AIカタワーク|生成AIの実務化支援

生成AIを、相談で終わらせず、 現場で試せる業務の型にする。

AIカタワークは、業務フロー・プロンプト・入力テンプレート・確認ルールをまとめた「AI業務ワークセット」を作成する実務化支援です。AI人材を採用する前に、既存ツール・プロンプト・軽量モックを活用し、まず1つの業務を試行可能な形に整えます。

AI顧問でも、いきなりの受託開発でもない。業務・事業・技術を見て、AI化の進め方を切り分ける実務化支援。

中小〜中堅企業の経営企画・DX推進・情シス・管理部門向け

生成AIを使いたい。でも、多くの企業は“業務化”の前で止まります。

失敗1

相談・研修で終わる

生成AIの知識は増えるが、業務手順・入力ルール・確認観点に落ちない。

失敗2

いきなりPoC/開発に進む

テーマや評価指標が曖昧なまま開発し、費用対効果が見えにくい。

失敗3

AI以前の前提で詰まる

データ、権限、現場担当者、判断基準が整理されていない。

必要なのは、「AIで何ができるか」ではなく、

どの業務を、どのレベルで、どう試すかの設計です。

作るのは、プロンプト単体ではなく、業務で使うための一式。

AIカタワークでは、対象業務を整理したうえで、現場担当者が試行・改善できる「AI業務ワークセット(=手順・プロンプト・入力テンプレート・確認ルールの一式)」を作成します。

AI業務ワークセット / 納品物
  • Before/After業務フロー
  • 入力テンプレート
  • プロンプト/指示書
  • 出力フォーマット
  • 操作手順
  • 人間レビュー観点
  • NGルール
  • 改善ログ
  • 軽量モック/既存SaaS活用案

「使い方」ごと、現場に残す。

研修メモや提案スライドではなく、担当者がそのまま入力し、確認し、改善できる状態でお渡しします。属人化していた判断を、テンプレートとレビュー観点に置き換えます。

まずは、現場で試しやすい業務から始めます。

例1

社内問い合わせ/規程確認

Before

社員から総務・人事に、同じような質問が繰り返し届く。

After

質問テンプレートに入力するとAIが回答案を作成。担当者が確認し、確認済みの回答をFAQ・回答集として蓄積(ナレッジ化)。

作るもの

質問テンプレート/回答プロンプト/参照資料リスト/レビュー観点/NG回答例/確認済みFAQ・回答集フォーマット

例2

会議・商談後の情報整理

Before

議事録、ToDo、顧客課題、次回提案内容の整理が属人化している。

After

議事録から要点・ToDo・論点・提案素材を整理する型を作成。

作るもの

議事録入力テンプレート/要約フォーマット/ToDo抽出ルール/営業メモ出力形式

例3

提案書・資料作成の下準備

Before

毎回ゼロから情報収集・構成案作成・社内レビューを行っている。

After

顧客情報・商談メモ・過去資料をもとに、提案構成案と初稿を作る。

作るもの

ヒアリング情報入力シート/提案構成プロンプト/レビュー観点/NG表現ルール

相談・研修と、開発の間にある“実務化”を支援します。

AIを理解するだけでも、いきなり開発するだけでも、現場には定着しません。AIカタワークは、PoC前にまず1業務を試せる型に整えます。

相談・研修

分かる

AIを理解する

残るもの研修資料・助言
向いているまず知りたい/社内理解を広げたい

業務定着は各部署任せになりがち

多くの企業で抜けがちなステップ

実務化パートナー

試せる

現場で試せる業務の型を作る

残るもの業務フロー・プロンプト・入力テンプレート・確認ルール
向いているテーマを見極め、まず1業務で試したい

本番開発は別フェーズ

PoC・受託開発

動く

動くものを作る

残るものPoC・プロトタイプ・システム
向いている要件・評価軸が明確

いきなり始めると重くなりやすい

AI顧問や専属AIチーム型とは異なり、相談範囲を広げすぎず、まずは重点1業務のワークセット化に絞ります。本番開発・API連携・認証/権限設計・保守運用は、別フェーズで対応します。

抽象的な約束ではなく、“何を・どこまで作るか”で選ばれます。

AI活用を「わかった」で終わらせず、いきなり開発にも進めません。何を作り、どこまで月額伴走で扱い、何を別フェーズにするかを、最初から明確にします。

  1. 01

    プロンプト単体ではなく、業務手順まで残す。

    作るのは単発のプロンプトではなく、対象業務ごとの手順・入力テンプレート・出力フォーマット・確認ルール・NG例をまとめた「AI業務ワークセット」です。毎回ゼロから考えず、同じ型で試行・改善できます。

  2. 02

    AIの出力を、人が確認できる形にする。

    AIの回答や生成物を、そのまま業務に流す前提にはしません。どこを人が確認し、どの表現・判断を避け、どのケースを例外扱いにするかまで整理します。

  3. 03

    最初から開発に飛ばさない。

    初回相談で対象業務・データ・IT環境・本番利用の有無を確認し、進め方を切り分けます。すぐ実務化、前提整理、PoC・開発を仕分け、月額伴走に無理に押し込みません。

  4. 04

    月額伴走の範囲を、最初から線引きする。

    月額で扱うのは、重点1業務を「現場で試せる状態」に整えるところまでです。API連携・認証/権限設計・チャットボット化・本番運用/保守は、必要に応じて別フェーズで設計します。

  5. 05

    改善ログまで残し、次に直す箇所を見える化する。

    ワークセットには初期版だけでなく、改善ログや確認観点も含めます。使って出たズレを記録し、次にどこを直すか分かる形にして、継続改善やPoC判断につなげます。

標準範囲を明確にし、開発・本番運用は別フェーズで扱います。

月額伴走では、重点1テーマを現場で試せる状態に整えることに集中します。本番利用を前提とする開発・連携・保守は、必要に応じて別途設計します。

月額伴走で行うこと

  • 重点1テーマの業務整理
  • 業務フロー・プロンプト・入力/出力テンプレートの作成
  • 人間レビュー観点・NGルールの整理
  • 軽量モック・既存SaaS活用案の作成
  • 月1〜2回程度の改善

別フェーズで扱うこと(別途お見積り)

  • API・基幹システム連携
  • 認証・権限設計/監査ログ
  • AIチャットボット化・RAG・社内検索
  • 個別Webアプリ・本番DB接続
  • 本番運用・保守/障害対応

「軽量モック」は検証・説明用の簡易な試作です。業務システムとしての本番利用(社内チャットボット・検索など)は、別フェーズで設計します。

初回相談で状態を見極め、最短ルートを選びます。

すべての企業が、診断から順番に進む必要はありません。対象業務・データ・IT環境・本番利用の有無を確認し、すぐ実務化できるか、前提整理が必要か、PoC設計に進むべきかを切り分けます。

初回相談

対象業務・課題・現状の利用ツールを確認します。

状態判定

業務・データ・体制・本番連携の要否を確認します。

状態に応じて、4つのルートへ切り分け

すぐ試せる

生成AI 実務化パートナー

対象業務・入力/出力・担当者が概ね明確な場合。

前提整理が必要

AI実務化 前提整理パック

業務手順・データ・権限・担当体制を先に整える場合(整備後、実務化へ)。

本番連携が必要

One-PoC設計スプリント

API・認証・基幹連携・本番利用が前提になる場合。

テーマが曖昧

AI化テーマ・進め方診断

何からAI化すべきか、優先順位から整理したい場合。

実務化後継続改善 / 横展開 / PoC・開発判断

診断が必要な場合もあれば、すぐ実務化に入れる場合もあります。初回相談で状態を見極め、必要以上に重い進め方にはしません。

FAQ

AI顧問とは何が違いますか?

相談や助言だけでなく、対象業務のフロー、プロンプト、入力/出力テンプレート、レビュー観点、NGルールなど、現場で試行するためのワークセットを作成します。

開発も月額内に含まれますか?

月額伴走では、現場で試すための軽量な試作(検証・説明用)や既存SaaS活用案までを扱います。API連携、認証/権限設計、基幹連携、本番開発、保守運用は、要件・費用・体制を分けて別フェーズで設計します。

まだAI化したい業務が決まっていません。相談できますか?

可能です。その場合は、まず「AI化テーマ・進め方診断」で候補業務と優先順位を整理します。

DXやIT環境が十分に整っていない場合も依頼できますか?

状況によります。業務手順、データ、利用ツール、担当体制の整理が必要な場合は、AI実務化の前に前提整理パックをご提案します。

機密情報や個人情報を扱う業務でも相談できますか?

可能です。まず、入力してよい情報/してはいけない情報、利用ツール、データの保管場所、社内ルールを確認します。必要に応じて、実データではなく匿名化データ・ダミーデータで検証します。

3か月で何ができますか?

原則として重点1テーマを対象に、現場で試行できるワークセットを作成し、一定回数の改善まで行います。

3か月後も継続して相談できますか?

可能です。作成したAI業務ワークセットの活用状況を確認し、軽微な改善・横展開の相談・PoC/開発判断を行う「実務化 継続サポート」をご用意しています。ただし、本番システムの保守運用・障害対応は含みません。

ChatGPT/Copilot/Difyなど特定ツール前提ですか?

特定ツールありきではなく、対象業務・情報管理・運用体制に応じて、既存SaaS、プロンプト、軽量モック、PoC開発のどれが適切かを切り分けます。

まずは、AI化できそうな業務を一緒に整理しませんか。

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