定型業務に時間がかかり、人の手が離れない
情報収集や入力、資料作成、メール対応など、繰り返し発生する業務に多くの時間を使っている。
AIエージェント開発
AIが、社員のように動く。
人が毎回指示を入力するだけのAIではありません。
依頼を受け、情報を調べ、書類をつくり、必要な確認を取りながら、次の処理へ進む。
OpenAIやClaudeなどのAPIを使い、貴社の業務に合わせたAIエージェントを構築・開発します。
このようなお悩みをもつ企業・組織へ
複数のツールをまたぐ作業を自動化したい
メール、Slack、CRM、社内システムなどを行き来する業務が多く、人による転記や確認が発生している。
ChatGPTを使っているが、社員が毎回操作する必要がある
AIは活用しているものの、その都度プロンプトを入力する必要があり、活用頻度や成果が担当者に左右されている。
社内の情報を活用できるAIをつくりたい
マニュアル、過去資料、顧客情報などを参照しながら、業務に応じた回答や処理を行える仕組みを構築したい。
属人化した業務や判断を、仕組みに変えたい
特定の担当者しか分からない確認方法や判断基準があり、業務の引き継ぎや効率化が進んでいない。
AIエージェントのアイデアはあるが、実装方法が分からない
AIに任せたい業務はあるものの、必要な機能や既存サービスとの連携方法、開発の進め方を社内だけでは判断できない。
あなたの会社の業務を進化させる
AIエージェントをつくります。
貴社の業務や課題を深く理解し、業務にフィットするAIエージェントを設計・開発します。
導入に向けた環境整備やテストまで、専門チームが一貫してサポートします。
AIエージェント開発の5つの導入支援
業務を知る
担当者へのヒアリングを通して、現在の業務フローや利用しているサービス、社内の確認経路、判断が必要な場面を整理します。AIに任せられる業務と、人が担うべき業務を明確にします。
AIの役割を設計する
業務の流れをもとに、AIにどのような役割を持たせるかを設計します。一つのAIですべてを担わせるのではなく、業務に応じて単体または複数のAIエージェントを組み合わせます。
AIエージェントを構築する
設計した役割をもとに、実際に業務を進めるAIエージェントを構築します。情報を受け取り、必要な情報を調べ、文書を作成し、次の処理へ進む一連の動きを仕組みにします。
既存環境とつなぐ
AIだけで独立した仕組みをつくるのではなく、現在利用しているサービスや社内情報と連携します。日常の業務環境を大きく変えず、その中でAIが動ける状態を整えます。
運用に向けて整える
構築したAIエージェントを実際の業務フローの中で動かします。AIだけで完結させるのではなく、必要な場面では担当者へ確認を求め、人の判断を挟みながら安全に業務を進められる状態をつくります。
AIエージェント開発の活用例
業務内容や目的に合わせて、情報収集、資料作成、見積・受発注、社内問い合わせなど、
さまざまな業務を担うAIエージェントを構築します。
営業アシスタントAIエージェント
商談記録、顧客のWebサイトやSNS、過去の受注履歴などを確認。
訪問前日に、企業の最新情報、提案候補、必要な資料をまとめてSlackへ共有します。
営業担当者は調査や資料準備に追われず、顧客と向き合う時間に集中できます。
商談記録や過去の受注履歴を確認する
顧客のWebサイトやSNSを調べる
企業の最新情報をまとめる
提案候補を整理する
必要な資料を用意する
訪問前日にSlackへ共有する
見積・受発注AIエージェント
依頼内容の整理、見積書案の作成、社内確認、顧客への連絡までをつなぎます。
顧客から依頼メールや電話を受ける- AIが依頼内容を整理する
- 社内資料や過去の見積もりを確認する
見積書の案を作成する
社内担当者へ確認を依頼する
確認された内容を反映する
対応履歴を保存する
社内問い合わせAI
規程、マニュアル、過去資料を参照し、質問に回答。必要に応じて担当者へ確認を引き継ぎます。
情報収集と報告
顧客、案件、業界情報を定期的に確認し、重要な変更や対応候補を通知します。
文書作成AI
報告書、提案書、議事録、社内申請などの下書きを作成し、担当者へ確認を求めます。
部門をまたぐ業務
営業、管理、現場など、複数の部門にまたがる確認やタスクの受け渡しを行います。
人が操作するAIから、業務の中で自走するAIへ。
AIツールを開き、その都度指示を入力する仕組みでは、活用頻度が社員の忙しさやモチベーションに左右されます。
Goal
問い合わせ対応を仕組みに変え、営業が提案に集中できる環境へ。
相談前
問い合わせ対応に、希望条件の確認や物件検索、資料作成など多くの作業が発生し、営業担当者が提案や顧客対応に集中できないことが課題でした。
Blakistonの見立て
単に問い合わせへの返信をAIに任せるのではなく、問い合わせを起点に、顧客情報の整理から物件検索、提案準備、担当者への引き継ぎまでを一つの業務としてつなぐことが重要だと考えました。
操作するAIから自走するAIへ
操作するAI
- 問い合わせ内容を人が確認
- 物件情報を人が検索・選定
- 提案資料をその都度作成
自走するAI
- 問い合わせ内容を自動整理
- 条件に合わせて物件を自動抽出
- 提案準備から担当者への共有まで自動化
導入事例詳細
- 種別
- 不動産業
- 支援内容
- 問い合わせ窓口と物件・顧客情報を連携し、希望条件の整理、物件候補の抽出、提案準備、営業担当者への引き継ぎをAIエージェントで支援。
- 成果
問い合わせ対応時間○％削減。初回提案までの時間○％短縮
導入事例
AI研修
AIを一部社員だけのスキルにせず、日常業務で活用できる組織へ
- 種別
- 製造業
- 支援内容
- ChatGPTなどの生成AIの基本操作から、文書作成・情報整理・調査など、日常業務を題材にしたハンズオン研修を実施。
- 成果
参加者が自身の業務にAIを取り入れる方法を理解し、日常業務での活用につながる共通の起点を形成。
AIコンサルティング
暗黙知データ化とAI自動検知で検品精度向上と損失コスト削減
- 種別
- 製造業
- 支援内容
- 熟練工の視点（暗黙知）を教師データとして構造化し、既存カメラとAI連携し、不良検知と予兆通知を自動化。
- 成果
検品ミス発生率95%削減、機会損失（ダウンタイム）年間500万円抑制。
AIコンサルティング
POS×外部データ統合設計
- 種別
- 小売業
- 支援内容
- POSデータに加え、気象予報、近隣イベント情報をAIで統合解析。
- 成果
在庫廃棄コスト24%削減、店長残業代（1店舗/年）120万円削減。
今ある業務の中に、AIを組み込む。
AIエージェントのために、仕事のやり方をすべて変える必要はありません。
現在利用しているメール、Slack、CRM、社内文書、各種SaaSなどと連携し、日常の業務フローの中でAIが動く仕組みを構築します。
業務の進め方や確認経路を理解したうえで、人が判断すべきところは人に残し、AIに任せられる部分をつなぐ。
今の仕事に合わせて、AIが働く環境をつくります。
