「自分たちの課題を解決できないのに、お客様の課題は解決できない」
そんな想いから、自社の業務課題にAI/DXツールを適用し、効果を検証しています。
自社バックオフィス（総務2名・経理1名・人事2名）
勤怠管理、経費精算、タレントマネジメント、営業管理など目的別に複数SaaSを導入しているが、それぞれが独立しており、データ連携が不十分。本来の価値を引き出せていない。
Teamsで領収書画像をアップロードしても、金額・日付・店舗名を手入力する必要があり、営業も総務も月末は残業。さらに勘定科目の判断も人手で行うため、ミスと工数の二重負担。
各SaaSにデータが分散しているため、全社的なKPI可視化やデータドリブン経営が困難。経営判断に必要なデータを集めるだけで数日かかる状況。
Azure Form Recognizer（AI-OCR）で領収書画像から金額・日付・店舗名を自動抽出し、OpenAI GPT-3.5で勘定科目を自動推定。抽出データをMake.com/Zapier経由で会計ソフトへ自動仕訳。さらに複数SaaS間のデータ連携で手作業のルーティン業務を半自動化し、リアルタイムなデータ可視化基盤を構築。
月間40時間 → 20時間に短縮
金額・日付の読取精度
3日 → リアルタイム更新
人件費・ミス対応工数削減
「領収書をスマホで撮ってTeamsにアップするだけで、金額も勘定科目も自動で入力されるのは革命的。営業も『もう手入力に戻れない』と喜んでいます。総務も確認作業だけで済むようになり、月末の残業が激減しました。」
自社エンジニア90名 → 総務2名
勤怠、有給申請、福利厚生、社内規定に関する問い合わせが1日平均10-15件発生。総務2名の業務時間の約40%を問い合わせ対応が占め、採用支援や労務管理など戦略的業務が後回しに。
総務が不在時や繁忙時は回答まで半日〜1日かかることも。急ぎの質問でも即座に回答が得られず、エンジニアの業務効率が低下。同じ質問が何度も繰り返される。
社内規定、手続きマニュアル、FAQがSharePoint、Teams、Notionなど複数ツールに散在。欲しい情報を見つけるのに時間がかかり、結局総務に聞く方が早いという状況。
Azure OpenAI Serviceを活用し、社内規定・FAQ・過去の問い合わせ履歴を学習したAIチャットボットをTeams上に構築。自然言語で質問すると即座に適切な回答を返し、不明な質問は自動的に総務へエスカレーション。まずは総務QAに特化してPoC実施中。
週16時間 → 週10時間に短縮
チャットボットのみで完結
PoC参加者アンケート結果
従来6時間から大幅短縮
「有給の残日数や申請方法など、ちょっとしたことを気軽に聞けるのが便利です。総務に聞くほどでもないけど知りたい、みたいな時にすぐ答えが返ってくるので助かります。たまに『この質問は総務に転送しました』と出ますが、それでも以前より早く回答が来ます。」
自社営業3名、パートナー会社約50社、エンジニア約200名
SES営業3名がパートナー会社約50社・エンジニア約200名のスキルシートをExcelで管理し、案件ごとに手作業でマッチング。1案件のマッチング候補選定に平均2-3時間かかり、提案スピードで競合に負けることが多発。
エンジニアのスキルシートがWord/PDF形式で各パートナー会社から送られてくるが、更新頻度がバラバラで最新情報が不明。営業がスキルシートを手動で突合・更新する工数が膨大。
案件要件とスキルシートを目視で照合するため、微妙にマッチする候補や、スキルの組み合わせが適合するエンジニアを見落とすリスク。営業の経験と記憶に依存した属人的なマッチング。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用し、約200名分のスキルシート（PDF/Word）を自動解析してベクトルDB化。案件要件を入力すると、意味的に類似したスキルを持つエンジニアを数秒でランキング表示。営業がマッチング候補を素早く絞り込めるツールをPoC開発中。
平均2.5時間 → 1時間に短縮
同日提案が可能に
従来見逃していた適合者
自動解析・更新対応
「案件要件を入力するだけで、適合しそうなエンジニアが数秒でリストアップされるのは革命的です。今まで見落としていた『微妙にスキルが合う人』も候補に出てくるので、提案の幅が広がりました。まだPoCですが、本格導入されたら営業効率が劇的に上がると確信しています。」
私たちはAI社会実装に全力で取り組みます。
まずは無料相談で、貴社の課題をお聞かせください。