現場の仕事を整理し、必要なところに自動化、業務アプリ、AI、IT基盤を組み合わせます。
For small and medium-sized businesses
対象は、主に従業員5〜50名程度の中小企業です。「Excelが増えすぎた」「担当者しか分からない」「サーバーやAIを誰に相談すればよいか分からない」といった状態から、一緒に整理します。
From scattered information to one flow
今ある道具を否定せず、情報がどこから来て、誰が確認し、次の仕事へどう渡るかを見えるようにします。
図は特定企業の画面や実績ではなく、業務整理の考え方を示したものです。
Four areas of support
すべてを導入する前提ではありません。課題に必要な範囲を選び、既存の仕事やソフトを活かしながら設計します。
まず、誰が・いつ・何を見て判断し、どこへ入力しているかを整理します。技術を入れる前に、仕事の詰まりや例外を見えるようにします。
帳票、Excel、CSV、メール、口頭連絡など、現状の情報の流れを確認します。自動化すべき部分、人の判断を残す部分、先にルールを整える部分を分けます。
決まった手順を正確に繰り返す通常の自動化と、文章理解や下書きが得意なAIを区別します。AIが不要な仕事に、無理にAIを使いません。
Python、Excel、OpenAI API、データベース、各種APIなどを、課題に応じて選びます。これらは商品名ではなく、業務を安全に動かすための構成要素です。
アプリやAIだけでなく、それを動かすサーバー、ネットワーク、権限、バックアップまで含めて考えます。一つの対策だけで安全とは判断しません。
標準的なご相談では、Microsoft 365等の管理・移行支援を基本に考えます。自社メールサーバーの構築は、特殊な要件がある場合に、運用負担とリスクを確認したうえで個別に検討します。
導入して終わりではなく、業務の変化や利用状況に合わせて仕組みを保ちます。社員からの相談窓口として、現場と技術の間をつなぎます。
初期調査・業務整理、構築・開発、サーバー等の基盤費、AI API等の利用実費、月額保守、追加開発、緊急対応を分け、内容に応じて個別にお見積りします。
Human in the loop
AIがすべてを決める仕組みにはしません。定型処理、AI、人の確認を分け、業務に合う安全な流れを設計します。
AIは工程の一部です。定型処理と人の判断を置き換えず、役割を分けて設計します。
Security & data handling
業種、扱う情報、利用者、接続方法によって必要な対策は変わります。「完全に安全」と断定せず、複数の対策を組み合わせて個別に設計します。
顧客や業務ごとに、閲覧・操作できる範囲を分けます。
APIキーやパスワードをコードや画面へ不用意に置きません。
個人情報や機密情報を、無条件にAIへ送らない設計にします。
重要な処理は、確認・修正・承認の手順を残します。
Why Neoplanning
配送指示、日報、請求書、ETCデータ集計などは、Python・Excelを使って自社改善を重ねています。社内サーバーとネットワーク環境も自社で構築・運用しています。
困っている作業、使っているソフト、データの形をお聞かせください。
調査、構築、基盤費、利用実費、保守、追加開発を分けてご説明します。
