データが乱れていても始められる
すべて整理し終わるまで待つ必要はありません。最も価値が高く、落地しやすい 20% のデータから着手します。
Your Starting Point
まず判断：あなたの AI の起点はどこ？
中小企業が AI を導入するとき、盲目的にツールを買うのではなく、データがどこにあるか、誰が使うか、どの課題を先に解くかを見ます。
すでにデジタルシステムがある
データはすでに kintone・ERP・CRM にある
向いている企業：クラウドシステムはあるが、データが判断材料になっていない
既存システムに直接つなぎ、AI が進捗・顧客記録・在庫・案件状況を照会できるようにします。データベースを一から作り直す必要はありません。
- ✓最も価値の高いデータから棚卸し
- ✓リアルタイムのシステムデータを連携
- ✓2〜4 週で初版 AI アシスタントを完成
まだ Excel / LINE / 紙
データが表と人の頭に散在している
向いている企業：手作業で追う、形式がバラバラ、安定したデジタル基盤がない
デジタル化と AI アーキテクチャを一緒に設計し、照会・蓄積・AI 利用ができる場所へ重要データを移します。
- ✓AI が読めるデータ構造を構築
- ✓最小のプロセスから落地
- ✓チームが本当に使うまで伴走
どちらに当てはまるか分からない？
30 分の無料診断で、データの現状と最小の落地範囲を一緒に判断します。
Reality Check
すべてが完璧になるまで、AI を待たなくていい
中小企業の実務課題を理解しています。私たちからの 3 つの約束です：
システムを替えなくても統合できる
使える既存ツールはそのまま。重要なのは AI が正しいデータを読み、業務の問いに答えられることです。
納品して終わりではない
AI は日常フローに入ってこそ価値があります。ルール・プロンプト・使い方を伴走して調整します。
Free Diagnosis30 分でまず答えること：
30 分でまず答えること：
AI はあなたに実行可能か？
ブラックボックスも、先にパッケージ提案もしません。診断後、データの現状・最短の起点・妥当な導入範囲が分かります。
診断後に得られるもの
1既存データの AI 実現可能性評価
2最短で落地できる起点の提案
3導入スケジュールと効果の目安
How We Do It
4 ステップで AI を本当の業務フローへ
技術は手段。重要なのは、正しいデータを読み、具体的な判断を出し、チームに本当に使われることです。
01診断
AI に読ませる価値が最も高いデータを見つける
どのプロセスが人の判断に依存し、どのデータを整えれば最も早く効果が出るかを明確にします。
02土台づくり
データを AI が使えるナレッジベースに整える
文書・履歴・顧客データ・作業フローを構造化し、AI の回答に根拠を持たせます。
03連携
リアルタイムの業務システムにつなぐ
最新の進捗・在庫・案件状況・顧客記録を照会できるようにし、古いスナップショットだけに依存しません。
04伴走
チームが本当に使えるまで調整する
会社の判断ロジックに合わせて回答を調整し、既存の業務フローに AI を組み込みます。
Our Proof
私たちのチームで実現可能性を検証済み
智然社内の kintone 環境が、最初の AI 統合実験場でした。データ品質・フィールド設計・Prompt 調整で踏んだ課題が、お客様の遠回りを減らす方法になります。
- タスクカード・会議録・顧客データ・社内ナレッジを統合
- 実データに基づき「どの顧客を優先フォローすべきか」を AI が判断
- 回答に参照元を示し、提案を検証・追跡可能に
社内システムの実プレビュー
Double Wise AI アシスタント
先週コンタクトした顧客のうち、優先すべきは誰？
智
智然 AI アシスタント
優先フォローは智然智能をおすすめします。
ニーズが具体的で導入スケジュールが明確、予算も現行提案と最も合致しているためです。
参照データベース： 会議録 顧客データ サービスナレッジ
企業データについて質問を入力...
Use Cases
AI が最初に答えるべき業務の問い
産業ごとに起点は違いますが、良い AI 落地の題目は具体的です：誰にリスクがあるか、どこが超過か、次に誰を追うか。
製造業
出荷リスクを週報まで待たない
Q
今週、どのラインが来週の出荷に影響しそう？
A
AI が生産スケジュール・在庫・受注を統合し、リスクのあるラインと影響顧客を直接示します。
工事 / デザイン
案件が終わる前に利益リスクが見える
Q
A 案件の支出は見積と比べて超過リスクがある？
A
AI が調達・職人・見積データを取得し、現在の利益率を推定して異常費用をマークします。
サービス / コンサル
顧客の記憶が営業の頭だけに残らない
Q
B 顧客が前回挙げた懸念は？今回の提案で注意すべきことは？
A
AI が過去の会議と顧客の好みを統合し、主要な懸念と切り口を整理します。