クラウドAI
外部利用が可能なデータに。用途に適したAIを選び、業務へ組み込みます。
製造・物流のためのバーティカルAIエージェント
AIが変わっても、
会社の資産は残る。
散らばる依頼を、確認・承認から完了まで。
仕事の履歴が蓄積し、AIと人が使える
会社固有の資産になります。
社外に出せない情報にも、AIを。ローカルLLMも選べる業務基盤。
01 / WORK EXPERIENCE
仕事の入口は、そのままで。
進め方が、ひとつになる。
メール、チャット、PDF、既存システム。
届いた情報をAIが整理し、顧客・案件・期限・
次にすべきことを、ひとつの画面へ。
案件を選んで、確認・承認の流れを体験操作できるUIイメージ / サンプルデータ
原文と判断の根拠をたどれる人が確認・承認して、業務を進める
受信 情報を集める
→構造化 顧客・期限・誰待ちを整理
→仕事化 根拠を見て、次の対応へ
02 / WORK TO COMPLETION
「返信が来た」と、
「仕事が完了」は違う。
納期は届いた。でも、単価と図面はまだ。
必要な回答が揃うまで、誰待ち・期限・
次の対応を追い続けます。
部品手配の例
依頼に必要な回答を、ひとつずつ確認。
「納期・単価・最新図面を教えてほしい」。原文を根拠に、完了に必要な条件を整理します。
完了の条件・承認者・実行範囲は、御社の業務ルールに合わせて設定します。
03 / YOUR COMPANY'S ASSET
仕事を回すほど、
会社の知恵が育っていく。
データと業務ルールは、会社の共通基盤に。
AIはその時に適したものを選び、
同じ情報を使い、結果もここへ戻します。
NSIGHT / 共通業務基盤会社に残るもの
- 顧客・案件
- 何の仕事か。どんな経緯があるか。
- 期限・誰待ち
- いつまでに、誰が動く必要があるか。
- 判断・承認の履歴
- 誰が、何を根拠に決めたか。
- 実行結果・業務ルール
- どう対応し、次に何を活かすか。
つなぐAIを、選べる。
MCP / APIデータを利用 ⇄ 結果を蓄積
ChatGPT同じ会社データから、
同じ会社データから、
次の仕事へ。
入口やAIが変わっても、
蓄積したデータと業務ルールを引き継げます。
AI・エージェントは接続先の例です。対応範囲はAPI・権限・運用条件に応じて設計します。
04 / LOCAL LLM READY
社外に出せない情報にも、
AIを。
データの扱いに合わせて、動かす場所を選ぶ。
機密図面、品質記録、顧客情報を、
必要な範囲で守りながら活用します。
社内完結の範囲、外部サービスとの接続、性能要件は導入時に確認します。
05 / START WITH ONE WORKFLOW
いつもの一業務から、
始められる。
既存サービスを活かしながら、
最初の業務フローとデータの持ち方を設計。
現場で回せる範囲から、段階的に広げます。
業務と入口を整理
使っているサービス、担当者、期限、確認待ちの原因を確認します。
フローとルールを設計
確認・承認・完了の条件と、会社に残すデータを決めます。
つなぎ、使いながら育てる
専用UIで運用し、仕事の履歴を次の判断と改善に活かします。
導入前に、知っておきたいこと。
今のメールや業務システムは使い続けられますか？
既存サービスの活用を前提に設計します。メール・チャット・PDFなどの入口、OCRなどの取り込み、基幹システムを接続し、共通の業務データとして整理します。接続可否は既存サービスのAPIや権限、契約条件を確認します。
AIが勝手にメールを送ったり、処理を実行しますか？
業務ごとに人の確認・承認を組み込み、権限とルールの範囲で実行する設計です。根拠、承認者、実行結果を記録し、重要な判断を追えるようにします。
将来、使うAIを変更できますか？
会社のデータと業務ルールを、特定のAIに依存させないことが中核です。MCP/API経由で各種AI・エージェントから利用できる形にし、切り替え時も蓄積した情報を活かします。新しい接続先への対応や設定は必要に応じて行います。
ローカルLLMだけで、社内完結にできますか？
社内環境で動かす構成に対応できます。AIの処理だけでなく、取り込み、保存先、認証、既存サービスとの接続も含めて、どこまで社内で完結させるかを設計します。
LET'S START WITH YOUR WORK
御社の「確認待ち」から、
ご相談を。
どこで仕事が止まっているか。どんな情報を会社に残したいか。
今の業務を伺い、最初の一歩を一緒に整理します。