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ポートフォリオ

月次締め1人1時間→5分以内

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ちひろより

小規模ネイルサロンの勤怠管理が「タイムカード地獄」から解放された話

―月次締め1人1時間→5分以内。ミスも紛失もゼロに近づいたツール導入体験談―

月末が近づくと、オーナーの頭を占めるのは勤怠の締め作業でした。
このサロンは小規模で、ネイルスクールも併設。勤怠計算を担っていた講師が退職し、オーナーが引き継ぐことに。しかしスタッフはネイリスト中心で、事務やITが得意な人はいません。運用はタイムカードのまま。ミスが起きやすい状態が続いていました。

導入前：ミスと手間が“構造的に”起きていた

現場で起きていたのは、よくあるけれど地味に重い問題でした。

・打刻漏れ、転記ミス、計算ミスが多発
・シフト表が別管理で、勤怠と目検照合が必要
・複数店舗のタイムカードを、月末にオーナーのいる店舗へ運搬
・スタッフ1人分の締めが、転記→照合→給与準備で1時間以上

オーナー自身もネイリストで出張も多く、月末の負担は限界に近い状態でした。

対応：Excelで「シフト→打刻→集計」を一元化

そこで、Excelで完結する勤怠ツールを導入しました。
シフトから勤怠打刻、1か月分の集計までを一つにまとめ、AIを活用しながら“現場が迷わない形”に絞って作りました。

導入後：時間もミスも、まとめて減った

導入後に変わったことは明確でした。

・打刻はExcelのボタン1つ。シフトも同じ画面で確認
・打刻漏れも当日中に気づける運用で、月末に発覚して混乱することが０に
・月次締めが 1人1時間以上 → 5分以内
・タイムカード運搬が不要になり、紛失リスクもゼロ

結果として、オーナーは勤怠に追われる時間が減り、顧客対応やスタッフ育成など“本来やるべき仕事”に時間を使えるようになりました。

月43時間の重労働を3.5時間に圧縮

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夏目より

【SNS運用コスト92%削減】
月43時間の重労働を3.5時間に圧縮した
「Gemini × Canva」爆速ワークフロー

「毎日投稿が大事なのはわかっている。でも、作る時間が物理的にない……」

そんなSNS運用の「詰み」の状態を、AI（Gemini）とデザインツール（Canva）の連携で劇的に改善した事例を紹介します。AI活用で丸5日分かかっていた作業が、わずか半日で完了することに成功しました。

■運用コスト比較データ（月54本制作）
週3回のフィード・リール、毎日ストーリーズを投稿の比較データです。

【従来の手法：フル手作業】
企画・ネタ出し：10.0時間
台本・本文執筆：15.0時間
デザイン・制作：18.0時間
合計：43.0時間

【最新の手法：AI ＋ Canva一括作成】
企画・ネタ出し：0.5時間
台本・本文執筆：1.0時間
デザイン・制作：2.0時間
合計：3.5時間

【削減効果】
マイナス 39.5時間（削減率約92%）

【制作ボリュームの内訳】
・フィード投稿: 12本（週3回）
・リール投稿: 12本（週3回）
・ストーリーズ: 30本（毎日）
合計: 54コンテンツ

★ 時短を実現する「2つの核」
この劇的な効率化の正体は、単にAIを使うことではなく「思考」と「作業」を切り離してツールを連結させることにあります。

① Gemini（Gem）で「思考」を自動化
投稿者の過去のデータや専門知識、バズワードを学習させた「Gem（カスタムAI）」を作成。
・役割: 1か月分の全投稿内容をスプレッドシートで一括出力。
・効果: 毎回プロンプトを考える手間すら省き、数分で54本分のテキストデータが完成。

② Canva「一括作成」で「作業」を量産
Geminiが出力したスプレッドシートを、Canvaの「一括作成機能」に連携。
・役割: マスターデザイン1枚から、54本分の画像を数秒で自動生成。
・効果: 「1枚ずつ文字を打ち替える」という作業から微修正作業のみで終了。

余った「40時間」で何をするか？
SNS運用は「投稿を作ること」が目的ではありません。
AI化で生まれた「40時間の余白」を使い、運用者は以下の高付加価値な仕事へシフトできます。

・深いリサーチ: 読者が本当に求めている解決策の追求
・対話: フォロワーとのDMやコメントを通じた信頼構築
・戦略立案: 数字を分析し、次の事業展開を練る時間

AIを賢く使い、「作業」を機械に、「創造」を人間に。
この運用モデルへのシフトこそが、これからの「SNS勝ち残り」の条件です。

この効率化をあなたのビジネスにも
「自分の場合はどう効率化できる？」「自分の専門知識をどうAIに学習させる？」
そんなお悩みを抱えたまま、貴重なリソースを消耗し続けるのはもう終わりにしましょう。

AIはあなたの個性を奪うものではなく、あなたの「思考の型」を再現し、クリエイティブな活動に集中するための最強のパートナーです。

単純作業を機械に任せ、人間は人間にしかできない「戦略」と「対話」にエネルギーを注ぐ。

単なる時短テクニックの伝授にとどまらず、あなたの専門性を最大限に活かしながら、発信に「圧倒的な余白」を生む仕組み作りをサポートします。

爆速ワークフローの詳細を知りたい方は、ぜひお気軽にお問合せください。

AI活用で2週間→3日へ

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夏目より

2週間→3日へ｜AI活用でExcel自動化の開発期間を最大80％短縮

― ブラックボックス化したExcel業務をAI×VBAで再設計―

■ 背景：いまだに残る“属人化したExcelマクロ”
生成AIが普及し始めた現在でも、多くの中小企業では過去に作られたExcelマクロ（VBA）が使われ続けています。

・作成者がすでに退職している
・コードの中身が分からない
・エラーが出ても修正できない
・業務効率化どころか負担になっている

こうした「ブラックボックス化したExcel」は、企業の生産性を下げる要因の一つになっています。
一方で、

・システム化までは不要
・既存のExcelを活用したい

というニーズも多く、現実的な改善が求められています。

■ 課題：写真200枚以上を含む転記作業
今回のケースは、

ExcelファイルAからファイルBへデータを転記する業務の自動化。

対象は数値だけでなく、

・200枚以上の写真
・図形・オブジェクト
・書式付き情報

を含む複雑な構成でした。手作業では時間と労力がかかるうえ、ミスも発生しやすい状態でした。

■ 従来の開発方法の課題
これまでであれば、

VBAを一から設計・開発
↓
修正・テスト
↓
本番導入

という工程で、1～2週間程度を要するケースが一般的でした。また、コードの属人化により、将来的な保守リスクも残ります。

■ 解決：AIを活用したVBA自動化
AIを活用したコード生成・整理により、

・処理ロジックの構造化
・コメント付きで可読性向上
・修正ポイントの明確化
・テスト・改善の高速化

を実現。

要件整理～検証・リリースまで【約3日】で完了
従来と比較して、大幅な短縮となりました。

■ 実装のポイント
① 非エンジニアでも理解・修正可能な構造
AIにより生成されたコードは可読性を重視。
専門知識がなくても運用・保守が可能な設計としました。

② 既存環境を維持したまま導入
セキュリティ制約により外部AIの直接利用が難しい環境でも、

・クラウド導入なし
・既存Excel環境のまま
・VBAで完結

という形で実装可能。現場運用を止めることなく改善を実現しました。

■ 改善効果
写真200枚以上の転記作業を自動化
作業時間の大幅削減
人為的ミスの防止
属人化リスクの軽減
開発期間を約70～80％短縮

AI自動化で毎月40時間→2時間に短縮

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たかより

データ加工作業の自動化毎月40時間→2時間に短縮！

はじめまして、たかです。皆さんは、現場から上がってくる膨大なデータを見て、気が遠くなった経験はないでしょうか。「データは活用してこそ価値がある」とは言われますが、その前段階である「整理・加工」に追われ、肝心の分析まで手が回らない。そんな悩みを抱えている現場は決して少なくありません。

私は製造現場のDX支援を行っているのですが、そこで直面したのが大量のCSVファイルの定型加工業務です。

、報告用に一つずつ仕分け、計算し、フォーマットを整える作業。一つひとつの操作は単純でも、ミスが許されないため集中力が必要で、これまではこの作業だけで毎月40時間もの時間を費やすのが当たり前でした。

そこで今回、この属人的な加工フローを整理し、AIを活用した自動化の仕組みを構築しました。複雑な条件分岐や数値の照合をAIに判断させることで、人間が手作業で行っていた工程を丸ごとシステム化したのです。結果、これまで丸5日分に相当していた40時間の作業が、今ではわずか2時間ほどで完了するようになりました。

ただし、ここで大切なのは「高度なシステムを入れること」自体ではありません。重要なのは、現場の泥臭い業務工程を一つひとつ紐解き、どの部分をAIに任せ、どこを人間が確認するかを正しく設計することです。現場のルールを無視してツールだけを導入しても、結局は使いこなせず、かえって現場を混乱させてしまうからです。

現場の事務作業を、マンパワーや根性でカバーし続ける時代は終わりつつあります。 AIを賢く使い、人は異常の早期発見や生産性向上への打ち手といった「本来の仕事」に集中できる環境を作ること。それこそが、これからの製造現場における真の競争力になると確信しています。

＜AI業務自動化サポートについて＞
当サービスでは、製造業や中小企業の現場向けに、データ加工や事務・管理業務を中心としたAI業務自動化の設計・導入サポートを行っています。単にツールを提案するのではなく、実際の業務フローを徹底的にヒアリングしたうえで、「どの作業を」「どのAIで」「どう自動化するか」を現場の目線で設計することを重視しています。

CSVデータの集計・加工、日報の自動生成、照合業務など、これまで人の手で行っていた「データに振り回される作業」をAIに任せることで、業務効率を劇的に改善することが可能です。「この作業、もっと楽にならないか？」という些細な悩みからでも、お気軽にご相談ください。

半日以上かかっていた作業が１時間

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ちひろより

はじめまして、ちひろです。
皆さんは「チャピる」という言葉をご存じでしょうか。
「チャッピー（ChatGPT）で調べる」という意味で、最近では「ググる」に代わる言葉として使われ始めています。調べものだけでなく、作業そのものを手伝ってもらう存在として、AIはかなり身近なものになってきました。

私は個人事業主なのですが、この時期になると毎年悩まされるのが確定申告です。特に大変なのが、大量の領収書の整理。日付や金額、内容を一枚ずつ確認し、スプレッドシートに手入力する作業は、地味ですが時間も集中力も奪われます。例年、この作業だけで半日以上かかるのが当たり前でした。

そこで今回は、領収書をまとめて動画で撮影し、その動画ファイルをAIに読み込ませてみました。すると、金額や日付、但し書といった確定申告に必要な情報を自動で抽出し、そのままスプレッドシートにコピーできる形で出力することができたのです。結果、これまで半日以上かかっていた作業が、今回はおよそ1時間ほどで完了しました。

ただし、ここで大切なのは「最新のAIを使うこと」ではありません。重要なのは、どの業務を、どのAIで、どう自動化するかを正しく設計することです。ツールだけを導入しても、現場の業務に合っていなければ、かえって手間が増えてしまうこともあります。

総務やバックオフィス業務を、根性や残業で回し続ける時代は終わりつつあります。
AIをうまく活用し、人は判断や確認といった本来の仕事に集中できる環境を整えること。それが、これからの中小企業にとって大きな競争力になっていくと感じています。

＜AI業務自動化サポートについて＞

当サービスでは、中小企業・個人事業主向けに、総務やバックオフィス業務を中心としたAI業務自動化の設計・導入サポートを行っています。
単にAIツールを導入するのではなく、日々の業務内容を整理したうえで、「どの作業を」「どのAIで」「どこまで自動化するか」を現場に合わせて設計することを重視しています。

領収書処理や入力作業、定型文作成、確認業務など、これまで人の手で行っていた雑務をAIに任せることで、作業時間や負担を大きく減らすことが可能です。
「何から手をつければいいかわからない」という段階からでも、お気軽にご相談ください。

業務	改善効果
問い合わせ対応（社内・取引先）	問い合わせ対応の省力化
社内問い合わせ対応	一次対応の自動化・初動短縮
社内ルール整備	問い合わせ削減・文書整備高速化
規程・社内文書・周知	周知作成・FAQ整備の高速化

実用例

問い合わせ対応（お客様・取引先）

現状の課題

月末月初は問い合わせが集中し、締め作業とバッティングして遅延が起きる

AI導入後

例外だけ人が対応
期限超過、金額不一致、未承認、入金遅延など“判断が必要なもの”だけ経理へエスカレーション

改善効果

ナレッジ化：頻出質問が可視化され、FAQ整備で問い合わせ件数そのものが減る（例：月200件→月120件）

現状の課題

月末/月初や人事異動時に問い合わせが集中し、SLA（対応期限）を守れない

AI導入後

タスクと進捗の見える化

受付→対応中→ユーザー確認→完了のステータス管理、期限アラート、担当割当を自動化

改善効果

対応漏れ：月5件 → 月0〜1件（チケット一元化）

現状の課題

回答に必要な情報（請求番号・取引先名・金額・申請ID）が揃わず、確認の往復が発生

AI導入後

社内データ（会計、支払予定、稟議/購買、証憑保管先、取引先マスタ）を参照して、根拠付きで回答案を提示（例：支払予定日＋ステータス＋該当伝票/証憑リンク）

改善効果

確認の往復回数：平均3往復 → 1往復（必要情報を最初に回収）

社内問い合わせ対応

現状の課題

問い合わせ内容がバラバラで、内容をヒアリングしてから一つずつ対応するため、初動が遅い

AI導入後

問い合わせ窓口をチャット/フォームに統一し、AIが

必要な追加情報を自動ヒアリング（OS、端末、エラー文、スクショ、場所、時間帯）して最初に揃える
内容を自動分類（アカウント/ネットワーク/端末/アプリ/機器/権限など）

改善効果

初動（受付〜一次回答）：平均1日 → 15分

現状の課題

回答に必要な情報（請求番号・取引先名・金額・申請ID）が揃わず、確認の往復が発生

AI導入後

改善効果

確認の往復回数：平均3往復 → 1往復（必要情報を最初に回収）

現状の課題

月末/月初や人事異動時に問い合わせが集中し、SLA（対応期限）を守れない

AI導入後

タスクと進捗の見える化

受付→対応中→ユーザー確認→完了のステータス管理、期限アラート、担当割当を自動化

改善効果

対応漏れ：月5件 → 月0〜1件（チケット一元化）

現状の課題

問い合わせがチャット/メール/口頭に分散して、対応漏れ・二重対応が起きる

AI導入後

“ノイズ”を減らす運用へ

同種問い合わせを束ね、障害兆候（特定SaaSで急増など）を検知して、先回り周知を自動生成

改善効果

同種問い合わせ件数：月300件 → 月180件（FAQ・先回り周知で削減）

社内ルール整備

現状の課題

「これってOK？」「申請はどれ？」の問い合わせが多く、総務が窓口対応で止まる

AI導入後

社内規程検索AI（社内ChatGPT）で「有給の申請ルールは？」と聞くだけで即回答

改善効果

問い合わせ対応時間：▲70〜90%

現状の課題

法改正のたびに業務が煩雑化する

AI導入後

法改正に応じた文書たたき台作成

改善効果

文書作成1回2時間 → 30分（表現のばらつきも解消）

現状の課題

監査・労基対応で「根拠はどこ？」と聞かれても、該当条文や改定履歴の提示に時間がかかる

AI導入後

改定履歴（いつ・誰が・何を変えたか）を整理し、監査・労基向けの説明資料も下書き生成

改善効果

監査対応の根拠提示：都度探す → 条文リンクで即提示（説明工数・ストレスを削減）

規程・社内文書・周知

現状の課題

規程（就業規則、賃金規程、育休・介護、評価制度など）や運用ルールが散在し、最新版が分かりにくい

AI導入後

規程・手順書・様式・FAQを一元化し、AIが質問に対して該当条文（根拠）＋対象者条件＋手続き手順＋リンクをセットで返す

改善効果

周知文作成：1回2時間 → 30分

現状の課題

社員からの「これは対象？」「申請はどうする？」の問い合わせが多く、窓口対応で人事が止まる

AI導入後

告知文の自動生成（複数パターン）

用語の難しさを調整し、分かりやすい表現に統一
全社員向け／管理職向け／対象者向けに、伝えるべき要点・注意点・期限を整理して下書き作成

改善効果

“同じ質問”の繰り返し：月200件 → 月80件（自己解決率向上）

現状の課題

多拠点・多雇用形態（正社員/契約/パート等）だと、対象範囲の説明が難しく誤解が生まれやすい

AI導入後

改定履歴と証跡が残る

いつ、何を、なぜ変えたか（改定理由、施行日、対象範囲）をテンプレで記録し、後から追える

改善効果

リマインド作成・送付：1回90分 → 15分（差し込み自動化）

業務	改善効果
勤怠のチェック・不備修正の効率化	不備検知・差し戻しの自動化
オンボーディング	受け入れ準備の標準化・漏れ防止
評価・育成（目標設定、面談、研修）	目標・面談・研修運用の省力化と平準化
社会保険・雇用保険など手続きの準備	書類作成・不備チェックの省力化
備品管理	在庫最適化・無駄削減
IT資産管理・棚卸（PC/スマホ/ライセンス）	台帳自動更新・棚卸工数削減
アカウント・権限管理（入社/異動/退社）	付与/停止の標準化・漏れ防止
社内環境整備	満足度・生産性向上

実用例

勤怠のチェック・不備修正

現状の課題

求人媒体ごとに文章を作り直す必要があり、表現も担当者依存でブレる

AI導入後

求人票の“たたき台”を高速作成

現場の要望（業務内容・必須スキル・歓迎要件・カルチャー）を入力すると、AIが求人票ドラフトを生成
媒体別に文字数やトーンを合わせた複数パターンを自動作成（同じ要件で整合が取れる）

改善効果

求人票作成：5時間 → 1.5時間（約70%削減）

現状の課題

入社基準や面接官によって面接の基準が変わる

AI導入後

書類選考の一次整理を自動化（最終判断は人）

職務経歴書を要約し、必須要件との一致点・懸念点・深掘り質問を候補者ごとに提示
スキルのキーワード抽出、実績の定量化（例：売上/改善率/規模）を見える化

改善効果

書類選考：1人15分 → 6分（応募数が多いほど効果大）

現状の課題

面接質問が属人化し、評価観点が統一されず、面接官によって判断がバラつく

AI導入後

面接設計の標準化

面接官向けの評価シート（基準・採点例・注意点）を統一
職種×レベルに合わせて、コンピテンシー面接の質問セット、ケース課題、逆質問の評価観点を自動生成

改善効果

選考会議の整理：1候補30分 → 10分（要点が揃う）

オンボーディング

現状の課題

進捗が見えず、「どこまで完了したか」が共有されない

AI導入後

進捗がチケット化され、可視化される

受付→準備→実施→完了のステータス管理、期限アラート、未完了の自動リマインド

改善効果

早期離職リスク：不安要因の早期発見で低下（定着フォローが回る）

現状の課題

配属先によってOJTの進め方が違い、立ち上がり速度がバラつく

AI導入後

立ち上がり支援が標準化

OJT計画、チェックリスト、週次の振り返りフォーマットを共通化

改善効果

立ち上がり期間：3ヶ月 → 2ヶ月（職種によってはさらに短縮）

現状の課題

研修・1on1・目標設定が形骸化しやすく、不安や離職兆候の検知が遅れる

AI導入後

定着の早期サインを拾える

1on1メモやアンケートの自由記述を要約し、課題（不安・詰まり）を可視化してエスカレーション

改善効果

現場の教育負担：週あたり3時間 → 1.5時間

評価・育成（目標設定、面談、研修）

現状の課題

目標設定が抽象的になりやすく、評価基準が曖昧で納得感が出にくい

AI導入後

目標設定の“たたき台”を自動生成

職種・等級・役割・会社KPIに合わせて、OKR/KPIの候補を提示
曖昧な目標を「測れる形」に整形（期限・指標・達成条件を明確化）

改善効果

目標設定の作成工数：1人あたり60分 → 20分

現状の課題

管理職の負担が大きく、評価・面談が後回しになりがち

AI導入後

研修計画と業務を接続

職種別の推奨研修、学習ロードマップ、研修後の実践課題を自動提案
受講後アンケートの自由記述を要約し、改善点を抽出

改善効果

育成の質：育成履歴が残り、支援策が具体化（属人化が減る）

現状の課題

目標や評価コメントの書き方が人によって違い、評価のブレや書き直しが発生

AI導入後

評価基準・コメントを標準化

表現・観点を統一し、過度な主観表現を減らす（最終判断は人）
事実（成果/行動/数値）を入力すると、評価コメントの下書きを生成

改善効果

評価コメントの差戻し：部門月10件 → 月3件

社会保険・雇用保険など手続きの準備

現状の課題

入社・退社・扶養追加/削除・住所変更などのたびに、必要書類と入力項目が多く手戻りが起きやすい

AI導入後

申請窓口をフォーム/チャットに統一し、AIが

不足情報（生年月日、住所、扶養情報など）を自動で追加質問し、最初に情報を揃える
事象（入社/退社/扶養/住所変更など）を判定して、必要書類と期限を自動提示

改善効果

1手続きあたりの準備時間：45分 → 20分（約55%削減）

現状の課題

情報が「人事情報」「本人提出書類」「社内申請」に分散し、転記作業が多い（ミスも出る）

AI導入後

書類作成の下書きが自動化

人事マスタ＋本人入力＋添付書類から必要項目を抽出し、様式への転記を下書き
表記揺れ（住所表記、氏名の旧字体など）を整え、入力ミスを減らす

改善効果

不備差し戻し率：30% → 10%（添付漏れ・記入漏れの減少）

現状の課題

どの手続きが「受付→準備→申請→完了」まで進んでいるか見えづらく、進捗が属人化

AI導入後

進捗がチケット化・見える化

受付→準備→申請→完了をステータス管理し、期限アラートと担当割当を自動化

改善効果

社員からの問い合わせ対応：1件10分 → 2分（月100件で約13時間削減）

備品管理

現状の課題

備品台帳がExcel・紙・各部署の独自管理に分散し、在庫数や所在が正確に分からない

AI導入後

購買伝票・納品書・請求書・EC購入履歴から、AIが品名・型番・数量・購入日・金額・保証期限を抽出し、備品台帳に自動登録（重複も検知）

改善効果

備品台帳更新：1件10分 → 2分（約80%削減）

現状の課題

貸出（PC/モニター/スマホ/社用車備品など）の履歴が残りにくく、誰がいつまで使っているか追えない

AI導入後

備品にQR/バーコードを貼り、スマホで読み取るだけで、所在・利用者・貸出期限・返却状況を更新（入力の手間を最小化）

改善効果

問い合わせ対応：1件5分 → 1分（月200件で約13時間削減）

現状の課題

棚卸しが年1回などで、実態との差が開き、監査・セキュリティ上のリスクが残る

AI導入後

棚卸しは“年1回の大作業”から月次/四半期のサイクル棚卸しへ。未スキャン品を自動で抽出し、差異調査を効率化

改善効果

セキュリティ・監査対応：所在・利用者の証跡が即出せるため、確認工数を大幅削減

IT資産管理・棚卸（PC/スマホ/ライセンス）

現状の課題

・やること・確認作業が多すぎる！
・ITトラブルが起きれば、自分たちではどうにもできない！

AI導入後

問い合わせ窓口をチャット/フォームに統一し、AIが

必要な追加情報を自動ヒアリング（OS、端末、エラー文、スクショ、場所、時間帯）して最初に揃える
内容を自動分類（アカウント/ネットワーク/端末/アプリ/機器/権限など）

改善効果

初動（受付〜一次回答）：平均1日 → 15分

現状の課題

月末/月初や人事異動時に問い合わせが集中し、SLA（対応期限）を守れない

AI導入後

チケット化と進捗の見える化

受付→対応中→ユーザー確認→完了のステータス管理、期限アラート、担当割当を自動化

改善効果

対応漏れ：月5件 → 月0〜1件（チケット一元化）

現状の課題

問い合わせがチャット/メール/口頭に分散して、対応漏れ・二重対応が起きる

AI導入後

“ノイズ”を減らす運用へ

同種問い合わせを束ね、障害兆候（特定SaaSで急増など）を検知して、先回り周知を自動生成

改善効果

同種問い合わせ件数：月300件 → 月180件（FAQ・先回り周知で削減）

アカウント・権限管理（入社/異動/退社）

現状の課題

入社・異動・退社のたびに、メール／チャット／紙などで依頼が来て受付が分散し、抜け漏れ・二重対応が起きる

AI導入後

依頼窓口をフォーム/ワークフローに統一し、AIが

依頼内容から「入社/異動/退社」を判定し、必要項目を自動ヒアリング（不足があれば追加質問）
職種・役割・部署に応じて、**標準ロール（権限セット）**を提案

改善効果

入社時アカウント準備の工数：1人60分 → 20分

現状の課題

権限棚卸しが年1回などで、実態とズレていつの間にか権限が増える状態になる

AI導入後

権限棚卸しの効率化

未使用ライセンスや長期未利用アカウントも検知して整理
実際の権限一覧と標準ロールの差分をAIが抽出し、過剰権限候補をリスト化

改善効果

監査対応：承認ログが揃い、確認時間を大幅削減

現状の課題

「どのSaaSに、どの権限を付与すべきか」が担当者の経験頼みで、付与漏れ／過剰権限が発生しやすい

AI導入後

権限付与の“最小権限”運用がやりやすくなる

まず標準ロールを付与し、追加権限は理由・期限付きで申請（AIが申請文/理由を整形）

改善効果

抜け漏れ（アカウント未発行/権限不足）：月5件 → 月1件以下

社内環境整備

現状の課題

「空調が寒い/暑い」「椅子が壊れた」「会議室が汚れている」「Wi-Fiが弱い」などの要望が口頭・メール・チャットに散らばり、対応漏れが起きる

AI導入後

依頼窓口を「社内環境ヘルプデスク（チャット/フォーム）」に統一し、AIが依頼文から場所・内容・緊急度・影響人数を自動抽出

改善効果

依頼の初動（受付〜担当アサイン）：平均1日 →平均15分

現状の課題

どの課題が重要かの優先順位がつけにくく、声が大きい人の要望が通りやすい

AI導入後

過去事例を参照し、AIが一次対応手順（例：会議室プロジェクタの再起動手順）を提示して自己解決を促進同種トラブルの再発を検知し、原因候補と恒久対策案を整理

改善効果

“自己解決”率：0% →20〜30%（簡易トラブル）

現状の課題

似たトラブルが繰り返されても、原因や対策が整理されず 再発防止につながらない

AI導入後

“優先順位”をルール化・安全・衛生・業務停止リスク・影響人数を基準にスコアリングし、対応順を可視化

改善効果

外部業者依頼の進捗確認工数：週3時間 →週45分

業務	改善効果
請求書・領収書処理（入力〜仕訳）	入力・仕訳の自動化
支払・振込前のチェック	経理のミス削減
月次決算の早期化	例外検知を効率化・月次締め短縮
資金繰り管理	資金繰りの可視化・早期警戒
予実管理・差異分析	差異分析の高速化
経営レポート作成（文章化・可視化）	レポート作成の省力化
与信・回収（売掛管理）	回収遅延の抑制
年末調整・住民税・法定調書	提出管理・問い合わせ対応の自動化

実用例

請求書・領収書処理（入力〜仕訳）

現状の課題

金額・日付・取引先・税率・インボイス登録番号などの入力ミスが起きやすい

AI導入後

過去の仕訳パターン＋社内ルールに基づき勘定科目・補助科目・部門・摘要文の候補を提示（根拠も表示）

改善効果

入力ミス/差し戻し：月20件 → 月5件（75%削減）

現状の課題

月末に処理が集中して、締め作業が遅れる／残業が増える

AI導入後

ワークフロー連携
承認状況（稟議・発注・検収）と紐付けて、未承認は自動で保留・担当へ通知

改善効果

残業時間：月20時間 → 月8時間

現状の課題

「この支出は何？」「この請求は承認済み？」など、証憑確認の問い合わせで止まる

AI導入後

例外処理に集中できる
AIが「いつもと違う取引」「高額」「イレギュラー税区分」をフラグ化し、人はそこだけ精査

改善効果

証憑確認の問い合わせ対応：1件10分 → 2分（根拠提示が即時化）

支払・振込前のチェック（ミス削減）

現状の課題

発注書・検収書・請求書の3点が手作業で、件数が増えるほど確認漏れが出やすい

AI導入後

発注・検収・請求データを取り込み、AIが3点を自動実行し、差分（数量/単価/税/送料/値引き）を自動抽出、差分の“種類”を分類して、確認ポイントと想定原因（例：単価改定、追加送料、検収未反映）を提示

改善効果

支払前チェック工数：1回3時間 → 45分

現状の課題

品目名の表記揺れ、単価の端数、送料や値引きなどで差分が出ると、原因特定に時間がかかる

AI導入後

取引先マスタ（口座・支払条件）と照合し、口座変更・支払条件の逸脱を検知してアラート（変更理由・証憑の添付を必須化）

改善効果

差戻し件数：月15件 →月4件（不備が早期に可視化）

現状の課題

取引先の口座変更や支払条件（締め日/支払日）の変更を見落としやすく、誤振込・遅延リスクがある

AI導入後

重複・異常の検知
同一請求番号/同一金額/同一取引先/短期間の同額支払などから二重支払の疑いを自動検出
過去平均から大きく外れる支払（高額・急増）をフラグ化

改善効果

誤振込・二重支払のヒヤリハット：月3件 →月0〜1件

月次決算の早期化

現状の課題

経営への報告が遅れ、意思決定が過去の数字で行われがち

AI導入後

決算タスクの可視化
月次のチェックリスト（残高確認、棚卸、引当、前払/未払計上など）をチケット化、進捗・担当・期限を自動追跡し、遅延アラートを出すし、レビューだけに集中

改善効果

経営報告：翌月中旬 → 翌月第1週（意思決定のスピード向上）

現状の課題

売掛・買掛・未払・前払・仮勘定などの消込・突合が手作業で、原因調査に時間がかかる

AI導入後

データ取り込みと整形を自動化
銀行明細・カード明細・販売管理・購買/経費精算のデータを定期取得し、会計取り込み用に自動整形

改善効果

月次締め：10営業日 → 5営業日（締め半減）

現状の課題

決算タスク（締め、計上、残高確認、部門回収）が属人化し、抜け漏れや遅延が起きる

AI導入後

摘要と根拠の標準化
摘要文をテンプレで自動生成し、証憑/稟議/発注/検収へのリンクを自動付与

改善効果

レビュー/監査対応：根拠リンクとログが揃い、確認時間を大幅削減

資金繰り管理（キャッシュの見える化）

現状の課題

銀行口座・カード・入出金明細の照合が手作業で、実績反映がタイムリーにできない

AI導入後

回収遅延・支払集中の「早期警戒」を出す
過去の入金実績から取引先別の遅延傾向を学習し、入金予定に“遅れ確率”を加味、支払の山（資金流出ピーク）や、残高が閾値を下回る週をアラート

改善効果

資金不足の事前検知：数日前に気づく → 2〜4週間前に警戒（対応余裕が増える）

現状の課題

経営や現場からの「今月大丈夫？」「支払できる？」の問い合わせに即答しづらい

AI導入後

問い合わせ対応が即時化
「今月末の残高見込み」「来週の支払可否」を、根拠（予定表・明細）付きで答えられる

改善効果

予測精度：予定と実績の差分を継続学習し、月を追うごとにブレが縮小

現状の課題

入出金予定（売掛入金、買掛支払、給与、社会保険、税金、借入返済など）が各部門・各ファイルに分散し、資金繰り表の更新が遅い

AI導入後

データを自動集約して資金繰り表を“常に更新”
売掛予定（請求・入金予定）、買掛予定（請求・支払予定）、給与・税金・返済予定を自動取り込みをし、銀行明細を日次で反映し、予定→実績の差分を自動更新

改善効果

資金繰り表の更新工数：週2時間 → 週15分（約85%削減）

予算管理・差異分析

現状の課題

予算・実績データが会計／販売管理／原価／人件費などに分かれており、集計・整形に時間がかかる

AI導入後

データ統合と“自動集計”
予算と実績を自動で突合し、部門・費目・PJ・取引先など複数軸で同じ定義で集計、マスタの表記揺れ（部門名、科目、取引先）を統一して比較できる

改善効果

集計・整形：月20時間 → 月5時間（75%削減）

現状の課題

数字の確定が遅く、差異分析が経営会議に間に合わない／過去の数字で意思決定される

AI導入後

経営会議向けアウトプットが自動化
差異説明文（要点→背景→影響→打ち手）をドラフト生成、スライド/レポートの章立てとコメント（グラフの読み取り文）を下書き化

改善効果

経営会議資料の作成：半日 → 1時間

現状の課題

一時要因（単発の大型案件）と構造要因（粗利率悪化など）の切り分けが難しい

AI導入後

“一時要因”と“構造要因”を分けて見せる

改善効果

異常値の早期発見により、追加費用の拡大を抑制（早期是正が可能）

与信・回収（売掛管理）

現状の課題

入金予定・請求書発行・回収状況の情報が分散し、回収遅れの兆候に気づくのが遅い

AI導入後

売掛の状況を“見える化”して日次更新
請求データ・入金明細・消込状況を自動連携し、未入金・期限超過・部分入金を自動で整理

改善効果

督促対応：1件15分 → 5分（約67%削減）

現状の課題

督促のタイミングや文面がバラつき、強すぎる/弱すぎる対応で関係悪化や回収遅延を招く

AI導入後

督促の“段階運用”を標準化
取引先・請求番号・金額・期日を差し込んだメール文を自動生成（最終送信は人）
期限前リマインド→期限当日→期限超過（柔らかい督促→強め）をテンプレ化

改善効果

未回収残高（滞留）の圧縮：回収優先順位が明確になり、滞留が減少

現状の課題

遅延理由（検収遅れ、請求書不備、先方稟議など）が整理されず、再発防止策が打てない

AI導入後

遅延理由の収集と分類
自社起因（請求書発行遅れ等）も可視化して改善へ
やり取りの内容から遅延理由をタグ付け（請求書未達、検収待ち、先方稟議、振込ミス等）

改善効果

再発防止：遅延理由が分類され、請求書不備や検収遅れなどの改善が進む

年末調整・住民税・法定調書

現状の課題

提出物（年末調整、扶養、通勤、身上変更、各種同意書など）の状況をExcel・メール・紙で管理し、更新が追いつかない

AI導入後

提出状況を自動でステータス化

不備は「何が足りないか（例：保険料控除証明の添付なし）」まで自動でタグ付け
申請フォーム・アップロード状況・添付ファイルをAIが確認し、未提出／不備あり／提出済／確認済を自動分類

改善効果

提出状況の集計・更新：毎日60分 → 10分
不備差し戻しの往復：平均2.5回 → 1.3回（不足内容を明確化）

現状の課題

「未提出」「不備あり」「差し戻し中」が混在し、誰に何を催促すべきかが分かりにくい

AI導入後

“催促リスト”が自動生成される

期限・重要度・未提出日数で並べ替えし、今日連絡すべき人が一目で分かる

改善効果

期限後提出：30人 → 8人（早期リマインド＋段階督促）

現状の課題

リマインド文を毎回手作業で作り、対象者ごとの差し込み（不足物、期限、提出先）が面倒で漏れが起きる

AI導入後

リマインド文を個別最適に自動生成

対象者名、提出物名、不備内容、提出期限、提出方法、問い合わせ先を自動差し込み
一次（やさしい）→二次（期限明記）→最終（上長CC等）と段階テンプレも自動切替

改善効果

リマインド作成・送付：1回90分 → 15分（差し込み自動化）

業務	改善効果
契約書管理	リスク低減・工数削減
運用監視・障害対応（SRE/運用）	アラート整理・復旧迅速化
セキュリティ運用（SOC/CSIRT支援）	トリアージ高速化・周知迅速化
データ連携・定型作業の自動化	データ整形自動化・例外対応削減