AIを事業の「標準装備」に
戦略立案から、業務フロー可視化、見るべきデータの発見、AIエージェント内製化、教育まで。コンサルやSIerに頼らず、貴社が自力で改善しつづけられる状態へ伴走します。
AI導入診断を依頼する AI導入の進め方を知るよくある問題
生成AIを全員に配るだけでは、現場は変わらない
生成AIツールを全員に配布しても、成果が出るとは限りません。理由はシンプルで、成果はツールではなく、業務設計と運用で決まるからです。
アールジーンは、AIの使い所を見極めて業務フローに組み込み、AIの活用を「個人の努力から仕組みに変える」ことで、自然に活用が進む状態をつくります。
またAIは、全員が高度に使いこなせる必要はありません。「設計・推進する人」と「使って成果を出す人」に役割を分けて、全体最適を実現します。
誰が、何をやるのか？
階層別にAI導入に必要な役割とスキルを定義する
AI導入は、ツールを配るだけでは進みません。各階層が「何を決め、何を実行し、何を学ぶのか」を明確にすることで、導入がすすみ、成果につながります。
また、AI導入の前に、意思決定に必要な指標と、足りないデータを特定します。
可視化すべきデータが決まることで、自動化がすすみ、AIエージェントの精度が上がります。
例：リードタイム / 品質 / 粗利 / 在庫回転 / CS / 企画の回転数…
経営層
やること：ゴールの設定・優先領域・投資判断
身につけること：AIの経営判断／ガバナンス
推進責任者・部門長
やること：導入すべき業務の特定・ロードマップの策定
身につけること：価値×実現性／効果測定
現場（管理職・担当者）
やること：業務フロー可視化・定着
身につけること：使い方の型／検証・レビューの方法
さらに詳細は、AI Boostで解説しています。
どうやるのか？
AI導入は、いきなり開発を行わず、「実現可能性」を検証してからすすめる
「AIで置き換えたい業務があるが、本当に実用になるのか分からない」──その状態で開発に入ると、手戻りが増えます。
まずは課題と対象範囲を明確にし、最低限の要件から小さく検証して、効果測定の方法まで固めた上で本格導入へ進みます。
当社では、次のAI導入における各ステップで、戦略立案・教育・ツール開発・実行における伴走を行います。
- 1. 経営視点で目標を定める
- 2. 現状業務フローを描く
- 3. 待ち・確認・転記など課題を特定
- 4. 工数/KPIでインパクト順に並べる
- 5. “AI自動化ロードマップ”に落とす
- 6. エージェント開発・教育の実践
- 7. 効果測定と新たなる課題発掘
CASE STUDY：生産性が上がると、次の事業が動き出す
戦略・教育・AIエージェントをセットで設計し、貴社が自力で改善し続けられる状態へ。
通信 A社
某企業では既存サービスにAI機能を付加する取り組みを進めていました。
- 対象業務：既存サービスへのAI活用
- 成果：マーケティング戦略と営業の伴走支援
- 手法：コンサルティング
AI機能の付加によってサービス価値を高める取り組みに対し、どのような営業・マーケティング体制で実行するかを設計し、運用まで伴走しています。
小売 B社
某企業では、データドリブンを実施しようとしていました。
- 対象業務：マーケティング業務
- 成果：顧客サービスにおけるデータ活用とAIエージェント化
- 手法：エージェント化
顧客とのコミュニケーションから販売に至る業務を可視化し、どこでデータが生まれるかを整理。意思決定に必要な指標を定義し、AIで示唆を得られる仕組みを構想検討から支援しています。
公共交通 C社
某企業では、AI導入やデータドリブン経営の実現を検討していました。
- 対象業務：事業部門
- 成果：経営層への個別の現場を意識したDX/AIのロードマップ作成
- 手法：研修
集合研修にありがちな、一般論に終始する教育ではなく、事業内容を意識した、すぐ使える研修を実施。研修の中で、導入ロードマップの策定支援まで行っています。
アールジーンは、「自走できる道筋」を作り、必要な伴走をいたします
戦略の整理から、業務/データの可視化、エージェント内製化、教育まで。最短で成果につなげ、改善が回り続ける状態へ。
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