりがち | △ ツール提供のみ | ○ 仕様確定後 | ○ PoC〜本番〜運用 |
| セキュリティ設計 | △ | ○ 製品依存 | ○ | ○ 業務適合の設計 |
| 自走化支援 | × 依存継続 | × 依存継続 | △ 引き渡し | ○ 内製化まで伴走 |
AI × AI 導入
AIで「AI導入を加速する」
業務観察の自動構造化
ヒアリング音声・ドキュメント・Slack ログを Claude で構造化し、AI適用機会を網羅的に抽出します。
プロンプト設計の高速化
Claude Code でプロンプト・RAG クエリ・評価データセットを高速生成。試行回数を10倍以上に。
Agent 構築
Claude Agent SDK で業務 Agent を構築。「人がやっていた一連の作業」を AI に委譲する設計まで。
関連事例
こんな案件で力を発揮します
公開できる事例とモデルケースを混ぜて掲載しています。
アンビシャス案件で Claude Code を中核に組み込み、開発リードタイムを短縮
課題
リリース速度を上げたいがエンジニア確保がボトルネックだった。
成果
AI併走 + FDE で「同じコストで2倍以上のスループット」を実現。
MODEL CASE
FDE 活用事例
「現場マニュアル検索の RAG 化」案件を、業務観察 → PoC → 本番運用まで前線で設計
相談の起点
RAG を試したが品質が安定しない。本番で使われる気配がない。
整理した内容
業務観察で AI が効く工程を絞込み → 評価データで品質を計測しながら段階導入。
事例をすべて見る →
DELIVERABLES
前線で作る成果物イメージ
実際にお渡しする資料の構成例です。次の工程でそのまま使える判断材料として整理します。
DOCUMENT 01 — AI適用機会マップ（業務 × AIアプローチ × ROI）
AI_Opportunity_Map_v1.0.xlsx
業務工程対象部門の業務フロー上の各工程と所要時間
AI適用アプローチRAG / Agent / 文書生成 / 分類 / 要約 など
期待効果工数削減量・品質向上・新規価値創出のいずれか
実現難易度データ整備度・既存システム連携・セキュリティ要件
優先順位効果 × 実現性 で並べた導入ロードマップ
DOCUMENT 02 — アーキテクチャ提案図
AI 業務組込み構成例 — RAG / Agent / 業務連携
UI
Web / Slack / Teams既存業務UIに統合LLM
Claude (Bedrock)企業向け LLM
Agent / RAG Layer業務ロジック検索
pgvector / OpenSearchベクトル検索業務データ
S3 / SharePoint社内ドキュメント基幹DB構造化データ監視
CloudWatch + 評価ダッシュ品質モニタリング※ 評価データセットで品質を継続計測。誤動作時のフォールバック・人間レビュー導線を組込み。
※ 機密データは VPC 内完結 / Bedrock の学習に使われない構成。
※ 機密データは VPC 内完結 / Bedrock の学習に使われない構成。
よくある質問
AI・自動化の導入についてよくいただく質問
LLM・生成AIをどう業務に活かせばいいかわかりません。
ツール先行ではなく、業務プロセスのどこにAIが効くかの分析から始めます。「全部AI化」ではなく、効果が大きく副作用が小さい箇所に絞って導入します。
セキュリティ・情報漏洩が心配です。
Bedrock / Vertex AI など企業向けのモデル提供基盤を使い、データを学習に使われない構成で実装します。社内データを扱う場合は VPC 内完結のRAG構成も選択できます。
社員にAIを使わせるのが難しいです。
ツール導入だけでは定着しません。具体的な業務シナリオに紐付けたユースケース整備・社内勉強会・FAQ整備まで支援します。「使われるAI」になるための運用設計が肝です。
どの業務から始めればいいですか？
繰り返しが多く、判断ルールが言語化できる業務から始めるのが定石です。FAQ応対・社内ナレッジ検索・議事録要約・帳票作成などが入口として効果が出やすい領域です。
関連サービス
FDE・前線展開エンジニアリング →
データ基盤・分析基盤構築 →
DX推進支援 →
「AI試したけど…」のその先へ。
業務にAIを組み込むまでを伴走します。何を試したか、どこで止まっているかを聞かせてください。
AI導入について相談する（無料）
Kong パートナー
LLMの利用統制なら「Kong AI Gateway」
マルチLLMの一元管理・コスト可視化・プロンプト保護・エージェント統制をまとめて。
AI Gatewayを見る →