実績 - AI業務自動化

Service 09

AI業務自動化

業務プロセスへのAI組み込み・ワークフロー実装

WHAT IT IS

AI業務自動化とは

AI業務自動化とは、AIの読み取り・分類と、システムへの転記・記録、人の確認をつなぎ、業務を最後まで進める仕組みを作ることです。途中に人の承認を挟むだけだと、担当者がいない夜間などに確認待ちが起き、仕事が止まります。

  1. AIで書類を読み取っても、転記や次の担当者への受け渡しが手作業のままでは、そこで待ち時間が残ります。
  2. 読み取り・分類はAI、転記・記録はシステム、人は例外と最終判断を担うように、業務の流れをつなぎます。
  3. 効果はAIが処理した量だけでなく、人手を介さず通った件数や、受け渡しの待ち時間で確かめます。

CAUTION

「人の承認を挟めば安心」は、注意が必要です

承認を置いても、担当者がいない時間に確認を求めれば、その先の仕事は止まります。誰から誰へ仕事が渡るかを先に整理し、人が確認できる場所と、例外を人へ戻す条件を決める必要があります。

  1. 担当者がいない時間に承認を求めると、AIが処理できても確認待ちになります。自社の夜間運用でも起きたことです。
  2. 確認待ちは、その後ろの工程も止めます。危なそうな場所に承認を足すだけでは、業務全体は進みません。
  3. 人からAIへ、AIから人へ渡す場所と時間に合わせて確認を置きます。例外を人へ戻す条件と、取り消した処理の記録も決めます。
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WHY ARCHECO

AIを選ぶ前に、仕事が止まっている受け渡しを探します

自動化の相談は「どのAIを入れるか」から始まりがちです。ところが時間を取られているのは、AIの前後にある待ち時間や転記のほうです。ARCHECOは業務の流れを書き出し、止まっている受け渡しを見つけてから、AI・システム・人に役割を分けてつなぎます。

  1. AIと人の役割を、業務から分ける

    読み取りや分類はAI、転記や記録はシステム、例外と最終判断は人に分けます。請求書処理や契約書レビューでも、この役割分担で業務への組み込みを手がけています。

  2. 既存のシステムまでつなぐ

    創業以来のシステム開発をもとに、AIの前後の受け渡しも作ります。既存システムを外側からつなぐ方法を優先し、直接接続できない場合は画面操作やデータの受け渡しで対応します。

  3. 止まった理由を数えて、条件を直す

    通った件数と止まった理由を記録し、条件と分岐を更新する運用まで設計します。自社のAIサービスでも、公開後にこの直し方を続けています。

SERVICE MENU

AI業務自動化の3つの型

いまどの段階にいるかで、頼むべき範囲が変わります。①の可視化と設計だけで終えることも、対象業務が決まっていれば②から入ることもできます。

  1. number 1

    業務プロセスの可視化から

    可視化・設計型 AI業務自動化

    受け渡しが止まる場所を洗い出します。AI・システム・人の役割を決め、設計書にまとめます。

    期間
    数週間〜
  2. number 2

    実装して、本番の業務に載せる

    ワークフロー実装型 AI業務自動化

    既存システムとの連携、承認、例外の扱いを作ります。通った件数と止まった理由を測れる形にします。

    期間
    数か月〜1年以内
  3. number 3

    自動化した業務を、事業に育てる

    事業伴走型 AI業務自動化 (プロフィットシェア/JV)

    自動化した仕組みをサービスとして育てます。企画・開発・運営まで一緒に進めます。

    期間
    2〜3年
背景

Solution Flow

プロジェクトの進め方

Window decoration

01

STEP 01

業務プロセスの可視化とボトルネック分析

現行の業務フローを可視化し、誰から誰に渡り、どこで止まっているかという停止点を洗い出します。AI組み込みのインパクトが大きい範囲を、作業時間ではなく受け渡しの滞留から特定します。

Method

  • 業務プロセス可視化

  • ボトルネック分析

  • 自動化ROI試算

  • 自動化範囲定義

Output

  • 業務プロセスマップ

  • 自動化設計書

  • ROI試算レポート

役割分担とワークフロー設計

AIが担う判断・生成、RPA・iPaaSが担う確実な受け渡し、人が担う例外処理と最終判断に役割を分けます。全部をAIに寄せず、確実性が必要な処理は仕組み側に残す設計にします。

Method

  • 技術スタック選定

  • ワークフローアーキテクチャ設計

  • 例外処理設計

Output

  • ワークフロー設計書

  • 技術選定レポート

自動化ワークフローの実装

設計した役割分担に基づき、既存システムとのAPI連携、データ変換、承認フローの組み込みまでを実装します。基幹システムの改修を前提にせず、外側から接続する形を優先します。

Method

  • ワークフロー実装

  • API連携開発

  • 承認フロー構築

Output

  • 自動化ワークフローシステム

  • 連携モジュール

効果測定と継続改善

人手を介さず完了した件数、受け渡しの滞留時間、差し戻しの割合で効果を測定します。業務は変わり続けるため、止まった理由を見て条件と分岐を更新し続ける運用まで設計します。

Method

  • KPIモニタリング設計

  • 効果測定分析

  • 継続改善プロセス設計

Output

  • 効果測定レポート

  • 改善提案書

  • 運用ダッシュボード

CASE STUDIES

AI業務自動化の導入事例

COST

費用は、この5つで決まります

対象の業務と、既存システムへのつなぎ方で変わります。左ほど小さく始めやすく、右ほど設計や開発が増えます。

  • 対象業務の範囲

    小限られた工程

    大部門をまたぐ業務

  • 処理する件数

    小少ない

    大多い

  • システムの接続方法

    小直接つなげる

    大画面操作や変換が必要

  • 確認と例外の分岐

    小手順がそろう

    大条件で分かれる

  • データの状態

    小形式と置き場がそろう

    大整理から必要

  1. 1作る

    業務の整理、役割分担の設計、システムの接続、承認と例外処理の実装。

  2. 2動かす

    AIと連携サービスの利用料、システムを動かす費用。

  3. 3直し続ける

    止まった理由を調べ、業務に合わせて条件と分岐を更新する運用。

無料の業務自動化診断で、どこで止まっているかを整理したうえで、概算をお出しします。

OUR APPROACH

AI業務自動化に対するARCHECOの考え方

AI業務自動化の考え方は、夜間の仕事をAIに任せた経験に表れています。ブログ記事「業務プロセスの改善」の要点をまとめました。

全体像
01 / 10全体像

人の確認は、置く場所を誤ると業務を止め、取り消しも記録に残せません。

間違えると困る箇所に承認を置くだけでは、確認待ちで業務が止まります。仕事を受け渡す場所や、処理を止める条件に合わせて確認を設計する必要があります。

自社の夜間運用は、途中の承認待ちで止まり、取り消した処理も記録上は「完了」のままでした。人へ戻す条件と記録の更新手順が未定だったため、業務の流れを図にし、受け渡しと停止の場所に確認を置く方針にしています。

だから、ARCHECOは

そのため、ARCHECOのAI業務自動化では、業務の流れを図にして、受け渡しと停止の場所にAIと人の確認を置きます。効果は、着手から完了まで滞りなく処理できたかで測ります。

RECORD

実装と運用で確かめたこと

実装の現場で得た知見を、根拠の記事とともに紹介します。

number 1

遅いのは作業ではなく、受け渡しの待ち

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number 2

自動化率を上げるほど、残りが難しくなる

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number 3

AI・仕組み・人で役割を分ける

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number 4

人手を介さず通った件数だけを数える

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無料の業務自動化診断

いまの業務プロセスのどこで止まっているかを無料で診断します。作業の速さではなく、受け渡しと停止点から改善余地をお返しします。

※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。

CASE TYPES

AI業務自動化の実績(類型別)

AI業務自動化の実績は、守秘の範囲で業種と類型だけを並べています。固有名を出せるのは既公開の事業共創案件で、請求書処理・契約書レビューといったバックオフィスの自動化は匿名です。

業種
規模感
類型
支援範囲
大手ITベンダー × 百貨店富士通×三越伊勢丹「Carite」
売上高 兆円規模
事業共創(アパレルシェアリング)の業務・サービス設計
企画・UX設計・システム開発・事業化
富士通×三越伊勢丹×ARCHECO 事業共創 実績を見る →
大手食品メーカー × 大手ITベンダー三社共創「FAM BOX」
売上高 兆円規模
注文→診断→配送→振り返りの業務フローを持つD2Cサービスの立ち上げ
事業設計・UX設計・ECプラットフォーム構築・AI開発
FAM BOX実績を見る →
事業会社(経理・バックオフィス)
—
請求書処理の自動化(読み取り・分類をAI、転記・記録を仕組み側、確認を人)
業務プロセス可視化・役割分担設計・ワークフロー実装
事業会社(法務・契約管理)
—
契約書レビューの下ごしらえ自動化(AIが読み取りと指摘、最終判断は人)
役割分担設計・ワークフロー実装・効果測定

ABOUT AI WORKFLOW AUTOMATION

AI業務自動化の進め方と、効果の測り方

AI業務自動化で業務を効率化したい方に向けて、効率化できる業務、使う技術の種類、進め方、注意点、そして意外と誰も書かない「効果の測り方」までを整理しました。ツール名の羅列ではなく、業務プロセスへAIを組み込むための手順として書いています。

AI業務自動化とは?

AI業務自動化とは、生成AIやRPAを個人の道具として配ることではなく、業務プロセスの中にAIを組み込み、人が触らなくても業務が最後まで通る状態を作ることです。生成AIの実用化で、自動化の対象が「定型作業」から「文章・分析・対応といった判断を含む作業」まで広がりました。ただし、ツールを配ることと業務が自動化されることは別の話です。

  1. 生成AIは読み取り・分類・下書きなど、答えに幅のある作業を担います。
  2. 人が内容を確認し、例外と最終判断を担います。図は人の確認を挟む業務の一例です。
  3. 確認後の転記・記録は、決まった手順を確実に実行する仕組みへ渡します。RPA・iPaaSやAIエージェントを業務に合わせて組み合わせます。

なぜ今か:人手不足と生成AIの実用化

労働人口の減少で「人を増やして解決する」選択肢が細り、同時に生成AIが文章・要約・分析といったホワイトカラーの中心作業を扱えるようになりました。この2つが重なったのが現在地です。つまりAI活用は先進的な取り組みではなく、人が足りない状態での通常運転の設計になっています。

「ツールを増やす」と「業務プロセスへのAI組み込み」の違い

検索上位の記事の多くはツールの紹介ですが、ツールを配って効率化した組織はほとんどありません。効くのは、業務の流れのどの位置にAIを置き、その前後の手順をどう変えるかの設計です。同じツールでも、個人が思い思いに使う状態と、プロセスの一工程として全員が通る状態では、出る効果が桁で違います。このページは後者の作り方を書いています。

効率化とDXの関係

既存の業務を速くするのが効率化、業務や事業の形そのものを変えるのがDXです。順序としては効率化が入口で構いませんが、「今のやり方のままAIで速くする」だけを続けると、本来やめるべき業務まで高速化して固定します。効率化の途中で「この業務はそもそも要るか」を一度は問う工程を挟んでください。

AI業務自動化に使う技術の種類:RPA・生成AI・AIエージェント

業務自動化の技術は大きく3つに分かれます。RPA・iPaaSは、決まった手順でシステム間の転記・通知・記録を確実にこなす技術で、判断はしません。生成AIは、読み取り・分類・下書き作成のように答えに幅がある作業を担えますが、結果は確率的に揺れます。AIエージェントは、複数の工程を自律的につないで進める形で、生成AIの判断とRPA的な実行を一つの流れにまとめたものです。ARCHECOはこの3つを「どれが優れているか」ではなく役割で使い分けます。答えの幅があるものは生成AI、確実性が要る受け渡しはRPA・iPaaS、例外処理と最終判断は人。全部をAIに寄せると、確実であるべき処理まで結果が揺らぐためです。

AI業務自動化で効率化できる業務

AI業務自動化の効きやすさは、業務量と、間違えたときの被害の小ささで決まります。量が多く、人の確認を挟みやすい業務から並べます。

  1. 業務量が多く、間違えたときの被害が小さい仕事から選びます。
  2. AIの出力が正しいかを確認できる人が必要です。分析では、データが取れる状態も先に整えます。
  3. 人の最終判断と例外処理を先に残し、その手前の下書き・一次回答・読み取りなどをAIに任せます。

文書作成・要約・議事録

メール、報告書、議事録、マニュアルの下書きと要約は、現在の生成AIが最も安定して効く領域です。コツは「下書きはAI、確定は人」と役割を固定すること。ゼロから書く時間は大きく減りますが、最終文責を人に残すことで、誤りの混入をせき止めます。

データ分析・レポート作成

売上や問い合わせデータの集計・傾向の要約・定例レポートの生成が対象です。効かせる前提はデータが取れる状態になっていることで、データが散らばったままAIだけ入れても動きません。分析の自動化より先に、データの置き場を揃える工程が必要になるケースが実務では多数派です。

問い合わせ対応・社内ヘルプデスク

よくある質問への一次回答をAIが返し、判断が要るものだけ人に回す形です。社外向けより先に社内ヘルプデスク(総務・情シスへの質問)から始めると、間違えたときの被害が小さい状態で運用の勘所を掴めます。

営業・マーケティング

提案書の下書き、商談メモの構造化、顧客への文面作成、コンテンツの量産が対象です。営業は個人差が大きい職種なので、うまい人のやり方をAIの指示文に写して全員に配る、という標準化の道具としても効きます。

開発・コーディング

コード生成・レビュー・テスト作成は、生成AIの効果が最も数字に出ている領域です。ただし出力の正しさを判定できる人が使う前提の道具で、判定できない人が使うと、動くが壊れているコードが量産されます。任せる範囲と判定の責任を分けて設計します。

バックオフィス(人事・経理・総務)

請求書の読み取り、経費チェック、採用書類の整理、シフト作成の補助など。定型性が高い一方で、間違いが金銭や人に直結する領域なので、AIの役割は「処理」ではなく「人の確認を速くする下ごしらえ」に置くのが安全な設計です。ARCHECOが手がけている請求書処理や契約書レビューの自動化も、この形です。AIが読み取りと分類、指摘を担い、転記や記録は仕組み側で確実に処理し、最終判断は人に残します。

物流・生産・保守などの現場業務

配送計画や在庫の最適化、生産ラインの品質検査、設備の異常検知、業務量の予測に基づくシフト調整など、現場業務でもAIの適用が広がっています。オフィス業務と違うのは、物理的な作業と人の動きが絡むため、最後まで自動化できない例外が必ず残ることです。ARCHECOの見方では、自動化率を上げるほど残りの例外処理が難しくなるので、最後の一割をあえて人に残す設計にしたほうが運用が壊れません。全体を自動化しようとせず、人が処理する枠を先に決めてから、その手前までを自動化します。

AI業務自動化のメリットと、それが出る条件

一般に挙げられるAI業務自動化のメリットは、生産性の向上、人的ミスの削減、属人化の解消、人手不足への対応、24時間稼働です。どれも本当ですが、出るかどうかは個々の作業ではなく、業務プロセスの受け渡しをどう設計したかで決まります。

  1. 作業が速くなっても、担当者が来るまで受け渡せない状態では業務が止まります。夜間の一次回答やデータ取り込みも、受け渡しの設計が必要です。
  2. 手順を明文化して受け渡しをつなぐと、人が触らずに最後まで通る件数を増やせます。属人化を解き、同じ人数で扱える業務量を増やします。
  3. 転記・記録を仕組み側へ分け、人の確認を残す役割分担で、ミスや漏れを減らします。

生産性と人手不足:人が触らずに通る件数が増える

生産性向上と人手不足対応は、同じ現象の表と裏です。人が触らずに最後まで通る業務の件数が増えれば、同じ人数でこなせる量が増え、増えた分の人手を採らずに済みます。ARCHECOがメリットを「削減時間」ではなく「人手を介さず通った件数」で数えるのはこのためで、件数で語れる形にしておけば、続ける根拠にも、次に自動化する業務を選ぶ根拠にもなります。

ミス削減と品質:確実な処理を仕組み側に寄せる

転記ミスや漏れが減るのは、確実性が要る処理をRPA・iPaaSのような仕組み側に寄せた場合です。生成AIに転記まで任せると、逆に結果が揺れてミスが増えることがあります。品質のメリットは「AIを入れたから」ではなく、役割を正しく分けたときにだけ出ます。人が確認する工程を残す設計は、品質を下げるためではなく、AIの出力の揺れを最後でせき止めるためのものです。

属人化の解消と24時間稼働

業務プロセスを可視化して自動化の流れに載せると、担当者の頭の中にしかなかった手順が明文化され、属人化が解けます。可視化そのものが副産物としてこのメリットを持っています。24時間稼働は、問い合わせの一次回答や夜間に届くデータの取り込みのように、人が待っていた時間帯の受け渡しを止めない形で効きます。ここでも速くなるのは作業ではなく、受け渡しの待ち時間です。

AI業務自動化の進め方:業務プロセスの可視化から始める6つの段階

成功事例の共通項は、ツール選定から始めていないことです。AI業務自動化の順番はこうなります。

  1. 業務の受け渡しと停止点を書き出し、量が多く被害が小さい対象を選び、AI・仕組み・人の役割を決めます。
  2. 役割を決めた後に業務とセキュリティ条件に合うツールを選び、小さく試してから他部署へ展開します。
  3. 試す前に所要時間・件数・エラー率を記録します。展開時は手順書・指示文のテンプレート・利用ルールを一緒に配ります。

業務の棚卸しと、業務プロセスの可視化

最初にやるのは、対象業務の流れを書き出すことです。誰が、何を受け取り、何をして、誰に渡すか。ここが曖昧なままAIを入れると、効率化されたのかどうかすら判定できません。棚卸しの副産物として「そもそも誰も使っていない成果物」が見つかることが多く、それはAI化ではなく廃止が正解です。ARCHECOはこの可視化で、作業時間ではなく「誰から誰に渡るところで止まっているか」という停止点を先に洗い出します。業務が遅い原因の多くは作業ではなく受け渡しの待ちにあるためで、AI組み込みのインパクトが大きい範囲は、この滞留から特定します。

効果が大きく、リスクが小さい業務から

最初の対象は、量が多い・間違えても被害が小さい・効果が本人に分かる、の3条件で選びます。最初の一件は全社への宣伝材料でもあるので、成功が見えやすい場所を選ぶこと自体が戦略です。難しい業務への挑戦は、社内に成功体験と推進役が育ってからで遅くありません。

業務プロセスへのAI組み込み:AI・仕組み・人で役割を分ける

対象業務が決まったら、業務プロセスのどの工程にAIを置くかを決めます。ここで全部をAIに任せる設計にすると、確実であるべき処理まで結果が揺らぎます。ARCHECOは、生成AIが得意な判断・生成(読み取り・分類・下書き作成)、RPA・iPaaSが得意な確実な受け渡し(システムへの転記・承認・記録)、人が担うべき例外処理と最終判断の3つに役割を分けてから、ワークフローを設計します。業務プロセスへのAI組み込みの効果は、個々の作業速度ではなく、この役割分担が正しく機能しているかどうかで決まります。

ツール選定:汎用型と特化型

ChatGPTのような汎用型は幅広く効く代わりに、使い方が個人任せになりがちです。業務特化型は導入が速い代わりに、その業務にしか効きません。実務の答えは併用で、全社の下敷きに汎用型+要所に特化型が標準形です。選定基準にはセキュリティ設定(入力データを学習に使わない契約か)を必ず入れてください。

スモールスタートと効果測定

小さく始めること自体はどの記事にも書いてありますが、要点は始める前に測定を仕込むことです。対象業務の現在の所要時間・件数・エラー率を、導入前に記録しておく。これが無いと、後から効果を聞かれたときに体感しか答えられず、展開の稟議が通りません。

全社展開とルール整備

一部署で効いた形を、手順書と指示文のテンプレートごと他部署に配ります。展開の段階で必要になるのが利用ルール(ガバナンス)で、ここを整えずに広げると、部署ごとに我流が増えて事故の確率が上がります。展開とルールは同時に設計するものです。

AI業務自動化の効果の測り方:削減時間の集計を信じない

検索上位の記事は導入の手順で終わっていて、効果測定を独立した見出しで扱っているページはほとんどありません。しかし実務で一番揉めるのはここです。

  1. 導入前に、対応件数・納期・外注費など、業務の結果を示す指標を決めて記録します。
  2. 導入後も同じ基準で記録し、前後を比較します。細切れの空き時間は別の仕事に吸収されるため、削減時間の自己申告を足すだけでは効果を判断できません。
  3. 浮いた時間で新しくできた仕事も確かめます。承認の段数と配置が変わらなければ作業だけ速くなっても全体は速くならないため、承認待ちも見直します。

「削減時間の合計」が当てにならない理由

「1人1日30分削減×1,000人=年間◯万時間」という集計は、ほぼ実態を表しません。浮いた時間は細切れに発生し、そのまま別の作業に吸収されるからです。削減時間の自己申告を足し上げた数字は、稟議には便利ですが、経営が知りたい「で、何が変わったのか」には答えていません。

測るべきは「残った仕事の質」と業務の出口

見るべきは、時間ではなく業務の出口です。対応件数が増えたか、納期が縮んだか、外注費が減ったか、そして浮いた時間で何が新しくできるようになったか。導入前に「この業務の出口の数字はこれ」と決めておけば、効果の議論は集計ではなく比較になります。

承認をどこに置くかで、速度が決まる

AIで作業が速くなっても、承認の段数がそのままなら業務全体は速くなりません。効率化の設計には「どの確認を残し、どの確認を外すか」の判断が含まれます。作業の自動化より、承認の再配置のほうが効くケースは珍しくありません。ここは現場では決められないので、マネジメントの仕事です。

AI業務自動化の課題と対策:注意点と失敗パターン

AI業務自動化でつまずくのは、技術的な失敗より、設計と運用の失敗が多数派です。

  1. 個人への注意喚起で終えず、AIの出力を誰がどの観点で確認するかを業務フローに書き込みます。誤りは確定前に差し戻します。
  2. 慣れた後も品質を定期的に抜き取り、最終文責が人にあることを明文化します。停止理由を見て条件や分岐も更新します。
  3. 自動化で日常の場数が減るため、定期的に人が処理する枠と判断理由の記録を残します。

ハルシネーション:検算をプロセスに組み込む

AIは誤りを断定調で出力します。個人の注意力で防ぐのではなく、「AIの出力を誰がどの観点で確認するか」を業務フローの一工程として書き込みます。注意喚起はルールではなく、確認工程だけがルールです。

セキュリティ:入力してよいデータの線引き

効率化の推進と情報管理は衝突しがちですが、両立の鍵は線引きの具体性です。「機密情報は入れない」ではなく、このデータ区分はこのツールなら可、という対応表まで落とすこと。線引きが曖昧なままだと、真面目な社員ほど使わなくなり、効率化自体が止まります。

AI丸投げで品質が落ちる

導入初期より、慣れた頃に起きます。確認が形骸化し、AIの出力がそのまま社外に出始める。防ぐには、成果物の品質を定期的に抜き取りで見る仕組みと、最終文責が人にあることの明文化です。責任の所在が曖昧なまま効率だけ上がった状態が、一番危険です。

ツールが増えただけで終わる

部署ごとに別のAIツールを契約し、費用は増えたが業務は変わっていない、という状態です。原因はツール選定を各部署の裁量に任せたことにあります。契約の一本化と利用状況の可視化を早い段階で入れると、この浪費は防げます。使われていない契約を切るだけで、導入費用が回収できることもあります。

自動化のパラドックス:楽になるほど、人が判断できなくなる

自動化が進むほど、人は例外的な難しい判断だけを担当することになりますが、日常の場数が減っているので、その判断力は落ちていきます。長期の運用では、人が判断力を保つための工程(定期的に人が処理する枠、判断理由の記録)を意図的に残す設計が要ります。ここまで書いている解説はほぼありませんが、運用2年目以降に必ず効いてきます。

既存システムとの連携:基幹を変えずに、外側から組み込む

自動化の課題として必ず挙がるのが、既存システムとの統合です。基幹システムの改修を前提にすると、着手が数年先になり、その間に業務のほうが変わってしまいます。ARCHECOは、API連携が可能ならAPIで、難しい場合は画面操作の自動化や中間データでの受け渡しで接続し、基幹側を変えずに外側から業務プロセスへAIを組み込む設計を優先します。データの品質と置き場が揃っていないことも同じ課題の裏面で、分析の自動化より先にデータの置き場を揃える工程が必要になるケースが実務では多数派です。

社内の理解と定着:使われない自動化を防ぐ

技術的には動いているのに、現場が従来の手順に戻ってしまう失敗は珍しくありません。原因の多くは、自動化の流れが止まったときの扱いが決まっていないことです。一度止まって人が手で処理した経験があると、次から自動化を信用しなくなります。ARCHECOは、止まった理由を見て条件と分岐を更新し続ける運用までを設計に含め、現場が「止まったら直る」と分かる状態を作ります。専門人材の確保が課題として挙がることも多いですが、必要なのはAIの専門家より、業務の流れを書き出して停止点を説明できる現場の担当者で、その人と組んで進めます。

AI業務自動化の事例:何が効いて、何が誤算だったか

AI業務自動化の成功事例の羅列は検索すれば出てきます。ここでは、既公開の実績の類型と、実際にやって分かる誤算のほうを書きます。

  1. AIだけ足すと、前後の待ちや確認・差し戻しが残り、部門全体の納期が変わらないことがあります。図は確認後の受け渡しを例にしています。
  2. 請求書処理や契約書レビューでは、人が確認する前の下処理と、確認後の受け渡しへの配置が効きました。
  3. 本命の作業の手前にある情報整理が効く例もあります。導入後に例外の判断が溜まらないよう、止まる場所と扱いを先に決めます。

既公開の実績と、手がけている自動化の類型

固有名を出せる実績は、富士通×三越伊勢丹との事業共創「Carite」と、大手食品メーカー・富士通との三社共創「FAM BOX」で、どちらも新しい業務フローを持つサービスを企画・UX設計・システム開発から立ち上げた案件です。守秘で固有名を出せないものとしては、請求書処理や契約書レビューのように、AIが読み取り・分類・指摘を担い、転記や記録を仕組み側で確実に処理し、最終判断を人に残す形のAI業務自動化を手がけています。業種と類型は、上の実績表に並べています。

効いたこと

効いたのは、AIの精度ではなく置き場所です。請求書処理や契約書レビューのような「件数が多く、判断が定型で、受け渡しの相手が決まっている」業務では、AIを判断の主役にせず、人が確認する前の下処理と、確認後の受け渡しに置いたときに、処理時間と手戻りが目に見えて減りました。逆に、業務プロセスを可視化しないままAIを足した箇所は、AIが速くなっても前後の待ち時間が変わらず、全体の納期は動きませんでした。

誤算だったこと

誤算は3つの型で繰り返し起きます。1つ目は、削減時間の集計が実感と合わないこと。個人の作業時間は減っても、確認と差し戻しの往復が増えて、部門全体では変わらないことがあります。2つ目は、想定していなかった業務が効くこと。本命の業務より、その手前の「情報を集めて整える」作業のほうが、AIに向いていた例が多いです。3つ目は、導入後に出てくる運用の問題で、例外の扱いを決めていなかった箇所に、人の判断が溜まります。だからARCHECOは、成功事例より先に、止まる場所を決める設計から入ります。

NEWS & BLOG

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AI業務自動化で使う開発手法・契約モデル

このサービスで使う開発手法・契約モデル・技術方式です。

FAQ

AI業務自動化のよくある質問

ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。

01

QUESTION

AIを使って仕事を効率化するにはどうすればいいですか?

一般的な手順は、対象業務を決め、小さく始め、効果を測って広げる、の3つです。ARCHECOが付け加えるのは順番の前に置く工程で、まず現行の業務フローを可視化し、誰から誰に渡るところで止まっているかを見ます。個人の作業をAIで速くしても、受け渡しの前後で人が待っている限り部門全体の所要時間は変わらないためです。停止点が見えたら、AIが担う判断・生成、RPA・iPaaSが担う確実な受け渡し、人が担う例外処理に役割を分けて業務プロセスに組み込み、人手を介さず通った件数で効果を確かめます。

02

QUESTION

業務効率化のためのAIツールには何がありますか?

大きく4種類です。ChatGPTのような汎用の生成AI、経理や問い合わせなど特定業務向けの業務特化型AI、システム間の転記や通知を確実にこなすRPA・iPaaS、そして複数の工程を自律的につなぐAIエージェントです。どれを選ぶかより、業務プロセスの中で「答えの幅があるもの」は生成AI、「確実性が要るもの」はRPA・iPaaS側に置くという役割分担のほうが効果を左右します。ARCHECOはツール名を先に決めず、可視化した業務フローの停止点に合わせて技術を選び、選定基準には入力データを学習に使わない契約かというセキュリティ条件を必ず入れます。

03

QUESTION

生成AIで業務効率を上げる事例はありますか?

文書の下書きと要約、問い合わせの一次回答、請求書や契約書の読み取りといった領域は、業種を問わず効果が出ている代表例です。ARCHECOでは請求書処理や契約書レビューのような、AIが読み取り・分類・指摘を担い、転記や記録は仕組み側で確実に処理し、最終判断を人に残す形のAI業務自動化を手がけています。事例を読むときの注意点は、AIが処理した件数ではなく、人手を介さず最後まで通った件数と、受け渡しの滞留時間がどう変わったかを見ることです。ここが書かれていない事例は、個人の作業が速くなっただけの可能性があります。

04

QUESTION

RPAと生成AI、業務プロセスへの組み込みでは何が違うのですか?

役割が違うので、両方を使い分けます。読み取りや分類のように答えの幅があるものは生成AI、システムへの登録や通知のように確実性が要るものはRPA・iPaaS側で担保します。全部をAIにすると、確実であるべき処理まで結果が揺らぐため、業務プロセスの中で役割を分けて組み込みます。

05

QUESTION

AI業務自動化の費用は、どのくらいかかりますか?

対象業務の件数や、既存システムとの連携範囲によって変わるため、定額では提示していません。まずは無料の業務自動化診断で、業務プロセスのどこで止まっているかを可視化したうえで、概算をお出しします。

06

QUESTION

既存の基幹システムを変えずに業務プロセスへAIを組み込めますか?

できます。API連携が可能ならAPIで、難しい場合は画面操作の自動化や中間データでの受け渡しで接続します。基幹側の改修を前提にすると着手が数年先になるため、外側から始める設計を優先します。

07

QUESTION

効果はどう測りますか?

人手を介さず完了した件数、受け渡しの滞留時間、差し戻しの割合で測ります。「年間◯時間削減」という試算だけでは続ける根拠になりにくいため、件数で語れる形にしておきます。

Plans

ARCHECOの契約モデル

受託開発(1年以内のカスタム開発)、代理出産型プロフィットシェア(ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画)、ジョイントベンチャー(双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画)、スウェットエクイティ(労働力を株式として投下)。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。

Plan 01

Customize Development

カスタマイズ開発受託

お好みのスタイルを何なりと

ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。

Plan 02

Surrogacy

代理出産

産みの苦しみ、請け負います

ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。

Plan 03

Joint Venture

ジョイントベンチャー

新たなお仕事ご一緒に

クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。

無料の業務自動化診断

いまの業務プロセスのどこで止まっているかを無料で診断します。作業の速さではなく、受け渡しと停止点から改善余地をお返しします。

※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。