Definition
AI駆動型 オペレーション設計支援とは
人を増やす前に、業務そのものをAI前提で組み直す。リサーチ・制作・データ整備・連携といったGTMの実務を工程単位で棚卸しし、どこをAIに任せ、どこに人が判断を残すかを設計する。手順とプロンプト、データの流れ、判断の分岐までを一枚の設計図に描き、誰がやっても同じ品質で回るオペレーションに変える。
「使えるAI」をつくるのではない。回るオペレーションをつくる。ツールを導入して終わりにせず、現場で動き続ける実行装置として設計する。
What We Deliver
提供内容
01
業務プロセスの棚卸し・再設計
GTMの実務を工程単位で分解し、どこをAIに任せ、どこに人の判断を残すかを線引きする。手戻り・重複・属人化のポイントを洗い出し、AI前提で組み直す。
02
AIワークフローの設計
プロンプト・手順・判断の分岐・チェックポイントを標準化し、誰が回しても同じ品質が出る一連のワークフローに落とす。Claude／codex を中心に、現場で再現できる形まで作り込む。
03
データ・ツール連携の設計
CRM／MA／SFA、各種データソースとの接続を設計し、入力から出力までのデータの流れを一気通貫で繋ぐ。作業の間で人手が止まらない状態にする。
04
運用ドキュメント・定着の設計
手順書・チェックリスト・運用ルールを整備し、特定の人がいなくても回る状態にする。現場が自走できるところまで設計に含める。
Process
進め方
01
現状の棚卸し
対象業務を工程単位で分解し、所要時間・品質のばらつき・属人化の度合いを可視化する。AI化のインパクトが大きい順に優先度をつける。
Outcome
どこからAI化すべきかの優先順位が、定量で定まる
02
オペレーション設計
人とAIの役割分担、手順、データの流れ、判断の分岐を一枚の設計図に描く。絵に描いた戦略でなく、明日から動かせる業務設計に落とす。
Outcome
誰がやっても同じ品質で回る、再現可能な設計図ができる
03
実装・定着
ワークフローを実際に構築し、現場で動かしながら調整する。手順書と運用ルールを整え、担当が入れ替わっても止まらない状態にする。
Outcome
現場で回り続け、工数が継続的に下がる状態になる
Target Companies
こんな企業に最適です
増員に頼らず処理量を上げたい企業
採用が難しい中で、同じ人数のまま営業・マーケの出力を一段引き上げたい。
AIを導入したが現場で回っていない企業
ツールは入れた。けれど手順に落ちておらず、使う人と使わない人で差が開いている。
業務が属人化し、品質が安定しない企業
担当ごとにやり方が違い、引き継ぎとレビューに時間が取られている。
Expected Outcomes
期待される成果
属人化した業務が、誰でも回る再現可能なオペレーションに変わる
AIと人の役割が明確になり、工数が継続的に下がる
手順とデータの流れが繋がり、部分自動化の「やり残し」が解消する
現場が自走でき、引き継ぎ・拡張に強い実行装置が残る