共有フォルダ・ファイルサーバの整理をAIで進める｜散らかった文書の分類と、命名・保管ルールの決め方
何年も積み上がった共有フォルダをAIで分類し直す進め方を整理します。既存ファイルの棚卸しの自動化、重複と旧版の見分け方、部署ごとにばらつく命名の寄せ方と、どこまで機械に判定させるかの線引きまで扱います。
AXIS
AXとは何か。AX is.. を科学する、すべてのAI導入を進める人のために日々情報を発信しています。
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法人向け生成AI研修の効果をどう測るか｜受講後に見る4つの指標と、次の予算を出す判断ライン
満足度の点数では研修を続けるかを決められません。受講後の利用率、業務での作成物、削減時間、自走して作れた人数の4指標の取り方と、直後と3か月後の見方、次の期の予算を決める判断ラインをまとめました。
AI-OCRの読み取り精度をどう検証するか｜手書き・かすれ・書式崩れの扱いと、人が確認する範囲
AI-OCRの読み取り精度を自社の帳票で測る手順です。項目ごとの一致率の出し方、手書きやかすれ、傾き、書式崩れという崩れ方別の弱点、前処理と生成AIでの補い方、全件確認から一部だけ人へ回す運用へ移す目安を扱います。
社内RAGの回答精度が上がらないときに見る順番｜検索の当て外れと、元の文書側の直し方
社内RAGの回答が合わないとき、原因が検索の側か文書の側か回答の側かを切り分ける順番を整理します。文書を直せば済む例と検索設定を変える例の見分け方、精度の測り方と合格ラインの決め方まで扱います。
AIエージェントの投資対効果を導入前に試算する｜稟議に出す数字の作り方と、外れやすい前提
まだ動くものが無い段階で稟議に出す試算の組み立て方です。対象業務の件数と処理時間、自動化できる割合の集め方、初期費用と月額を並べた回収期間の出し方、実際より良く見えてしまう前提と、幅の持たせ方を扱います。
社内規程・マニュアルの改訂管理をAIで回す｜最新版の特定と改訂履歴の残し方、現場への周知まで
社内規程やマニュアルの最新版が分からなくなる状態をAIで整える設計をまとめます。改訂案の差分と影響範囲の洗い出しはAIに任せ、改訂の確定と施行日は所管部署が持つ線引き、履歴の粒度と周知の手順まで整理します。
文書の保存期間と廃棄をAIで管理する｜法定保存年限の判定と、廃棄前に人が確認する範囲
契約書や請求書などの社内文書について、種類ごとの法定保存年限をAIで判定し、期限の到来と廃棄候補を洗い出す設計を整理します。起算日の決め方、保存が延びる事情の拾い方、廃棄をどこから人が承認するかを線引きします。
生成AIに社内データを読ませる前の準備｜対象データの絞り込みと、精度を落とす資料の見分け方
生成AIに社内データを読ませる前に決めることを整理します。対象にする資料と外す資料の分け方、旧版の混在や更新担当の不在など精度を落とす4つの状態の見分け方、最初に整える範囲の絞り込みと作業の分担まで扱います。
AIエージェントにどこまで任せるか｜工程を通常のプログラム・AI・人の承認に仕分ける基準
ひとつの業務を工程に分け、通常のプログラムで組む部分、AIエージェントに任せる部分、人が承認する部分へ仕分ける基準です。判断の有無、過去例の量、間違えたときの損失、やり直しの可否の4点で判定し、業務別に当てはめます。
AIエージェントの活用例を部門別に整理｜経理・法務・人事・情シス・営業で任せられる範囲
経理・財務、法務・契約、人事・労務、情報システム、営業・カスタマーサポートの5部門について、AIエージェントに任せられる工程と人が確定させる工程を業務ごとに一覧で整理し、最初に着手する1業務の選び方まで解説します。
業務のリードタイムが縮まらない理由｜作業時間ではなく待ち時間と引き継ぎを測ってAIを当てる
申請や承認が通り切るまでの日数は、各工程の作業を速くしても縮みません。経過時間と着手時間の分け方、承認ログと聞き取りでの測り方、待ちがどこに溜まっているかの一覧、縮む待ちと制度上縮まない待ちの分け方まで扱います。
社内の文書管理をAIエージェントで回す｜保管場所の整理から版管理・保管期限・閲覧権限までの設計
契約書や請求書、議事録が部署ごとに散らばった状態から、文書管理をAIエージェントで回す設計を整理します。種類の判定・振り分け・版の新旧・保管期限・閲覧権限のどこまで任せ、どこから人が確定させるかを線引きします。
例外処理が多い業務をAIで自動化する｜イレギュラーの割合を先に数えてから対象を決める
例外の多い業務を自動化しても時間が空かないのは、標準の手順だけが速くなるためです。例外の割合・巻き込まれる人・1件あたりの時間・間違いの損失を数える手順と、3つの仕分け方を扱います。
法人向け生成AI研修を階層別に設計する｜経営層・管理職・現場で変える内容と時間の配分
全社員へ同じ生成AI研修を流すと定着しません。経営層・管理職・現場の3階層で扱う題材と時間、受講後の到達点をどう分けるか、どの階層から着手するかの判断、分けたあとに起きるずれの手当てまでを整理します。
AIエージェントを基幹システム・SaaSにつなぐ｜連携方式の選び分けと、書き込みまで許す範囲の決め方
社内の基幹システムやSaaSにAIエージェントをつなぐ方式を、APIで直接つなぐ形、ファイルや連携基盤を挟む形、画面操作を代行する形で比べます。読み取りから書き込みへ広げる順序と、承認・履歴の決め方も整理します。
NDA・秘密保持契約のレビューをAIで自動化する｜自社ひな形との差分の出し方と、法務が判断する範囲
NDAのレビューは自社ひな形との差分を出すところまで機械に寄せられます。相手方のひな形で届いた場合の突き合わせ方、条項を見る順番、修正案の下書きを任せる範囲、法務が残す確認の置き方を整理します。
外注していたAI開発を内製へ切り替える｜引き継ぐものの一覧と、止めずに移す順序
ベンダーに任せていたAIの開発・運用を社内へ引き取る手順を整理します。契約終了前に受け取る5種類の引き継ぎ物、動いているものを止めない移行の順序、監視だけ・改修だけと段階を分ける型と必要な人数まで扱います。
社内文書検索をAIで横断する｜散らばった資料の集め方と、閲覧権限をまたがせない設計
共有ドライブやチャットに散らばった社内資料をAIで横断して探せるようにする設計を整理します。取り込む資料の選び方、更新への追随、部署や役職で分かれた閲覧権限を検索結果へ持ち込む方法、出典が無いときの線引きまで扱います。
生成AIが社内でどれだけ使われているかを測る｜利用ログの取り方と、部署ごとの定着の見方
全社に配ったものの誰がどれだけ使っているか分からない状態を測れる形にします。取れるログの種類と集め方、利用率や定着率の定義、部署別に月次で並べる形、利用が落ちた部署の読み分けまで扱います。
商談の停滞をAIで検知して案件情報を最新に保つ｜フォロー漏れの見つけ方と、更新を人が確定させる範囲
メール・カレンダー・CRMの動きから止まった案件を拾い上げる条件の置き方と、検知後に自動更新してよい項目の範囲をまとめます。確度やフェーズのように売上見込みへ響く項目を担当者が確定させる分け方まで示します。
AI-OCRの選び方｜比較の前に測る3つの軸と、帳票の種類ごとの向き不向き
AI-OCRを選ぶ基準を、項目の固定度と書式のばらつき、件数という3つの軸で示します。帳票の種類ごとの向き不向き、精度が出ないときに疑う順番、既製のまま使う範囲と内製へ切り替える合図も扱います。
内製したAIエージェントの運用・保守｜壊れたときに誰が直すかと、外部支援を外すタイミング
内製したAIに起きる不具合を、指示の調整で済むもの、接続先の仕様変更、権限の問題に分けて一次対応者を決める方法から、月次点検の項目、精度低下への気づき方、外部支援を外す目安までを整理します。
AIエージェントの精度をどう評価するか｜合格ラインの決め方と、本番に出す前の確認手順
AIエージェントを本番に出してよいかを数字で決める手順をまとめます。評価用データの作り方、業務ごとに変わる合格ラインの置き方、誤りの種類別の許容度、人の確認を残したまま測る方法、運用開始後の気づき方まで扱います。
商談前リサーチをAIで自動化する｜企業情報の集め方と、提案の切り口までまとめる範囲
商談前の企業調査をAIに任せる設計を、出どころの押さえ方から整理します。事業内容と直近の動きをAIがまとめる範囲、提案の切り口を営業が決める範囲の線引き、出典の残し方と古い情報への気づき方まで扱います。
AIエージェント開発会社の比較｜先に見る5つの観点と、契約後に社内へ残るもので選ぶおすすめ10社
AIエージェント開発会社の比較で先に見る5つの観点を整理しました。提供の型ごとの向き不向きと、契約が終わったあと社内に何が残るか、見積の前提のそろえ方を、おすすめ10社の比較とあわせて解説します。
AIエージェント開発会社の選び方｜提案と見積で確かめる7項目と、契約前に決めておくこと
AIエージェント開発の委託先を決める前に、届いた提案書と見積で確かめる7項目をまとめました。業務の切り出し方、接続する権限、評価の合格ライン、保守の単価、契約形態、引き継ぎ資料、打ち切り条件を、質問の仕方まで扱います。
AIエージェント開発の費用の決まり方｜初期と月額の内訳と、見積のあとで増えやすい項目
AIエージェント開発の費用が何で決まるかを、対象業務・接続先・権限・評価・運用の5つに分けて整理しました。初期と月額の内訳、見積のあとで増えやすい項目、複数社の見積を比べる形までまとめています。
AIエージェントの活用事例10選｜業務別・部門別に、任せられる工程と人が残す判断
AIエージェントの活用事例を業務別に10件、さらに経理・法務・人事・情シス・営業の部門別に整理。任せる工程と人が判断を残す工程の線引きから、着手の順番の決め方までを網羅的に解説します。
AI内製化支援会社おすすめ比較10選｜4タイプ別に支援の終わり方と必要な社内体制で選ぶ
AI内製化支援会社10社を4タイプに分けて比較します。各社の支援内容と実績に加え、支援の終わり方と社内側に必要な体制を並べているので、自社がどのタイプから始めるか、契約前に何を確認するかまで決められます。
契約書の管理台帳と更新期限をAIで管理する｜締結後の契約情報の抽出と、自動更新条項の見落とし防止
締結済みの契約書から相手先・契約期間・自動更新条項・解約通知期限を抽出し、管理台帳へ反映して期限を通知するまでの設計を整理します。抽出を任せる項目と人が確定させる項目の線引き、既存契約の取り込み範囲の決め方も扱います。
法人向け生成AI研修・AI人材育成おすすめ比較10選｜対象人数と実務への近さで選ぶ
対象人数と実務への近さの2軸で、法人向け生成AI研修とAI人材育成サービス10社を4タイプに整理して比較。提供形態と料金の見方、費用をそろえる条件、選定時の質問、研修後に社内で人材育成を回す手順まで解説します。
生成AIのセキュリティ審査チェックリスト｜情シスが確認する12項目と、申請・稟議を通す書き方
生成AIサービスの社内導入で情シスが確認する12項目をチェックリストにし、学習への利用、保存先、再委託の見方を示します。申請票の項目、稟議で差し戻されない書き方、全社契約へ切り替えるときの追加確認まで扱います。
生成AI研修を社内で回せるようにする｜社内講師の立て方と教材の作り方、外部研修からの切り替え方
外部研修を社内で続けられる状態へ移す設計をまとめました。社内講師を誰から立てるか、外部教材のどこを差し替えるか、演習の題材の選び方、外部に任せ続ける場合との費用と手間の違い、教材の更新担当と頻度を整理します。
インボイス制度に対応した請求書チェックをAIで自動化する｜登録番号の確認と税区分の判定、経過措置の扱い
受け取った請求書が適格請求書の要件を満たすかの確認をどこまで機械に任せられるかを整理します。登録番号の照合、税率ごとの区分と税額の検算、免税事業者からの仕入や経過措置で人へ回す線引き、差し戻しと記録の残し方を扱います。
AI内製化支援サービスの選び方｜伴走型と開発代行の違いと、社内にスキルが残る条件
AI内製化の支援を提供形態で比べます。伴走型と開発代行、研修のみで任せる範囲と社内に残るものがどう変わるかを並べ、契約後に自社だけで改修と運用を続けられるかを見分ける確認項目を整理します。
見積書の取り込みをAIで自動化する｜PDF・紙の明細をデータ化し、価格比較と発注につなげる設計
取引先ごとに書式が違う見積書をAIで読み取り、明細をデータ化するまでの設計を整理します。品名・数量・単価の対応付け、値引きと税の扱い、人が確認する線引き、相見積の比較表と発注データへのつなぎ方を扱います。
経費精算のチェックをAIで自動化する｜領収書の読み取りから規程違反の検出と承認までの設計
領収書やカード明細の読み取りから規程違反の検出、承認までをどう組むかを整理します。読み取りが崩れる条件、社内規程を判定条件へ落とす手順、重複申請の見つけ方、承認者との線引き、効果の測り方を扱います。
業務システムのAI内製化｜Excel運用をどこまで置き換え、既存システムとどうつなぐか
Excelとメールで回している業務のどこをAIへ置き換え、どこを既存のまま残すかの判断軸を整理します。仕組みの4分類、入口・判断・出口の線引き、既存システムとのつなぎ方、情報システム部門の分担を扱います。
AIエージェントの要件定義｜そのまま使える7項目の記入例と、設計レビューで見る観点
AIエージェントの要件定義で埋める7項目の記入例と、設計レビューで見る観点をまとめました。何を書けばよいか分からない段階から進められるよう、全体の流れと、ツールの設定で済む範囲と人が決める範囲の分け方も示します。
業務の棚卸しからAI化の対象を決める｜ヒアリング記録で業務一覧と業務フロー図を作る
ヒアリング記録や既存の手順書があれば、業務一覧と業務フロー図は組み立てられます。一覧で揃える6項目、粒度を1件と数える単位へ寄せる順序、AIに任せる範囲、工数の大きい業務からAI化の対象を絞る基準までを扱います。
候補者ソーシングをAIで自動化する｜媒体ごとの検索と比較表づくりで短くなる工程と、採用担当が持つ判断
媒体ごとに検索条件を入れ直す工程と、集めた候補者を比較表へ揃える工程は機械に任せられます。募集要件の詰め方、重複を1件にまとめる方法、誰に声をかけるかを採用担当が持つ線引きまで整理します。
生成AIを導入したのに使われない｜次に広げる部署の決め方と、全社での定着の見方
読み終えると、次にどの部署へどの順で広げるかを決められます。導入したのに使われない原因の切り分け、先行部署から持ち込める範囲、利用が続いているかの見方と、落ちたときの手当てまで扱います。
一次返信までの時間を短くする問い合わせ対応と日程調整の自動化｜自動で返す範囲の決め方
一次返信までの時間を短くするには、資料請求のような定型の問い合わせだけAIが自動で返し、見積や個別要件は下書きまでにして人が送信を決めます。種類ごとの仕分け表、二重予約の防ぎ方、自動送信へ広げる順序をまとめました。
議事録をAIでタスク化する｜会議の宿題が課題管理ツールへ自動で起票されるまで
会議の文字起こしから決定事項と持ち帰りを切り分け、課題管理ツールへ何を渡すか、担当と期限のどこを人が確定させるかを整理します。重複起票の防ぎ方、次回会議への戻し方、効果の測り方も扱います。
書類選考をAIで自動化する｜募集要件との突き合わせと、合否を人が決めるための線引き
応募書類を募集要件と突き合わせ、選考の判断材料をまとめるまでの設計を整理します。PDFの読み取り、要件の評価軸への分解、応募者を比べられる形への整え方と、合否を人が決める線引きを扱います。
広告運用の定例レポートをAIで自動化する｜媒体をまたいだ集計で短くなる工程と、人が確定させる範囲
運用型広告の定例レポート作成を自動化する設計です。媒体をまたいだ集計と要因の候補出しはAIに任せ、要因の確定と次の打ち手は担当者が持つ線引きを示し、どの工程の作成時間が短くなるかと、その測り方まで扱います。
AIエージェントは社内だけで作れるか｜最小3人の内訳と、支援を受ける場合の分担
最小の体制は業務担当ととりまとめ役、技術面の受け皿を兼務する3人です。エンジニアが要るのは認証と権限の設計、他システムとの接続の2工程で、基盤の更新や仕様変更への追随は外部に任せたままで構いません。
CRMの自動入力・自動記録をAIで組む｜商談メモから埋まる項目と、営業が確定させる範囲
CRMの自動入力・自動記録で埋まる項目と、埋まらない項目の線引きを示します。活動履歴と次回予定は自動で反映し、確度やフェーズは営業が確定させます。Salesforce・HubSpot・kintoneの確認先まで扱います。
提案書作成をAIで短くする｜商談前リサーチと過去資料の再利用で下書きを組む
商談前のリサーチと過去資料の章単位の再利用で、提案書の構成案とたたき台がどこまで自動で埋まるかを整理します。体裁の調整は既存のテンプレートへの流し込みに留め、価格と提案の骨子は担当者が書くという線引きも扱います。
生成AI内製化はどの業務から始めるか｜候補の絞り込み表と、最初は外す業務の見分け方
絞り込み表では、扱ってよいデータか、年間の手作業時間、手順を言葉で説明できるか、間違いに人が気づけるかを上から順に見ます。社外への最終回答を伴う業務など最初は外す4つ、落ちた候補の戻し方、2本目の広げ方まで整理しました。
請求書のAI自動仕訳はどこまで任せられるか｜勘定科目の判定範囲と会計システム連携
請求書のAI自動仕訳で機械的に決められる勘定科目と、経理が例外として見る取引の線引きを早見表で整理します。支払データの作り方、会計システム連携の渡し方、二重計上と締め後の修正への備えも扱います。
受発注業務をAIで自動化する｜発注メールの読み取りから管理表・納期スケジュールへの反映まで
取引先ごとに書式の違う発注メールを読み取り、受注管理表への転記と納期スケジュールの作成までつなぐ設計を整理します。数量や単価の表記ゆれの正規化、人が確認を残す箇所、誤読を差し戻す経路までを扱います。
AIエージェントは既製ツールか自作か｜選び分けと、途中で切り替える見極め
既製ツールで始めるか自作かを、費用・運用の手間・社内に残るものの3点で比べます。例外が設定に落ちない、処理の途中で社内システムにつなぐ、権限と記録の要件が厳しい、の3つが出たら自作へ切り替える見極め方も示します。
生成AI研修の比較と選定｜講座との違いと、法人向け4形態を費用・定着で選ぶ基準
費用を抑えるか定着を取るかで、選ぶ形態は変わります。講座と法人研修の違い、eラーニングから業務伴走までの4形態の比較、実施後に社内へ何が残るか、見積の前に決める条件と選定時に確認する質問をまとめました。
社内問い合わせ対応のAI自動化｜情シス・管理部門が何割を任せられるか
情シスや管理部門に繰り返し届く同じ質問を、社内文書の検索とQAチャットでどこまで引き受けられるかを整理します。何割を寄せられるかの見積り方、根拠の示し方、答えられない質問を人へ渡す境界まで扱います。
非エンジニアがAIを作れるようになるまで｜社内AI人材育成の設計と評価
研修を終えても業務が変わらない状態を育成の設計から立て直します。使える・直せる・作れる・任せられるの4段階と各段階の判定基準、最初の対象者の選び方、伴走を外したあとに自走が続く条件を整理します。
RAGとファインチューニングの違いは知識の置き場所｜社内データなら基本はRAGから始める
どちらを選ぶかが数分で決まるよう、更新のたびに作り直す手間と費用の差を先に並べます。違いは知識を文書側に置くかモデルの重みに入れるかで、改定される社内規程やマニュアルが対象ならRAGから始めます。
止まった生成AIのPoCを本番化する手順｜3つの型の見分け方と、進める前に埋める6条件
自社のPoCが題材・運用条件・決裁者のどの型で止まっているかを見分け、本番化の前に埋める6条件を一覧で確認できます。差し替えるか撤退するかの線引きと、本番の費用と期間の見積り方まで扱います。
電子帳簿保存法への対応で請求書の保存要件を満たす｜電子取引とスキャナ保存の違い、AI取込の設計
電子帳簿保存法で請求書の保存要件を満たす条件を、電子取引とスキャナ保存で何が違うかから整理します。真実性と検索性をどの手段で担保するか、AIで取り込むときの値の検証、訂正・削除の履歴の残し方まで扱います。
AI開発の外注費用｜工程ごとの内訳と、外注を続けるか内製へ戻すかの判断
AI開発を外注したときの費用が、要件定義から実装、公開後の運用改善までのどの工程に出るかを分解します。外注に残す領域と、外注を続けるか内製へ戻すかを分ける条件、引き渡しの費用まで扱います。
AI-OCRは定型帳票、生成AIは書式が変わる帳票｜帳票別の使い分け
読み取り精度と書式変更への強さ、費用の3点でAI-OCRと生成AIを比べます。請求書や見積書など帳票の種類ごとにどちらで組むかの目安、抽出値の検証、既存のOCRを残して生成AIを足す構成と内製の範囲を扱います。
AI導入の効果測定｜削減額を積み上げる計算手順と、継続・中止を決めるライン
生成AIの効果を金額で説明できる形にします。処理件数と1件あたりの短縮時間、時間単価から削減額を積み上げ、運用費用を引くまでの手順と、導入前のベースラインの取り方、継続・中止を決めるラインを扱います。
AIエージェント開発の進め方｜対象業務の選び方と4工程の全体像、次へ進む前に決めること
AIエージェント開発を検証で終わらせないための進め方です。対象業務の選び方、4つの工程で次へ進む前に決めること、本番に乗せる判断、運用開始後に続く作業までを、順にたどれる形で整理しました。
生成AI・AIエージェントの内製化とは｜4つの層で見る、どこまで自社で持つかの線引き
内製化とは何をどこまで自社で持つことなのかを、基盤・実装・業務側の判定基準・運用の4層に分けた表で示します。外注に残す範囲の決め方、持ち方の3つの型、着手前に確かめる5点、併走を終える判断まで整理しました。
AIネイティブ化とは｜人とAIの担当範囲を引き直すこと。業務効率化との違いと進め方
業務効率化がツールで作業時間を縮めるのに対し、AIネイティブ化は人とAIの担当範囲を引き直し、業務の順序や外注の使い方まで変えます。棚卸し、委譲の判定、TOBE設計、削減計画の順に、誰が何を決めるかとあわせて扱います。
契約書レビューをAIで自動化する｜一次レビューを任せる範囲と、法務が判断を持つ線引き
自社ひな形との差分の出し方と、機械側で確定してよい指摘の範囲を先に決めます。条項への分解から一次レビュー、指摘の整理までを任せ、法務が判断を持つ線引きと条項単位の記録の残し方を整理します。
生成AIの社内利用ルール・利用規定｜そのまま使える9章の章立てと可否の判定表
情報の機密度と利用形態で可否を決める判定表と、入力してよい情報の線引きを先に示します。そのうえで規定・ルール・ガイドラインの言い分け、利用規定9章の章立て、個人アカウント利用の扱い、公開後の改訂手順まで整理します。
請求書処理をAIで自動化｜書式の違いを吸収し経理は確認に集中できる
請求書の受け取りから支払データの引き渡しまでのうち、抽出と検算までを機械に寄せて短くする方法を整理します。発行元ごとに違う書式をどう吸収するか、人が承認を残す箇所をどこに絞るか、会計システムへどう渡すかまで扱います。
該当する記事がありません。検索語を変えるか、絞り込みを外してください。