変更前
誰が、何を見て、どこで時間がかかっていたか。
CASE STUDIES
AIを、どの仕事に使い、
時間をどう変えたか。
AIを使う業務、人が確認する判断、実測した成果までを紹介します。
AIを主題としない経営・DXコンサルティングの事例は、別ページに分けて掲載しています。
01導入前の作業と所要時間
02AI・システム・人の担当
03作業時間と修正率の変化
CASE STUDIES
HOW TO READ
結果だけでなく、
変更した手順も紹介します。
役割分担
AIへ任せる処理と、人が残す判断をどう分けたか。
運用方法
担当、確認、例外対応をどのように決めたか。
実測結果
作業時間と品質が実際にどう変わったか。
AI CONSULTING CASE STUDIES
AIコンサルティングの支援事例
MONTHLY RECONCILIATION
月次突合作業を82%削減。全件確認から例外確認へ。
数値を早期に把握できるようになったことで、資金繰り(CF)予測にもすぐに反映できる体制になりました。
事例の詳細を見る →検品作業を削減
人は判定できない例外だけを確認。
属人的な登録を解消
転記、登録、通知の手入力を廃止。
提案活動を、次の商談へ
商談・ヒアリング情報をすぐに提案へ反映。
AI-DRIVEN OPERATIONS
現場の作業を、
次の判断につながる流れへ。
会議後の情報整理、現場検品、データ登録、提案資料の作成。担当者の手入力や確認に依存していた業務を、AIと既存ツールの役割分担から見直しています。
CASE STUDY / KNOWLEDGE OPS
会議ログの転記を自動化。
月6〜13時間を削減
決定事項がすぐにプロジェクトのタスクに反映されるようになり、対応漏れが減って、次に誰が何をすべきかも明確になりました。開発全体のスピードと精度が上がっています。
- 対象
- MTGログ・Slack上の議論
- 効果
- 月6〜13時間を削減
CASE STUDY / RETAIL OPS
検品作業を85%削減。
4拠点を一つのアプリへ
検品業務を外部委託に頼らず、自社の体制だけで運用できるようになりました。人員を増やすことなく、複数拠点のオペレーションを回せています。
- 対象
- 入荷・出荷・返庫検品
- 効果
- 1オペレーションを20〜30分へ
CASE STUDY / SAAS DATA OPS
形式の異なる47ファイルを、
SaaS登録できるデータに
データ処理をシステム化・標準化したことで、これまで紙ベースだった提案に精度とリアリティが生まれました。運営の質とスピードが上がり、顧客満足度の向上にもつながっています。
- 対応
- 6社 / 47ファイル
- 対象
- CSV確認・API登録作業
CASE STUDY / CONSULTING OPS
ゼロベースの提案活動を、
数日で次の商談へ
ゼロベースの提案活動が、以前は1週間ほどかかっていたものが今は数日で仕上がるようになりました。商談やヒアリングで得た情報をすぐに提案へ反映できるようになり、受注率の向上にもつながっています。
事例の詳細を見る※ 特定期間・条件下の実測値です。同等の効果を保証するものではありません。公開範囲に合わせ、社名・固有の数値の一部を匿名化しています。