Ideas to Actions — Cases

実績・ユースケース

守秘義務の観点から固有名詞は公開しておりませんが、実際に現場で推進してきた事例をご紹介します。

Cases

支援実績

Before / Approach / After の形式で、支援の流れと成果・検証内容をご紹介します。

01金融業界 / DX推進・業務改革コンサルティング

金融業界のDX推進・業務改革への伴走支援

課題・背景

·DX推進の必要性は認識されていたが、
日常業務に追われ推進が進まない状態が続いていた
·改善施策を立案しても、現場への落とし込みと定着に課題があった
·外部委託では現場の実態が把握しきれず、
机上の計画に終わることへの懸念があった

支援内容・アプローチ

·DX推進部門に伴走しながら、現場ヒアリングと業務観察から根本課題を整理
·実態に即した推進計画を現場担当者とともに策定
·個別業務の改善実装をフェーズごとに推進し、停滞ポイントを先回りして対処
·担当者が自走できる体制づくりを意識した支援設計

成果・改善点

·現場の実態に根ざした改善プロセスが定着し、
担当者が自律的に推進できる状態に
·業務ごとの改善優先度が整理され、取り組むべき課題の見通しが明確に
·外部との伴走という形で、過度な依存なく推進力を継続

02金融業界 / 業務改革・BPOコンサルティング

遺言関連業務のBPO化を含む業務改革

課題・背景

·遺言関連業務は複雑な判断・手続きが多く、担当者の負担が高かった
·専門知識を要するため属人化が進んでおり、業務の継続性に課題があった
·業務量の増加に対し、
社内リソースだけで対応し続けることに限界が見えていた

支援内容・アプローチ

·業務フロー・判断基準を現場ヒアリングで可視化し、業務を棚卸し
·社内に残すべき判断業務と、外部化できる定型業務を切り分け
·BPO化を含めた業務設計・移行計画を策定し、現場とともに推進

成果・改善点

·業務ごとの役割分担が明確になり、
担当者が専門性の高い判断業務に集中できる体制へ
·BPO化を含む業務改革の方針と移行計画を具体化
·属人化の解消と業務継続性の確保に向けた基盤を構築

03士業 / AIエージェントAIソリューション

相続関連業務AIエージェントの開発・PoC推進

課題・背景

·相続関連業務は確認すべき資料・論点が多く、専門家の工数を圧迫していた
·案件ごとに事情が異なり、定型化・効率化が難しいと考えられていた
·汎用のAIツールでは、専門的な用語・判断基準に対応しきれない懸念があった

支援内容・アプローチ

·専門家へのヒアリングで業務フロー・用語・判断基準を整理し、AIエージェントの仕様を策定
·相続関連業務に特化したプロンプト・出力形式・業務への組み込み方を設計
·士業事務所と実案件を想定したPoCを推進中

PoCで検証中のポイント

·専門家の確認・整理業務をAIがどこまで代替・補助できるか
·業務フローの中でAIが機能する場面と限界の見極め
·本番導入に向けた精度・運用面の課題整理

04士業 / AIエージェントAIソリューション

不動産DD AIエージェントの開発・PoC推進

課題・背景

·不動産DDでは大量の契約書・登記・関連資料の確認が必要で、工数が大きかった
·確認観点が多岐にわたり、見落としのリスクと担当者依存が課題だった
·短い期限の中で、一定品質のDDを安定して行う仕組みが求められていた

支援内容・アプローチ

·専門家とともにDDの確認観点・論点・レポート形式を整理・定義
·資料の読み込みから論点抽出・整理までを支援するAIエージェントを設計・開発
·士業事務所と実案件を想定したPoCを推進中

PoCで検証中のポイント

·資料確認・論点整理にかかる工数をどこまで削減できるか
·確認観点の抜け漏れ防止と品質の平準化への効果
·専門家のレビューと組み合わせた運用設計の妥当性

05不動産企業 / AIエージェントAIソリューション

契約・顧客対応業務AIエージェントの開発・PoC推進

課題・背景

·契約業務は確認事項が多く、担当者の経験によって対応品質に差が出ていた
·顧客からの問い合わせ対応に多くの時間が割かれ、本来業務を圧迫していた
·ベテラン担当者のノウハウが共有されず、属人化が進んでいた

支援内容・アプローチ

·契約・顧客対応の業務フローと頻出パターンを現場担当者とともに整理
·契約業務の確認支援と顧客対応を補助するAIエージェントを設計・開発
·不動産企業と実業務を想定したPoCを推進中

PoCで検証中のポイント

·契約・顧客対応にかかる担当者の工数削減効果
·対応品質の平準化と、ノウハウの形式知化への効果
·既存の業務フローへの組み込み方と運用上の課題

06人事部門 / AIエージェントAIソリューション

人事の毎月レポート自動生成AIエージェントの開発

課題・背景

·毎月の人事レポート作成に多くの工数がかかっており、担当者の負担が続いていた
·レポートの内容・書式が担当者によって異なり、品質の標準化が求められていた
·データ集計・整形・記述の各工程が手作業で、ミスや抜け漏れのリスクがあった

支援内容・アプローチ

·人事担当者へのヒアリングをもとにレポート要件・出力形式を詳細に定義
·データ取得・集計・分析・フォーマット整形を自動で行うAIエージェントを設計・開発
·データ連携・品質チェック・例外処理を含む実用的な実装を構築

成果・改善点

·月次レポート作成の工数を大幅に削減し、
担当者が分析・判断業務に集中できる環境を整備
·レポート品質の平準化を実現し、担当者依存を軽減
·毎月安定してレポートが出力される仕組みを構築

07経営企画・人事部門 / AIエージェントAIソリューション

経営会議向けレポートAIエージェントの開発

課題・背景

·経営会議向けの定例レポート作成が属人的で、
担当者によって内容・粒度にばらつきがあった
·KPIの集計・分析・資料化に時間がかかり、会議準備の負荷が高かった
·担当者が変わるたびにレポートの品質が安定しないことへの懸念があった

支援内容・アプローチ

·経営会議で必要なKPI・分析観点・フォーマットを関係者とすり合わせて定義
·設定した観点に基づき、毎回一定品質のレポートを自動生成するAIエージェントを設計・開発
·出力内容の確認フローを含めた利用設計を実施

成果・改善点

·経営会議向けレポートの作成工数を削減し、
担当者が内容の精査・分析に集中できる環境を整備
·レポートの品質・フォーマットが標準化され、担当者依存を軽減
·意思決定に必要な情報が毎回迅速に揃う体制が整った

08人事部門 / 最適化ロジックAIソリューション

最適化ロジックによる人事異動線の自動生成

課題・背景

·人事異動の候補パターンを手作業で整理しており、検討に多くの工数がかかっていた
·組織の制約・条件が複雑で、すべての候補を網羅的に検討することが困難だった
·担当者の経験・勘に依存する部分が多く、見落としのリスクや属人化が課題だった

支援内容・アプローチ

·組織の状況・異動条件・制約事項を人事担当者とともに整理・定義
·条件・制約を数理モデル化し、異動候補パターンを自動生成する最適化ロジックを設計・開発
·担当者が結果を確認・調整しやすいよう、出力形式と操作フローを設計

成果・改善点

·人事異動の検討工数を削減し、
より多くの候補パターンを比較検討できる環境を整備
·条件の抜け漏れや見落としのリスクを低減
·担当者の判断を最適化ロジックがサポートする形で、意思決定の質が向上

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