AI導入支援

AI ADOPTION & ENABLEMENT

AIを、
現場の
力へ。

新しいツールを契約するだけでは、仕事は変わりません。TechWeitは、業務・データ・判断手順を整理し、効果と安全性を確認しながら、AIを現場で使い続けられる仕組みへ落とし込みます。

AI導入を相談する
FROM EXPERIMENT TO DAILY WORK.仕事を選ぶ。
小さく試す。
仕組みにする。
業務設計・導入・研修まで →

AI IS A MEANS, NOT THE GOAL

AIを入れる前に、
変えたい仕事を決める。

「何かにAIを使いたい」から始めると、試しただけで終わりがちです。時間がかかる業務、判断が滞る工程、情報を探す手間など、解決したい仕事を先に特定することで、導入効果と必要な仕組みが見えてきます。

WHY AI INITIATIVES STALL

試してみたけれど、
仕事に定着しない。

01

使い道が個人任せ

一部の人だけが試し、どの業務にどう使うか社内で共有されていない。

02

回答の品質が安定しない

指示、参照情報、確認基準が整っておらず、担当者ごとに結果が変わる。

03

情報を入れてよいか分からない

個人情報、機密情報、著作物などの扱いが曖昧で、安心して利用できない。

04

ツールが増えただけになる

既存の業務やデータとつながらず、AIの前後でコピーや手作業が増えている。

DESIGN THE WORK WITH AI

人を置き換えるのではなく、
人が力を使う場所を変える。

AIに任せる工程、人が判断する工程、記録として残す工程を分け、品質と効率を両立します。

ASSIST

下書きと整理を速くする

文章、議事録、要約、分類など、時間のかかる準備作業を支援します。

FIND

必要な情報へ早くたどり着く

社内資料や蓄積した知識を整理し、担当者が探しやすく使いやすい形にします。

CONNECT

次の業務へつなげる

AIの結果を確認・保存し、承認、顧客対応、システム入力など次の工程へ渡します。

USE CASE EXAMPLES

AIが向いている仕事を、
一つずつ見つける。

以下は一例です。利用価値、データの状態、誤りが起きた場合の影響を確認して選びます。

文章の下書き議事録・要約資料の検索問い合わせの分類回答案の作成データの抽出・整理定型文書の作成アイデア整理社内FAQ商品説明・記事支援画像・構成案業務システムとの連携

CHOOSE USE CASES WISELY

できるかではなく、
使う価値があるか。

技術的に可能でも、効果が小さい、確認負担が大きい、リスクが高い業務には導入しない判断も必要です。

01

効果

時間削減、品質向上、機会損失の防止など、期待する変化を具体化します。

02

実現可能性

必要なデータ、既存システム、利用者、費用、運用負担を確認します。

03

リスク

誤回答、機密情報、個人情報、著作権、説明責任への影響を評価します。

04

人の確認

どの段階で誰が確認・承認し、問題が起きた際にどう止めるかを決めます。

START SMALL, LEARN, EXPAND

小さく試し、
使えることを確かめてから広げる。

試行

一つの業務で試す

対象、入力、期待する出力、確認方法を限定し、現場で実際に使えるか確認します。

標準化

再現できる手順にする

指示文、参照情報、確認項目、保存方法を整え、担当者が変わっても使える形にします。

連携・展開

業務とシステムへつなぐ

効果と安全性を確認した後、既存ツールやシステムと連携し、対象部署を広げます。

SAFE AND RESPONSIBLE USE

便利さと同時に、
使わない条件も決める。

RULE 01

入力してよい情報

個人情報、顧客情報、社外秘、契約上制限のある資料など、入力可否を明確にします。

RULE 02

結果の確認と責任

AIの出力を事実として扱わず、公開・送信・意思決定の前に人が確認する基準を定めます。

RULE 03

著作権と利用条件

文章や画像の利用目的、素材の出所、各サービスの利用条件を確認します。

RULE 04

記録・権限・事故対応

アカウント、アクセス権限、利用記録、問題発生時の連絡と停止手順を整えます。

TANGIBLE DELIVERABLES

試した経験ではなく、
使い続ける仕組みを残す。

OUTPUT 01

AI活用候補と優先順位

対象業務、期待効果、必要データ、リスク、実現難易度を比較して整理します。

OUTPUT 02

試行結果と導入判断

品質、時間、費用、現場負担を確認し、継続・改善・見送りの判断材料を残します。

OUTPUT 03

利用手順とルール

指示例、確認項目、禁止事項、承認、保存、事故対応を実務で使える形にします。

OUTPUT 04

運用・連携の仕組み

必要に応じてアカウント、権限、データ、既存システムとの連携を構築します。

WHY TECHWEIT

AIだけでなく、
仕事の流れそのものを設計する。

AIツールの操作説明だけでは定着しません。TechWeitは、事業構造、業務、データ、Web、システムを横断し、AIの前後まで含む仕事の流れを実装できます。

WORKFLOW

業務を構造化

現在の仕事と判断手順を整理し、AIに任せる部分と人が担う部分を分けます。

SYSTEM

データと仕組みを接続

必要な情報を整え、既存ツールや業務システムとの連携を設計・構築します。

PEOPLE

研修と継続改善

利用者が自分の業務で使えるように研修し、結果を確認しながら改善します。

TECHWEIT METHOD

仕事を選び、
小さく試し、
現場へ定着させる。

01

業務と課題を確認

時間、頻度、品質、データ、担当者、リスクからAI活用候補を整理します。

02

試行を設計・実施

対象と評価基準を限定し、実データに配慮した環境で小さく試します。

03

標準化・構築・研修

手順、ルール、権限、連携を整え、担当者が使える状態にします。

04

評価・改善・展開

効果と問題を継続確認し、改善後に対象業務や利用者を段階的に広げます。

SUPPORT EXAMPLES

相談から導入、
研修・運用まで。

以下は支援できる内容の一例です。業務の状況と社内体制に合わせて必要な範囲を選びます。

業務ヒアリングAI活用候補の整理ツール・方式の比較試行設計指示文・テンプレート社内資料の整理利用ルールアカウント・権限既存システム連携担当者研修効果測定継続改善

MAKE AI USEFUL AT WORK

AIで何ができるかではなく、
どの仕事を変えるかから
考えませんか。

導入するAIが決まっていない段階でもご相談いただけます。現状の業務を伺い、効果・安全性・実現可能性から無理のない導入方法をご提案します。

TechWeitに相談する