AIエージェントを社内活用できない企業向けAI定着支援
ツール契約で終わらせず、業務改善に使えるAI活用へ
AI Agent Adoption
社員ごとのAI活用差を、研修と業務設計で埋めます。
ChatGPTのCodexやCursor、Claude Codeなどを契約しても、業務で使える人と使えない人の差が生まれます。研修、プロンプト、業務テンプレート、PoC、AI実装まで、現場で使える形に落とし込みます。
Issue
よくある課題
AIツールを契約したが使われていない
何に使うべきか、どこまで使ってよいかが曖昧な状態を整理します。
社員ごとに活用レベルが違う
基礎操作、プロンプト、情報管理、実務利用の型を研修で揃えます。
研修後に業務改善へつながらない
研修で終わらせず、PoC、RAG、Web運用、社内ナレッジ化へつなげます。
Support Scope
支援できること
相談だけで終わらせず、研修、設計、実装、公開、運用改善まで、必要な範囲を切り分けます。
AIリスキリング研修
ChatGPTのCodexなどのAIエージェントを、ドキュメント作成、情報整理、業務改善に使う基礎を整えます。
業務別テンプレート作成
営業、採用、事務、開発、Web運用など、部門別に使いやすい型へ落とし込みます。
PoC・AI実装への接続
効果が見えたテーマは、RAG、API連携、社内ツール化まで進められます。
Process
進め方
活用状況を確認
契約ツール、利用者、業務、情報管理ルールを確認します。
研修内容を設計
基礎研修、実務演習、管理職向け、部門別活用などを組み合わせます。
現場で使う型を作る
プロンプト、チェックリスト、業務テンプレートを作ります。
改善テーマへ展開
効果が出る業務は、PoCや本番実装へつなげます。
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近い匿名支援事例
相談前に、課題、支援範囲、成果の近い事例を確認できます。
AI Training
社員のAI活用レベルを揃える実務研修
- 課題
- ChatGPTのCodexなどのAIエージェントを契約しているものの、部署ごとに活用差があり、資料作成や情報整理に定着していない。
- 成果
- 研修後に使う場面が明確になり、資料作成、議事録、情報整理、社内ナレッジ化へ展開しやすくなった。
API・DB設計を見直し、運用しやすい基盤へ
- 課題
- 外部API連携、権限、エラーハンドリング、DB設計が複雑化し、改修時の影響範囲が読みにくい。
- 成果
- 改修しやすい境界を設計し、追加開発や保守で確認すべきポイントを明確にした。
開発体制と技術レビューを補強
- 課題
- 実装者はいるが、設計レビュー、技術選定、SRE、テックリードの役割が不足していた。
- 成果
- 外部人材で補う領域と、社内で育てる領域が整理され、開発体制の説明がしやすくなった。
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