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AI徹底活用支援（A2A）

手作業の“隙間”を、AIで無くす。進め方・デモ・8つのできること・安心の理由をまとめました。

How

進め方は4ステップ。
「訊く→決める→作る→使う」

全部おまかせ（受託）でも、一部だけでもOK。最後は必ず人が承認します。

1

訊く

RFP理解

現場の困りごとから隠れた隙間を洗い出し、範囲と優先度を話し合いながら、AIシステム化を進めます。

2

決める

要件定義

ビフォー／アフターで効果を見える化してお客様へ共有しながら、システム要件を決めます。

3

作る

機械実装

確定要件から、AIを使った実装で、自動化ツールを確実に構築します。

4

使う

改善運用

稼働後の使い難さを改善します。

Demo

【決める（要件定義）】のデモ

申込書のような手書き書類を読み取り、要件（8工程）を抽出し、自動化ツールへ。

Capabilities

8つの「できること」と
素早く紐づけて自動化

“自動化”を、約束できる具体物に。できることはこの機能の組み合わせです。

1
整えられます表記ゆれ・重複を名寄せ
2
突合できますマスタと照合
3
採番・個人情報の分離ができます番号付与＋個人情報を退避
4
転記できます項目をうつす
5
形式を変換できます外部フォーマットへ
6
仕分けできますルールで分類
7
集計できます横断でまとめる
8
明細ごとに計算できます派生の値を出す
Trust

安心の理由。
AIを、なぜ安心して使えるか？

AIの“ひらめき”と、“ブレなさ”は、本来 相容れない。

AIのひらめき
確率的 ／ 揺らぐ ／ 発散

同じ問いでも答えが変わる。創造的だが、再現できない。

得意：ひらめき・読取・草案
×
ブレない仕組み
何度でも同じ ／ 揺らがない ／ 収束

同じ入力に、同じ答え。根拠が残り、後から確認でき、現場で信頼される。

得意：判定・確定・検証
多くのAI製品は、この矛盾を曖昧にしたまま現場で破綻します。
私たちはAIで広げて、仕組みで固める——だから、任せられる。
CASE 01 - Operation

事例①　その“隙間”で、
利益が目減りしてませんか？

見積構成の後工程の追加が、顧客請求に乗せられず、利益が目減りする。

利益が目減りする理由
1後工程で機器を追加＝ 原価は上がる ↑
→
2でも請求は見積のまま＝ 金額は据え置き →
→
3その差額が、粗利からまるごと消える
＝ 利益の目減り
見積に対して、原価は増えるのに、請求は変えられない。分かっていても、変えられない。
全書類に構成表があり、
申込時と請求時でズレる
見積書構成表自社→顧客完工書構成表業者→自社PDF請求書構成表業者→自社PDF請求書構成表自社→顧客PDF工事で機器追々加→ 原価 上振れ ↑見積額のまま請求→ 粗利 激減 ↓全ての書類に「構成表」。でも申込時と請求時で構成がズレる⇒現調・工事で機器が増えて、帳票上の構成が“事実”と乖離する。→ 利益の目減り
【現状問題点】
なぜ利益が目減りするか
手書きPDFExcelシステム形式も保存先もバラバラPDFバラバラデータ連携なしデータ放置構成 ≠ 事実（乖離）利益の目減り現調・工事で機器追加＝実原価は増える人がExcelで手作業照合・洗替追加・変更が入るでも埋めきれず再発悪循環：埋めても再発問題の本質：構成表の作成基準が甘く、データはバラバラのまま放置。だから見積≠請求で利益が漏れ続ける。
【改善点】
なぜ利益を守れるのか
手書きPDFExcel写真もどんな形式でもOKAIが自動で読取・デジタル化データ活用構成表作成基準＝事実と一致想定粗利を維持見積構成と工事構成の乖離発生率が減る乖離傾向を動的に分析蓄積して学習作成基準が正確に好循環：使うほど改善変化点：「データ放置」→「データ活用」。AIが構成表の作成基準を動的に改訂し、見積＝請求で粗利を守る。
CASE 02 — AI PITFALLS

事例②　AIを活用の落とし穴

AIは「その場の答え」は得意。でも大量・反復・監査が要る作業では間違える（再現性がない）。

“大量業務規模”で、AIは間違いを起こす“頭の中で突合”は大規模で破綻する ── だから当てになる部分（実行）を機械に任せるAIで直接「突合」頭の中で照合（推論）エンジン（コード）で「突合」機械で照合100件 → 正確1万件 → 間違い（勝手な改変）100件 → 正確1万件 → 正確・再現可能AIは“エンジンを一度だけ設計”。1万件の実行はエンジン＝これがシステム。理由：AIは“1万行を1行ずつ正確にループ照合”には向かない（特定AI固有ではなくLLM全般の性質）。
【現状問題点】AIに毎回任せると、作業が破綻する突合だけではない。正確・反復・全件が要る作業は、どれもAIが苦手（毎回ブレる・もっともらしい嘘）。計算・集計大量の金額・数量の合計や按分を、AIに毎回計算させる→ 桁ずれ・計算間違い。しかも毎回結果が違う事実の取り出し契約書・仕様書・データから「条件・数値・残高」を拾わせる→ もっともらしい嘘（実在しない条項・数値を捏造）手順の実行（多段）多段の長い手順を、最後までAIに実行させる→ 途中で手順を飛ばす・前提を忘れる名寄せ・ルール適用表記ゆれの統一や、料金・条件の一律処理をAIに任せる→ 基準がブレる・条件を飛ばす。監査に出せないAIの落とし穴AIが反復・大量・監査が要る「実行」を毎回の指示で回すと、規模で必ず漏れる。→ ミスに気づけない／監査に出せない／担当が変わると再現不能。
【改善点】人／機械化／AIの“線引き”が肝になる「AIに全部やらせる」でも「人が手作業で頑張る」でもない。役割を分けて、土台を機械化する。人手作業を無くし、“どこを機械化するか（線引き）”を設計→ 結果を確認・監査するだけに専念AI（得意）設計・読取・デジタル化・下ごしらえ・案出し→ エンジン（処理の型）を一度だけ設計させるシステム＝機械化（エンジン）計算・突合・名寄せ・抽出・ループ（AIが苦手な実行）→ コードで正確・再現可能・全件（取りこぼし0・改変0）改善策：人 × AI×機械の線引きで、“正確・再現可能・全件”に。人は手作業から解放され、確認（監査）だけに専念できる。
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