導入事例
部門別・AI活用の実例
「何から始めればいいか分からない」を、具体に変える。
同じ生成AIでも、
部門ごとに効く使い方はまったく異なります。
私たちは各部門の業務を 2段階 でご提案します。
① Microsoft Copilot
：既存のライセンスで、明日からでも始められる活用。
② Claude Code
：自動収集・分析・予測まで担う、自社システムの構築。
導入研修から各部門の実例まで、現状の課題から Before / After、進め方までを具体的にご紹介します。
AI導入研修
生成AIを“使える組織”にする——AIKKのAI導入研修は、単発の座学で終わりません。
社内ヒアリングから運用規定づくり、3段階の実践研修、効果測定・KPIまでを一気通貫でご支援し、現場への定着まで伴走します。
社内ヒアリング
各部署の課題感をヒアリングし、「何を・どのレベルで・何を使って」進めるかを設計します。
運用規定の策定
生成AIを安全に使うルールを策定。
使用者・開発者・利用者などステータス毎に権限を分けます。
導入座学研修
生成AIパスポート準拠
パスポート試験に準じ、生成AIの基礎を体系的に学ぶ座学。
土台となる基礎を固めます。
基礎実践研修
Microsoft Copilot
よくある業務事例を、Copilotのプロンプトで安全に利活用する実務研修です。
応用実践研修
Claude Code
Claude Codeでプログラムを生成し、AIエージェントを開発。
組織全体で利活用します。
効果測定・KPI
業務の人時を計測して効果を検証。
KPIを策定し、継続的に組織へ定着させます。
総務部
契約書・規程類の自動
リスクスクリーニングシステム構築
契約書のリスクチェックを、Claude Codeで構築した“自社専用システム”が全自動で実行します。
担当者はPDFをフォルダに置くだけ。
重要条項の抽出から標準契約との比較・リスク採点・通知まで、まとめて完了します。
BEFORE
2〜3時間 / 1件
法務担当の属人作業。
1件ずつしか処理できず、レビュー待ちが発生。
AFTER
10〜15分 / 並列処理
PDFをフォルダに置くだけ。
抽出・比較・採点・通知まで全自動。
現状の課題
- 契約書1件のリスクチェックに2〜3時間かかり、法務担当者の属人作業になっている。
- チェック漏れによるリスク条項の見落としが過去に発生している。
- 複数の契約書を同時並行で処理できず、レビュー待ちが生じる。
- 都度プロンプトの手作業では、再現性・標準化が担保できない。
導入で変わること
- 契約書PDFを自動で読み込み、重要条項（期限・責任・違約金・解約・知財）を抽出。
- 社内標準契約テンプレートとの差分を自動比較し、色分けで表示。
- リスク度（高・中・低）を自動スコアリングし、高リスク時は担当者へ即通知。
進め方（6ステップ）
-
対象文書と判定基準のヒアリング
どの契約類型を対象に、どの条項をどう評価するかを定義します。
-
標準契約テンプレートの整備
比較の基準となる社内標準を確定させます。
-
Claude Code での実装
抽出・比較・スコアリング・出力の処理系を構築します。
-
過去契約での精度検証
実在の契約書で判定精度を確認し、基準を調整します。
-
通知・保存フローの接続
メール通知先、レポート保存先、ログ記録を設定します。
-
本番運用・継続改善
運用しながら判定基準を育て、精度を上げ続けます。
技術部
点検報告書の品質チェック
＆仕様書ドラフト支援
現状の課題
- 現場から上がる点検報告書の品質にばらつきがある。
- 記載漏れの確認と書き直し依頼の往復が煩雑になっている。
- 新設備の技術仕様書ドラフト作成に1件4〜8時間かかる。
- 仕様書の品質が担当者のスキルに依存している。
AI活用の内容
- 【報告書チェック】提出報告書をCopilotで一次チェックし、必須記載項目・曖昧表現を自動で指摘。
- 修正依頼メールの文面もAIが自動生成。
- 【仕様書ドラフト】設備要件を箇条書きで入力するだけで、調達・入札向けの正式仕様書ドラフトを自動生成。
- 担当者は専門的なレビューに集中できる。
導入で得られる効果
一次チェックを短縮
1件20〜30分かかっていた確認を、5分に短縮します。
差し戻しを削減
往復の平均1.5回を、0.5回以下に抑えます。
仕様書作成を高速化
1件4〜8時間かかっていた作成を、1〜2時間に短縮します。
進め方（STEP）
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報告書の受領
メールまたはシステムで報告書を受領します。
Word・PDF形式が対象で、従来どおりの受領フローです。
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AIによる一次チェック
報告書本文をCopilotに貼り付け、チェック用プロンプトを実行します。
必須記載項目と表現品質を確認します（約5分）。
-
チェック結果の確認
AIの指摘事項を担当者が確認します。
問題なければ承認フローへ、問題があれば指摘リストをメールで返送します。
-
修正版の再チェック
STEP2〜3を繰り返します。
2回目以降は大幅に短縮でき、合格後は承認フローへ進みます。
観光部
マルチチャネルVOC統合 自動分析＆リアルタイムアラートシステム
BEFORE
最長1ヶ月
チャネルが分散し月次集計頼み。
クレーム急増に気づくのが遅れる。
AFTER
即日検知
毎日自動で収集・統合し、
異常を検知したら現場へ即アラート。
-
データソース設定
アンケート・口コミ・メールの
収集元を登録（初回のみ）。 -
毎日自動収集・統合
正規化し、個人情報を自動マスキング。
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感情スコア算出
施設別・カテゴリ別に採点し、
前日・前週比を計算。 -
異常検知・アラート
閾値超で即通知。
対象施設と代表コメントを抽出。
-
ダッシュボード更新
トレンド・ランキング・施策の
前後比較を自動生成。 -
月次レポート生成
施策推奨リストまでWordで自動作成。
