AIコンサルティング
業務を棚卸ししてAI化の優先度を見極め、データ整備から現場定着・内製化まで、業務理解を持つコンサルタントが伴走する。
コンサルティング × AIプラットフォームで業務プロセス全体を自動化
個人がAIを使う段階から、組織の仕組みとしてAIが動く段階へ。その前提になるのが、業務知識をAIから見える形で蓄積する共通データ基盤です。基盤の上でエージェントが業務を実行し、コンサルタントが業務プロセスの再設計と定着を伴走します。
組織共通のデータ基盤を持ち、あらゆる業務がAIで実行できる状態をつくる。
ツール単体の導入ではなく、社内データをAIが参照・活用できる形に整え、その上で業務ごとのAIエージェントを増やしていく。プラットフォームと伴走支援を1社で提供します。
コンサルティング
人が担う
- 業務分析・To-Be設計→
- データ整備・優先順位→
- 現場定着・内製化移管→
業務プロセス
提案
受注
処理
出荷・請求
AIエージェント — 全ステップに常時稼働承認 ／ 権限 ／ 版履歴でガード
リサーチ
提案書ドラフト
提案書ドラフト
条件抽出
台帳登録
台帳登録
照合・判定
書類作成
書類作成
請求書作成
通知・引継ぎ
通知・引継ぎ
直接読み書き
コンテキスト基盤 — 組織共通のAIデータ基盤持ち出せる資産として蓄積
Database
台帳・構造化
台帳・構造化
Note
文書・版履歴
文書・版履歴
高精度RAG
図面・帳票・議事録
図面・帳票・議事録
ツール連携
SaaS・基幹系
SaaS・基幹系
メール・議事録提案書・見積契約・承認履歴図面・帳票・写真SFA・基幹データ散在していた業務知識
Askhubについて
AIコンサルティングとAskhubの両輪で、AXを代行する。
業務設計とAI実装を単一チームで担い、分離発注で生じる手戻りをなくす。プラットフォームだけでも、伴走だけでも成果は出ない。両方を1社で提供します。
AXAI業務改革
Askhub
台帳と文書をAIが直接読み書きする共通データ基盤の上で、承認・権限管理を備えたエージェントが業務プロセス全体で動く。
AI化の落とし穴
「AIを導入した」のに、成果が出ない理由。
多くの企業が同じ4つの場所でつまずきます。
活用が"人"に依存する
使う人・使わない人で効果がばらつき、活用ユースケースの設計は個人任せ。せっかくの投資が、一部の熱心な社員の便利ツールで終わっている。
"補助的な業務"止まり
要約・翻訳・文案作成には使えても、業務フロー全体は変わらない。AIが触れているのはプロセスのごく一部で、全体のインパクトにつながらない。
AIが使えるデータ基盤がない
判断基準は担当者の頭の中、根拠資料は個人フォルダとメールに散在。AIに渡せる形で蓄積されていないため、聞いても答えられず、精度は上がらない。
導入が目的化している
「どの業務をAIに任せられるか」を特定できないままツールだけが先行。現場にとってAI活用は"追加作業"に見え、上からの推進だけでは浸透しない。
私たちのアプローチ
AI活用は「個人のツール利用」から「業務プロセスへの統合」へ
個人がAIを使うかどうかに任せるのではなく、組織の仕組みの中でAIが動く状態をつくる。誰が担当しても同じ品質と速度で、フロー全体にインパクトが波及します。
Before
個人利用レベル
AIを使う人・使わない人で効果がばらつき、業務が滞留。会社全体のインパクトが小さい。
一部AI利用提案
人が対応受注
一部AI利用処理
人が対応出荷
×××
After
業務利用レベル
AIエージェントがプロセス全体を支え、業務がスムーズに。会社全体の生産性を最大化。
AIエージェント提案
AIエージェント受注
AIエージェント処理
AIエージェント出荷
AskhubのAIエージェント基盤
特徴
Askhub × コンサルティングの3つの特徴
受託開発のコストと期間、既製ツールの汎用性の限界。その両方を超えるための仕組み。
作る
試す
直す
01
1週間スプリントで、動くものから始める
To-Beを固め切ってから実装する手法は、AI領域では機能しません。業務理解を持つコンサルタントが直接エージェントを構築し、現場で試して修正する。1週間の反復で、最短4週間で初弾PoCを稼働させます。
DatabaseNote
02
AIが直接読み書きする、組織共通のデータベース
台帳（Database）と文書（Note）を関係性でつなぎ、AIエージェントが人と同じ操作で読み書き・蓄積する。図面・帳票まで取り込む高精度RAGと合わせて、業務知識を持ち出せる資産として蓄積します。
Askhub16:56承認待ち
CRM 更新候補
@山田太郎 内容のご確認をお願いします。
会社株式会社サンプル物流ステージ初回接触 → 課題合意金額3,000,000円 ※未反映
「こちらで考えている進め方を提案させてください」とあり、顧客の課題に対して提案を出すことで合意しているため。
03
業務に特化したエージェントを、承認付きで構築
既存SaaS・基幹系との連携、業務固有の判断ルール、AIとワークフロー処理を組み合わせるPTC。汎用チャットではなく、貴社の業務フローで動くエージェントを構築し、外部に影響する操作は人の承認を挟みます。
お役立ち資料
生成AIで「成果を出す会社」は何が違うのか
業務の棚卸しからユースケース特定まで、実践手順をまとめたガイドを無料配布中。社内検討の資料としてそのままお使いいただけます。
30秒でダウンロード
導入効果
数字で見る導入効果
業務プロセスにAIエージェントを組み込んだ企業で、実際に出ている成果。
請求処理時間（1件あたり）
90%削減
不動産・物流施設管理 ／ PM事業部
担当者の仕事は最終確認のみに
問い合わせ対応工数
75%削減
製菓・食品 ／ 人事・経理
回答するたびナレッジDBが自動更新
担当者1人あたりの対応件数
約2倍
人材紹介 ／ CA業務
3〜5件/週 → 10〜12件/週
提案書の初稿作成
70–80%削減
総合広告代理店 ／ 営業・プランニング
担当引き継ぎ工数はほぼゼロに
活用シーン
業界・職種ごとの活用シーン
営業・製造・法務・人事・マーケティング・情シスまで。共通のデータ基盤の上で、現場ごとのエージェントが動く。
営業・CRM
illustration
- 商談録音 → 議事録・お礼メール → CRM登録を一連で自動化
- 過去提案・見積を根拠に叩き台を生成
- 停滞案件の検知とフォロー漏れ防止
製造・調達
illustration
- バラバラな形式の見積書を自動比較
- 図面・BOMからの概算見積の自動生成
- 過去の不具合事例の検索とノウハウ共有
法務・契約・輸出管理
illustration
- 契約書の条文整合性・リスクの自動チェック
- 該非判定書類のドラフト作成（半日 → 30分）
- 契約更新期限の自動管理
不動産・物流施設管理 ／ PM事業部
毎月の請求業務を「標準化 × AI」で処理時間90%削減
90%
請求処理時間の削減（1件あたり）確認のみ
担当者の仕事は毎月の最終レビューだけに常に最新
テナント情報と根拠資料をAIが自動更新テナントごとに異なる請求条件が担当者の頭の中にしかなく、処理フローも人ごとにバラバラだった。AIが契約・請求条件を読み取り、テナント情報を更新し、請求書ドラフトを作成。人は最終確認だけを担う。AIが単独で発行まで進めない承認機能を標準搭載し、属人的だった手順を全社の標準フローに統一した。
製菓・食品 ／ 人事・経理
人事・経理の問い合わせ対応工数を75%削減し、ナレッジを資産化
75%
問い合わせ対応工数の削減自動更新
回答するたびナレッジDBが追加される標準化
運用ルール整備で対応品質を均一に規程や過去の対応ノウハウが特定担当者に属人化し、文書化されていないナレッジや更新の止まったマニュアルが点在。規程・過去Q&Aを横断検索して回答を提示し、担当者が回答するたびにDBへ自動追加される仕組みを構築した。
総合広告代理店 ／ 営業・プランニング
案件管理と商材マッチングを仕組みにし、提案初稿を70〜80%削減
70〜80%
提案書の初稿作成を削減ほぼゼロ
担当の引き継ぎ工数数日
新人・中途の立ち上がり（数週間→）案件情報が担当者ごとに散在し、商材の探索がベテランの経験に依存していた。案件と商材の2つのデータベースが営業の問いに答える仕組みを構築。
産業機械メーカー ／ 輸出管理
散在していた判定根拠を台帳と文書に集約し、輸出管理の工数を削減
30分
判定書類の作成（半日→）数分
規制改正時の影響調査（数週間→）一元化
台帳と根拠文書を横断参照個人フォルダのPDF、Excelの期限管理、担当者の頭の中に散在していた判定根拠を、台帳（構造化データ）と文書（根拠資料）に一元化。AIが根拠を集めて判定書類をドラフトし、判定は人が行う。
アーキテクチャ
Askhubの全体アーキテクチャ
人の指示やトリガーを起点に、AIエージェントが共通のコンテキスト基盤を読み書きしながら業務を実行し、既存システムへ反映する。
起動のきっかけ
人の指示
Web ／ Slack ／ Teams から会話で依頼
トリガー
スケジュール ／ メール受信・データ更新などのイベント
API
外部システムからの呼び出し
承認
人とエージェントの間に立つ確認の関門
外部に影響する操作は承認必須元書類と抽出結果を左右で照合「常に承認」で段階的に自動化
Askhub プラットフォーム
AIエージェント
業務を遂行する実行主体。下の基盤を組み合わせて動く
ツール連携
既存SaaS・基幹系を操作
スキル
業務固有の判断ルール
PTC
繰り返し・分岐をコードで確実に
モデル
ChatGPT ／ Claude ／ Gemini を用途別に
コンテキスト基盤AIが直接読み書きする、組織共通のデータ層
業務知識を「持ち出せる形」で蓄積
顧客・取引先商談・案件見積・価格契約・与信活動履歴
Database
台帳・構造化
台帳・構造化
Note
文書・版履歴
文書・版履歴
議事録・メール提案書・見積書図面・帳票・写真規程・マニュアルAI会話ログ
台帳の1行 ⟷ 関連文書をRelationで双方向に辿る ／ 高精度RAG（OCR・マルチモーダル）で図面・帳票も検索
ガバナンス
仕組みで守りながら任せる範囲を広げる
プロジェクト単位の権限全変更の版履歴・監査証跡クローズド環境・学習利用なし国内リージョン
既存システムへの反映・通知
Google WorkspaceMicrosoft 365SalesforceSlackNotionZoomkintoneHubSpotSAP ／ ERPRPA
既存SaaS・基幹系・RPAと接続。無い連携先はカスタムツールで追加
主な機能
Askhubの機能
AIエージェント
人の指示とトリガーを起点に、ツール・スキル・PTCを組み合わせてプロセス全体を実行する。
ツール連携
Google Workspace・Microsoft 365・Salesforce・Slackなどと即時連携。基幹系や個社SaaSはカスタムツールで接続。
Database ／ Note
台帳と文書を関係性でつなぎ、AIが直接読み書き・永続化。版履歴とプロジェクト単位の権限を持つ。
高精度RAG
OCR＋マルチモーダル処理で図面・帳票・写真付き報告書もそのまま検索。独自最適化で他社比約2倍の検索精度。
承認機能
外部に影響する操作は人の承認を必須に。元書類と抽出結果を左右で照合し、安定した処理は段階的に自動化。
Agent Builder ／ PTC
要件を会話で伝えるだけで、ツール設定・スクリプト・プロンプト・テストまで完結。エンジニア依頼なしにエージェントを構築。
進め方
導入の進め方
コンサルティングとプラットフォームが一体で進みます。1週間スプリントで動くものを作り、現場で試して修正する。
業務分析・要件定義
現場の業務を棚卸しし、AI化の対象と優先度を決める。暗黙知を言語化し、To-Beを設計する。
コンサルティングデータ基盤構築・エージェント設計
社内データをAIが使える形に整え、業務に合わせたエージェントを設計・構築。1週間スプリントで「設計 → 構築 → 現場レビュー」を回し、動くものを毎週お見せしながら磨きます。最短4週間で初弾PoCを稼働。
コンサルティング × Askhub段階的な導入・運用改善
初期トレーニングに加え、隔週の伴走支援を2か月間実施。以降もSlackやTeamsを通じて継続的に支援。
Askhub ＋ 伴走よくある質問
よくある質問
業務範囲と伴走の期間によって異なります。まずは業務の棚卸しから見積もりをご提示します。
1週間スプリントで動くものを作り、最短4週間で初弾PoCを稼働させます。
Google Workspace・Microsoft 365・Salesforce・Slack などは即時連携。基幹系や個社SaaSはカスタムツールで接続します。
ありません。完全クローズド環境で、社内データはAIの学習に利用されません。
業務理解を持つコンサルタントが要件定義から構築・定着まで担うため、専任の情シスがなくても進められます。
可能です。1業務・1エージェントから始め、成果を確認しながら対象業務を広げていきます。
