生成AIの使い方研修から、Claude Code・Codexの実務研修、業務フローへの組み込み、社内AIツールの設計・開発まで支援します。
代表・今泉が対象業務の整理と導入設計を直接担当し、研修設計、業務連携、必要なツール開発まで進行します。
- 生成AI研修
- Claude Code・Codex
- 業務連携
- AIツール開発
- 業務整理
- 導入設計
- 研修・実装
- 検証・定着
社内で安全に使い続けられるAI活用体制
AI導入支援の強み
対象業務、期待効果、リスク、人による確認責任を整理し、導入の優先順位を決めます。
生成AI研修、Claude Code・Codex研修、業務連携、社内AIツールの設計・開発に対応します。
小さく試し、利用状況や修正量を確認しながら、安全に使い続けられる運用へ整えます。
ツールを配布するだけの導入から、業務で使い続けられる仕組みへ
対象業務、入力情報、確認責任、評価方法を先に整理し、研修・連携・開発を必要な範囲で組み合わせます。
- 01 顧客の課題
導入したが、使う業務と判断基準が定まらない
個人利用にとどまり、入力してよい情報、出力の確認方法、効果の測り方が部署ごとに異なる状態です。
- 活用例が実務につながらない
- 情報管理の基準が曖昧
- 利用者ごとに品質差がある
- 02 支援アプローチ
業務を分解し、AIと人の責任を設計
業務時間、頻度、入力データ、例外、承認責任を整理し、研修、ワークフロー連携、ツール開発から適切な方法を選びます。
- 対象業務と優先順位の選定
- 人による確認工程の定義
- 小さな試作と実務評価
- 03 目指す状態
社内ルールの下で、効果を確認しながら展開できる
利用者が任せる範囲と確認方法を理解し、時間削減と品質を記録しながら、対象業務を段階的に広げられます。
- 再利用できる手順と教材
- 責任と権限の明確化
- 継続改善できる評価指標
AI導入支援でご依頼いただけること
研修・セミナーから業務連携、社内AIツールの開発まで、導入段階と対象業務に合わせて支援します。
業務単位で、AIを使う場所と使わない場所を決める
時間がかかる反復作業から候補を出し、誤りが起きた際の影響と人の確認方法を踏まえて優先順位を決めます。
資料や議事録の整理、論点候補、比較軸、企画案のたたき台を作成します。
入力条件／出典確認／企画レビュー
構成案、一次原稿、要約、表記確認を支援し、事実と公開判断は人が担当します。
テンプレート／編集基準／承認工程
分類、転記、集計、通知など、ルール化できる工程の自動化可能性を確認します。
業務フロー／例外処理／実行ログ
コード理解、変更案、テスト、ドキュメント作成を支援し、レビューと反映判断は担当者が行います。
権限設定／テスト／変更レビュー
情報管理と人の確認を、導入設計に含める
利用を禁止するだけでも、自由利用にするだけでもなく、業務ごとのリスクに応じて扱いを分けます。
個人情報、顧客情報、機密情報、公開情報を分け、利用するAIと入力可否を整理します。
契約プラン、管理者、利用者、APIキー、接続先ごとに必要なアクセス範囲を定義します。
出力の用途と影響に応じて、事実確認、承認者、公開・実行可否の判断手順を決めます。
実行内容、入力、出力、変更差分、エラーを必要な範囲で記録し、問題時に確認できる状態を整えます。
時間削減、修正量、エラー、利用率を確認し、継続、修正、停止の判断基準を定めます。
導入判断と社内展開に使える成果物を整理
研修資料だけで終わらず、対象業務、利用手順、確認責任、評価方法が社内に残る形にします。
対象業務、現状工数、リスク、期待効果、着手順を整理します。
業務一覧／優先順位／導入ロードマップ
対象者の役割と実務に合わせ、操作、入力、確認、例外対応を教材化します。
研修資料／演習／操作手順
データ、API、認証、画面、処理、権限、例外を実装可能な要件に整理します。
要件書／画面・処理設計／試作
利用状況、時間削減、修正量、エラーを確認し、改善判断につなげます。
評価指標／レビュー記録／改善リスト
業務確認から、社内での定着までの進め方
影響範囲の小さい対象から試し、確認結果を基に研修・連携・開発の範囲を広げます。
対象部署、業務時間、頻度、入力情報、現行ツール、責任者を確認します。
効果、実現性、リスク、人の確認負荷から、最初に試す業務を決めます。
入力、出力、権限、例外、評価条件を定義し、小さな範囲で試作します。
利用者向けの研修を行い、合意した業務フローやツールを実装します。
利用状況、時間、修正、エラーを確認し、手順と対象範囲を見直します。
導入側と利用部門の責任を分けて進行
現場の業務知識と、AI・システム側の設計を持ち寄り、実務で使える条件を決めます。
業務整理・設計・実装を支援
対象業務を構造化し、利用手順、研修、連携、ツールの要件へ落とし込みます。
- 業務ヒアリングと優先順位
- 研修・利用手順の設計
- 試作・連携・開発
- 評価と改善提案
業務情報・権限・承認を担当
現行業務と制約を共有し、情報管理、利用条件、実務上の受け入れ判断を行っていただきます。
- 業務とデータの共有
- 管理・利用責任者の決定
- 環境と権限の準備
- 試作結果と運用可否の承認
適合条件と、お見積もりを左右する要素
対象業務と必要な支援範囲を確認し、研修、設計、連携、開発を個別に組み合わせます。
実務に合わせてAI活用を整えたい企業
ツール導入だけでなく、対象業務、利用ルール、研修、効果確認まで設計したい企業向けです。
- 活用業務を選定したい
- 部署別の研修が必要
- 既存業務へ連携したい
- 社内向けAIツールを検討中
支援範囲に応じて個別見積
研修と開発では必要な工程が異なるため、対象人数、業務、データ、連携、支援期間から算出します。
- 研修人数・回数・演習
- 対象業務と部署数
- データ・API・認証連携
- 試作・開発・定着支援
AI導入支援についてよくある質問
研修、Claude Code・Codex、ツール選定、システム連携、開発、料金についてまとめています。
生成AIを使ったことがない社員向けの研修もできますか？
対応できます。対象者の経験、業務、利用可能なツールを確認し、基本操作、情報の扱い、出力確認、実務演習の順に内容を設計します。部署や役割ごとに演習テーマを分けることも可能です。
Claude CodeやCodexの研修では何を扱いますか？
対象者の開発経験と権限に合わせ、リポジトリの理解、指示の与え方、変更内容の確認、テスト、レビュー、安全な権限設定を扱います。実際の開発環境を使う場合は、事前に情報管理とアクセス範囲を確認します。
導入するAIツールの選定から相談できますか？
可能です。先に対象業務、必要なデータ、確認責任、既存契約、セキュリティ条件を整理し、その後に候補ツールを比較します。ツールの導入自体を目的にせず、運用可能性から判断します。
社内システムや既存業務との連携にも対応できますか？
API、認証、データ形式、権限、実行頻度を確認し、実現可能性を整理します。影響範囲の小さい試作から始め、結果と運用負荷を確認してから対象を広げます。
自社向けAIツールはどこまで開発できますか？
要件整理、画面・処理設計、試作、社内向けツールや既存システムとの連携開発に対応します。本番運用、保守、監視、外部公開が必要な場合は、責任範囲と体制を個別に定義します。
料金と期間はどのように決まりますか？
研修の対象人数・回数・演習内容、対象業務数、データとシステムの連携、試作・開発範囲、導入後の支援期間によって決まります。事前確認後に個別にお見積もりします。
対象業務を整理し、研修・連携・開発の進め方をご提案します
AIを使いたい部署、現在の業務、利用中のツール、解決したい課題をご共有ください。最初に試す範囲から整理します。
お問い合わせ内容に、対象部署、業務、利用中のAI・システムをご記入ください。