AI活用伴走支援

何を使うかより、何を変えたいかから。(AIはあくまで手段です)

現状の課題、実現したいこと、あるべき姿を整理し、目的に合った進め方とツールを選びます。

Claude Code・Codex、ノーコード、既存サービス（SaaS）などから適した手段を選び、小さく試して効果と実現性を確かめます。

方向性を決めるところから、限定的なPoC（小規模な試作）の開発・検証まで一緒に進めます。

たとえば、ChatGPTやClaudeを契約し、社内研修も実施したものの、業務での活用が広がらないというご相談があります。研修で得た知識を実際の仕事につなげるため、誰が、どの業務で、どう使うかまで一緒に整理します。

検証で得られた知見や手順を残し、社内で次の判断ができる状態を目指します。

「業務にAIを取り入れたい」：月額20万円×初期3か月

「AIを使った開発を進めたい」：月額30万円×初期2か月

いずれも合計60万円〜（税別）

やりたいことから選べる2つのプラン

業務にAIを取り入れたい

主に非エンジニア向けのプランです。

• 転記作業を減らしたい
• 情報を探す時間を短くしたい
• 特定の担当者に頼りきりの業務を減らしたい
• 何から始めるべきか分からない

こうしたお悩みをご相談いただけます。いま業務のどこで困っていて、どう変えたいのかを整理し、ツール選定から小さなPoCの作成と検証までを一緒に進めます。生成AI・ノーコード・既存サービス（SaaS）などを、目的や運用体制に合わせて選びます。Claude Code・Codexも、目的に合う場合に選ぶ活用ツールの一例です。

月額20万円×初期3か月、合計60万円〜（税別）。打ち合わせは初期3か月で合計8時間を、必要に応じて配分します。

AIを使った開発を進めたい

主にエンジニア向けのプランです。開発を速くしたい。手戻りを減らしたい。品質を高めたい。限られた人数で開発を進めたい。そうした効率化・スピード・品質・人材不足の課題に合わせて、開発のどこに課題があり、何を改善したいか、どんな開発体制を目指すかを整理します。そのうえで、目的に合う場合にClaude Code・Codexなどを選び、必要なハーネス・開発ループ、テスト・レビューを整えます。1テーマの小規模PoCで実装と検証を進め、難易度の高いハーネス設計・開発ループ整備やAI駆動開発の失敗と対策に関する情報提供・支援も、合意した範囲で行います。

月額30万円×初期2か月、合計60万円〜（税別）。打ち合わせは隔週、月2回×各1時間、初期2か月で計4回です。

どちらも、対象範囲・検証条件・追加費用を事前に合意します。打ち合わせ時間は開発作業時間とは別です。

業務棚卸しから始めます

AIをどこに使うかを決める前に、いまの仕事を一度ならべます。どの業務に、誰が、どれくらいの時間をかけているのか。どこで待ちが生まれ、どこで同じ内容を打ち直しているのか。実際に使っている帳票や画面を見せていただきながら、順に書き出します。

整理した結果は、文書にしてお渡しします。出てくるのは次のものです。

• 業務の一覧（誰が・何を・どれくらいの頻度で）
• AIや自動化が向いている業務と、人が続けたほうがよい業務の切り分け
• どこから手をつけるかの順番
• 初期支援期間の進め方（非エンジニア向け3か月／エンジニア向け2か月）
• おおよその費用感

ここで「作らないほうがよい」と分かることもあります。既存のサービスで足りる、いまのやり方を少し変えるだけで済む、という結論も同じようにお伝えします。以降の支援は、この一覧と順番を見ながら進めます。

4つの支援

棚卸しでできた一覧を見ながら、次の4つから必要な支援を選び、対象範囲を事前に合意します。すでに良い製品がある分野では、一から作らないほうが早く、費用も抑えられることがあります。製品に無い部分は、ノーコードでの小規模PoCも検討します。

「業務にAIを取り入れたい」プランは主にA・B・C、「AIを使った開発を進めたい」プランは主にDの支援です。目的に合わせて進め方を選びます。以下は進め方の例で、対象範囲と検証条件に応じて調整します。

A：生成AI活用・定着支援

ChatGPT / Claude / Gemini などの生成AIを、日々の業務でどう活用できるか、対象を絞って試します。

例えば、

• 営業資料や提案書の作成
• メール・問い合わせ対応
• 会議内容の整理
• 社内文書の作成
• 情報収集・リサーチ
• マニュアルやFAQの整備
• Excel・データ整理の支援

など、各社の業務に合わせて「AIを使う場所」を見つけていきます。

対象部門
経営 / 営業 / 総務 / 人事 / マーケティング / 情報システム など

B：既存サービスの選定・導入支援

予約管理、顧客管理、勤怠、申請といった分野には、すでに良い製品（SaaS）が揃っています。この場合、独自のシステムを一から作らずに済みます。

業務の内容と使う人数に合う製品を複数ならべて比べ、事前に合意した範囲で初期設定や試用を支援します。

扱う範囲は、

• 業務ヒアリングと要件の整理
• 候補の調査と、複数製品の比較
• 製品の選定
• 初期設定・アカウント設定
• いまのExcelや紙からのデータ移行
• 運用ルールの策定
• マニュアル整備・操作説明
• 他システムとの連携要否の整理（複雑な外部連携は別途お見積り）
• 導入後の運用支援

製品の選定に加え、合意した検証条件で試用し、業務に合うかを確かめます。足りない部分が出たら、小規模PoCで検証するか、追加開発が必要かを相談します。

特定の製品を売ることが目的ではないので、いまお使いのもので足りるなら、そのままお使いくださいとお伝えします。

対象部門
経営 / 総務 / 人事 / 営業 / 情報システム など

C：ノーコードで小さく作る支援

既存のサービスでは対応しきれない業務は、AppSheet や Power Apps といったノーコードの道具で、その部分だけ作ります。プログラムを書かずに、入力する画面、一覧、承認の流れ、通知までを組み立てます。

例えば、

• 紙の点検表をやめて、現場のスマホから写真ごと入力してもらう
• Excelで回している申請を、画面と承認の流れに置き換える
• 担当者ごとに分かれたExcel台帳を、1つの一覧にまとめる
• 市販の製品に入りきらない項目だけを、別の画面で持つ
• 日報や作業報告を、その場で入力してもらう

すでにお使いの Microsoft 365 や Google Workspace の中で動くので、道具を増やさずに済むことがあります。まず1つの業務だけを載せた画面を作り、現場で使ってもらいながら直します。

標準で対象とするのは、1テーマの小規模PoCです。対象範囲と検証条件を決め、ノーコードで小さく試します。本番運用向け開発、複数業務にまたがる開発、複雑な外部連携などは別途お見積りです。どこまで試すかは、棚卸しの段階で合意します。

対象部門
経営 / 総務 / 人事 / 製造・建設などの現場部門 / 情報システム など

D：AI駆動開発 導入・定着支援

開発の現状と改善したいことを整理し、目指す開発体制に合う方法を選びます。Claude Code / Codex などの活用が適している場合は、それらを使う環境と開発プロセスを整えます。

ツールの学習も、実際の開発課題と結びつけて進めます。

要件整理 → 実装 → テスト → レビュー → 修正 → 検証・振り返り

という開発ループを、小規模PoCを題材に整えます。難易度の高いハーネス設計（AIへの指示・ツール・テスト・評価を組み合わせた仕組みづくり）や開発ループの整備、AI駆動開発の失敗と対策に関する情報提供・支援も、合意した範囲に含みます。

対象
システム開発会社 / SaaS企業 / 情報システム部門 / 内製開発チーム

A：生成AI活用・定着支援の進め方

1か月目｜AIを使う業務を決める

最初から全社でAIを使おうとはしません。

まず現在の業務を確認し、「AIを使うことで効果が出そうな業務」を選びます。

• 業務ヒアリング
• AI活用候補の洗い出し
• 優先順位付け
• ChatGPT / Claude / Gemini等のツール選定
• セキュリティ・利用範囲の確認
• 社内利用ルールの整備
• 基礎研修

配って終わりにはしません。

「誰が・どの業務で・どのようにAIを使うのか」

を、この1か月で決めます。

2か月目｜対象業務で小さく試す

次に、実際の業務を題材にAIを使います。

• 実業務でのAI活用
• プロンプト作成
• テンプレート整備
• 業務フローの見直し
• 社内マニュアル作成
• 活用状況の確認
• 改善・フィードバック

研修で一度触って終わりにはしません。実際の仕事の中で使いながら直します。

うまくいった使い方はテンプレートやマニュアルとして残します。担当者個人の頭の中に置かず、会社の手順にします。

3か月目｜結果を検証し、次の方針を決める

事前に合意した検証条件で、活用状況や課題を確認します。必要に応じて小規模PoCを調整し、続けるか、見直すかを判断する材料と手順を残します。

B：既存サービスの選定・導入支援の進め方

1か月目｜使う製品を決める

棚卸しで挙がった業務のうち、どこを製品に任せるかを決めます。

• 業務ヒアリング
• ゆずれない条件と、あきらめてよい条件の切り分け
• 候補の調査
• 複数製品の比較（費用・使う人数・いまの道具とのつながりやすさ）
• 製品の決定

比べた結果、いまのやり方のままで足りるという結論になることもあります。そのときはそうお伝えします。

2か月目｜実際の業務に載せる

• 初期設定・アカウント設定
• いまのExcelや紙からのデータ移行
• 運用ルールの策定
• マニュアル整備と操作説明
• 他システムとの連携要否の整理（複雑な外部連携は別途お見積り）

試用で見つかった不足は、合意した小規模PoCの範囲で検証します。追加開発が必要な場合は、費用と対象範囲を事前に相談します。

3か月目｜試用結果を確認し、運用に向けた課題を整理する

選んだ製品を合意した条件で試し、業務との適合や残る手作業を確認します。本格導入の判断材料をまとめ、本番運用に向けた追加作業があれば別途お見積りします。

C：ノーコードで小さく作る支援の進め方

1か月目｜作るものを1つに決める

いくつもまとめて作ろうとはしません。棚卸しで挙がった業務から、手で回している部分を1つ選びます。

• いま使っているExcelや紙の帳票を見せていただく
• 誰が入力し、誰が見て、誰が承認するかの整理
• 画面に出す項目と、出さない項目の切り分け
• AppSheet と Power Apps のどちらで作るかの決定
• いまのデータの移し方の確認
• 試しに使ってもらう人の選定

ここで「作らなくてよい」と分かることもあります。市販の製品に同じ機能がある、Excelの形を変えるだけで済む、という結論も同じようにお伝えします。

2か月目｜小規模PoCを作る

画面ができたら、選んだ数人に実際の仕事で使ってもらいます。

• 画面と入力項目の作成
• 承認の流れと通知の設定
• いまのExcelや紙からのデータ移行
• 使う人ごとの権限の設定
• 実際の業務での試用と、その場での修正
• 操作説明と手順書の整備
• 使う範囲を広げるかどうかの確認

試用で分かった入力順や項目名の課題を、合意した範囲で調整します。検証結果をもとに、現場で使い続けるために必要な作業を整理します。

直し方や検証で分かった制約は、御社の担当者にもお渡しします。

3か月目｜試用・検証し、次の判断につなげる

決めた利用者と条件で小規模PoCを試し、操作性や期待した動作を確認します。結果と制約をまとめ、実用化に進むかを相談します。実用化や精度を保証するものではありません。

D：AI駆動開発 導入・定着支援の進め方

エンジニア向けは、技術用語や開発の前提知識を共有しやすく、課題整理から実装・検証までスムーズに進む想定のため、標準の初期期間を2か月としています。対象は1テーマの小規模PoCで、難易度や内容に応じた追加費用は事前に合意します。

1か月目｜開発課題を整理し、目的に合う環境を整える

まず現状の開発課題と目指す状態を整理し、AIの活用が適しているか、どの工程で使うかを確認します。

選んだ方法に合わせて、AIがコードベースを理解し、変更の結果を検証できる環境を整えます。

例えば、

• Claude Code / Codexの導入
• GitHubとの連携
• プロジェクトルールの整理
• CLAUDE.md等の設定
• Skills / Commands / Hooks等の整備
• CI/CDの整備
• 自動テストの整備
• AIレビューの仕組みづくり

などから必要なものを選び、既存の開発環境に合わせて整えていきます。

AIの性能だけには頼りません。AIの誤りを検知するためのテスト・レビュー・評価の仕組みを整えます。

2か月目｜小規模PoCでAI駆動開発を回す

環境を整えたら、自社の開発課題を題材に、合意した小規模PoCでAIを使います。

• 要件・Issueの整理
• AIへの指示方法
• 実装
• コードレビュー
• 自動テスト
• 修正
• Pull Request
• PoCの検証・振り返り

小規模PoCで開発ループを一周することで、

「AIに任せられるところ」
「人が判断したほうがいいところ」
「環境側を改善すべきところ」

が見えてきます。

そこで得られた知見を、開発ルールやドキュメントに反映します。

自社チームで開発ループを続けるための手順と、残る課題を整理します。

AI駆動開発で起きやすい失敗と対策を共有し、自社の環境に合わせた改善を支援します。

AIに任せる業務と、人が判断する業務を分けます

AIは非常に便利ですが、すべての業務を任せられるわけではありません。

そのため弊社では、「何でもAI化しましょう」とは提案していません。

例えば、

• 経営判断や重要な意思決定は、人による確認が必要です
• 前提条件が曖昧な業務は、AIを入れる前に整理する必要があります
• AIに任せるより、業務そのものを簡単にしたほうがよい場合もあります
• 自動化による削減効果より、運用コストのほうが高くなる場合もあります

AIを使うこと自体を目的にはしません。

「AIを使うべきところ」「仕組み化すべきところ」「人が担当すべきところ」

を整理します。

「AIを入れれば必ずコストが下がる」といったお約束はしていません。

実際の業務を見ながら、効果が期待できる場所から進めます。

研修との違い

弊社ではIT・AI研修も提供していますが、AI活用伴走支援とは目的が異なります。

IT・AI研修

目的：人のスキルを高める

例えば、

• Claude Code研修
• Git / GitHub研修
• React研修
• Laravel研修
• AI活用研修

など、特定の技術やツールを学ぶことが中心です。

AI活用・定着伴走支援

目的：会社の業務や開発プロセスを変える

研修に加えて、

• 実際の業務への導入
• 利用環境の整備
• 社内ルールの作成
• テンプレート・マニュアル整備
• GitHub / CI/CD / 自動テストの整備
• 実案件での活用
• 運用改善

などから、事前に合意したテーマと範囲に応じて支援します。

「まず社員に学んでもらいたい」なら研修。

「会社の仕事のやり方を変えたい」ならAI活用・定着伴走支援。

という違いです。

料金・初期期間

料金表は横にスクロールしてご確認ください。

やりたいこと・主な対象	月額・初期期間	初期合計	初期期間の打ち合わせ
業務にAIを取り入れたい 主に非エンジニア向け	月額20万円×初期3か月	60万円〜（税別）	合計8時間を必要に応じて配分
AIを使った開発を進めたい 主にエンジニア向け	月額30万円×初期2か月	60万円〜（税別）	隔週、月2回×各1時間、計4回

打ち合わせ時間は開発作業時間とは別です。「業務にAIを取り入れたい」の合計8時間は、各回の長さや回数を固定せず、初期3か月の中で必要に応じて配分します。

両プランとも、方向性の決定から限定的なPoC開発・検証までを想定しています。標準は1テーマの小規模PoCで、対象範囲・検証条件・追加費用は事前に合意します。内容によって追加費用が発生する場合があります。本番運用向け開発や複雑な外部連携などは別途お見積りとなります。実用化や精度を保証するものではありません。

延長・契約更新

どちらも延長可能です。初期期間後は1か月ごとに自動更新となります。解約のご連絡は契約期間満了の2週間前までにお願いします。詳細条件は見積・契約時にご確認ください。