毎日くり返している手作業を、
人がやらなくて済むようにする仕組みをつくります。
Problems
社内に、こんな手作業が
残っていませんか？
毎月の集計に何日もかかっていて、締めが終わるまで数字が見えない
楽天・Amazon・Yahoo!の注文を、それぞれ別々に処理している
現場とのやり取りが電話と紙のままで、いまの状況が事務所からわからない
同じ商品の情報が、あちこちのファイルにバラバラに入っている
その作業、ほとんど人の手を離れます
まずは、どこが減らせるかを一緒に見てみませんか？
About
AIが効くのは、
じつは地味な作業です。
「AIでうちに何ができるの？」とよく聞かれます。答えは、華やかなことではありません。 毎日くり返している、細かくて面倒な作業にこそ一番効きます。
以前なら数百万円かかっていた処理が、いまはかなり安く作れるようになりました。 だからこそ、これまで「そこまでやるほどでもない」と諦めていた作業から手をつけられます。
-
01
写真を撮るだけで、
入力が終わる紙やラベルを撮影すると、書かれている文字をAIが読み取って、そのまま登録します。 人が目で見て打ち込んでいた作業が、ほぼゼロになります。
-
02
見たい数字が、
毎朝勝手に出てくるExcelや紙にバラバラに入っている数字を1つにまとめます。 毎月手作業で作っていた集計表が、待たなくても出てくるようになります。
-
03
別々のサービスが、
勝手にやり取りする通販モールや会計、倉庫など、いま使っているサービス同士をつなぎます。 1回登録すれば、あとは全部に反映されます。
-
04
間違いを、
その場で止める出荷や在庫のように「間違うと後で大ごとになる」作業は、 読み取るだけで違うものが混ざっていたら止まるようにできます。
Works
実際に作って、
動いているものです。
どれも、中小企業のお客さまの「毎日やっている面倒な作業」から生まれたものです。
-
ワインラベルのAI読み取り
- これまで
- ラベルを1本ずつ目で見て、商品情報を手で入力していた
- いま
- 写真を撮るだけで、AIが読み取って商品情報を自動で登録する
-
商品画像のモール連携
- これまで
- 楽天・Amazon・Yahoo!に、同じ内容を3回登録していた
- いま
- 1回登録すれば、すべてのモールに反映される
-
商品情報の一元管理
- これまで
- 商品の台帳が部署ごとにバラバラで、どれが最新かわからなかった
- いま
- 台帳を1本にまとめ、全員が同じ情報を見ている
-
出荷検品
- これまで
- 目視で確認していたため、出荷ミスや在庫のズレが起きていた
- いま
- 読み取るだけで、間違った出荷がその場で止まる
-
前受金の集計
- これまで
- 毎月Excelで表を作り直していた
- いま
- 締めを待たずに、いつでも同じ表が出てくる
-
作業依頼・完了報告
- これまで
- 現場とのやり取りが電話と紙で、状況が事務所から見えなかった
- いま
- 現場がスマホで完了報告、事務所ですぐ見える
Effect
人が少ない会社ほど、
効きます。
「うちは小さいから、まだ早い」とよく言われます。でも、実際は逆です。 人数が少ない会社ほど、1人が手作業に取られている時間の重さが大きいからです。
たとえば、1人が月20時間その作業に取られているとしたら
- 1ヶ月 20時間
- 1年 240時間
- 3年でみると 約200万円
人件費に置きかえると、年60万〜70万円ほど。 パートさんを1人雇うのと同じくらいの金額が、毎年消えている計算になります。
だからこそ私たちは、いきなり作り始めません。 まず「どこを直せば、いくら浮くのか」を一緒に整理します。 そこで割に合わないとわかったら、やらないほうがいいとお伝えします。
Reason
「前に頼んだら高かった」を、
くり返さないために。
- ゼロから作りません
- 費用が膨らむ理由の1つは、毎回ゼロから作っていることです。 私たちは自分たちで部品を持っているので、そこを組み合わせて作ります。 同じものを何度も作り直す分の費用がかかりません。
- 先に「動く試作品」をお見せします
- もう1つの理由は、話の食い違いによる作り直しです。 私たちは本番を作る前に、AIを使って動く試作品を先にお見せします。 実物を触ってから決められるので、「思ってたのと違う」が起きにくくなります。
- 社内に詳しい人がいなくて大丈夫です
- 「作る人が社内にいない」という会社さんがほとんどです。 その"作る人"の役を、私たちがそのまま引き受けます。 社長が直接やり取りできる相手が1人いる、という形が一番早く進みます。
- 会社のやり方に、仕組みを合わせます
- 既製品を入れても使いこなせないのは、たいてい自社のやり方と合っていないからです。 仕組みに合わせて業務のほうを変えるのは、正直しんどい。 それなら、御社のやり方に合わせて作ったほうが早い、というのが私たちの立ち位置です。
Flow
まずは1時間、
作業を洗い出すところから。
-
01
作業の洗い出し費用はかかりません
1時間だけお時間をいただき、社内でくり返している作業を一緒に書き出します。 その場で「これは自動化できます／これは無理です」までお伝えします。
-
02
効果の試算
洗い出した作業が、いま誰の何時間を使っているのかを金額に置きかえます。 直す価値があるところだけに絞ります。
-
03
動く試作品のご確認
本番を作る前に、実際に触れる試作品をお見せします。 ここで「思ってたのと違う」を全部つぶしておきます。
-
04
開発
試作品で決まった内容をもとに、本番の仕組みを作ります。 期間の目安は2〜6ヶ月です。
-
05
稼働・改善
実際に使いはじめてから見えてくることもあります。 使いながら手を入れて、現場になじむところまでお付き合いします。
Price 費用の目安
規模によりますが、目安として
100万円〜500万円
期間の目安：2〜6ヶ月
とはいえ、いきなりここは決められないと思います。 まずはどこを直せば、いくら浮くのかを一緒に整理するところから始めます。 この洗い出しに費用はかかりません。
FAQよくあるご質問
-
- うちは小さい会社ですが、それでも意味はありますか？
- むしろ、人が少ない会社ほど効果が出ます。1人が月20時間その作業に取られているとしたら、年間240時間。人件費に置きかえると年60万〜70万円ほどが毎年消えている計算になります。そこを削るのが一番早いです。
-
- 以前システムを頼んだら高かったのですが、なぜですか？
- 理由はだいたい2つで、毎回ゼロから作っていることと、話の食い違いで作り直していることです。私たちは自分たちの部品を組み合わせて作るのでゼロから作りません。また、本番の前に動く試作品をお見せしてから作るので、作り直しが起きにくくなっています。
-
- 自分たちで作れるツールを入れてみましたが、うまくいきませんでした。
- よくあるお話です。ああいったツールは、作る人が社内にいることが前提になっています。私たちは、その"作る人"の役をこちらが引き受ける形です。
-
- 既製品を導入しましたが、使いこなせていません。
- たいていは、自社のやり方と合っていないことが原因です。仕組みに合わせて業務のほうを変えるのは、正直しんどい作業です。それなら、御社のやり方に合わせて作ったほうが早い、というのが私たちの考え方です。
-
- AIというと難しそうですが、うちで何ができますか？
- 地味なところが一番効きます。たとえば、紙やラベルの写真を撮ると、そこに書かれている文字を勝手に読み取って入力してくれる、といったことです。実際にワインのラベルを撮影して商品情報を自動で登録する仕組みを作っており、人が目で見て打ち込んでいた作業がほぼゼロになりました。
-
- 社内にシステムの担当者がいません。
- 担当者がいない会社さんがほとんどです。むしろ、社長が直接やり取りできる相手が1人いるのが一番早く進みます。その役を私たちが担当します。
Excelへの転記を、毎日決まった人が手で打ち込んでいる
紙やラベルに書かれた内容を、目で見て入力している