AI DX SUPPORT
AI DX支援
AIは主役ではなく、現場の“賢い小人”に。
「とりあえず生成AI」「なんでもエージェント」。
そんな“AIありき”の提案が増えています。
私たちはまず仕事を分解し、どこをAIに任せて、どこを人が担うべきかを設計します。
AIは現場のそばで静かに考え、人は判断と対話に集中できる──そのためのAI DXを支援します。
AIが考え、スマホが伝え、人は迷わず動く。
立派なダッシュボードより、
「いま、この棚で、どの商品を、何個補充すればいいか」が
具体的に指示がそのままスマートフォンに届く方が、現場は動きます。
- 売上・在庫・天候・イベント情報などから、AIが「どの棚の・どの商品を・いつまでに何個補充するか」を計算
- スマートフォンには「A-12棚／〇〇〇（商品名）を10個補充」「B-03棚をフェイス3に広げる」など、具体的な指示として配信
- スタッフはアプリのToDoリストに沿ってタップしていくだけ。迷いと属人化を減らし、実作業にかかる時間を短縮
- 小規模店舗・倉庫でも使えるように、必要なボタンだけを並べた特化UIで、ミスなく素早く操作できるよう設計
ゴール：AIはバックグラウンドで計算と予測を担当し、
現場には「今これをやればいい」が一目で分かる画面だけを届ける。
WHY
「なんでもエージェント」時代に感じる違和感。
最近よく目にするのは、画像認識もレポート集計も社内検索も、
まず「生成AIエージェントありき」でまとめてしまう提案です。
しかし現場からは、こんな声が聞こえてきます。
手段としてのAIが、目的になってしまっている
「AIを入れること」自体がゴールになり、 本来やるべき業務フローの見直しや 現場の課題整理が後回しになってしまう。
なんでも生成AIで“ごまかす”
画像認識や定型集計など、本来は シンプルなロジックで作れる部分まで、 ChatGPT に代表される生成AIに丸投げしてしまう。
無駄に高い PoC / ランニング
小さく試せる範囲まで「AIプロジェクト」として 大掛かりに立ち上げてしまい、 初期費用もランニングも重くなって続かない。
人がやった方が早い仕事まで自動化
判断の質が落ちたり、現場の感覚が薄れたりして、 本来は人が強みを発揮できる仕事まで AIに任せてしまう。
STANCE
AIは「なんでも屋」ではなく、
現場に合わせて選ぶ“道具”に。
私たちのAI DX支援は、
「何でも生成AIで」ではなく、「どこに・どんなAIを・どの大きさで置くか」から一緒に考えるところから始まります。
① AIと人間の役割を明確に分ける
曖昧な判断や大量データのパターン検知はAI。
価値観の判断・例外対応・現場のコミュニケーションは人間。
まず役割を線引きしたうえで、ワークフローを設計します。
② 技術はケースごとに選ぶ
画像認識・統計モデル・ルールベース・生成AIエージェント。
それぞれ得意・不得意があります。
「最小限の技術で最大の効果」が出る構成を選びます。
③ 現場で“回り続ける”ことを優先
PoCで終わらせず、
スマホUI・業務マニュアル・ログ設計まで含めて、
現場で回り続ける状態になるまで伴走します。
ARCHITECTURE
「どこに、どんなAIを置くか」を
現場起点で具体化します。
バックグラウンドで動く
小さな“賢い小人たち”
表からは見えないところで、用途を絞った複数のAIが動きます。
例）
・売上と在庫のデータから「減り方のおかしい棚」を検知するモデル
・カメラ映像から人流や立ち止まり時間を集計するモデル
・問い合わせ文を自動で分類・要約する言語モデル など。
現場に出すのは、
シンプルな「次の一手」だけ
現場のスマホアプリやWeb画面には、
「やるべきこと」と「その理由」だけを表示します。
例）「A棚の〇〇を6個補充」「B棚の△△は今日は様子見」など、
色分けしたToDoリストやプッシュ通知として具体的に指示します。
人がやるべき仕事は、
あえて“自動化しない”
・クレーム対応の最終判断
・新しい施策の企画や優先順位づけ
・現場の空気を踏まえた例外対応 など、
人の経験や感覚が生きる領域は「人が主役」になるように設計します。
AIはそこで使う判断材料を整理し、選択肢を並べる役割に徹します。
WORKFLOW
AIを入れる前に、
まず「仕事の分解」から始めます。
いきなりツール選定やPoCの話には入りません。
まずは現場の仕事を、
「AIが得意なこと」「AIが不得意なこと」「人がやるべきこと」に分解するところからご一緒します。
現場を歩き、業務フローと暗黙のルールを棚卸し。
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01 現場ヒアリング & 業務フローの見える化
売場・倉庫・本部などを実際に歩きながら、業務フローと“暗黙のルール”を棚卸しし、図式化します。
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02 タスク分解と「AI / 人」の役割設計
一つひとつのタスクを分解し、「ここは推論AI」「ここはルールベース」「ここは人が決める」と切り分けます。
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03 小さな PoC & コンパクト実装
いきなり全社展開はせず、まずは一部業務・一部店舗で試し、必要最小限の構成で実装します。
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04 運用設計・教育・標準化
マニュアル・UI・ログ設計を整え、「誰が使っても同じ品質で回る」状態になるまで伴走します。
USE CASES
推論AIで「曖昧な仕事」を自動化し、
人は“判断の質”に集中する。
活用例 1：棚卸し・検品の「違和感検知」
JANスキャンやAIカウントで集めた数量と理論在庫を照合し、
「誤差ゼロならスルー」「おかしいところだけ詳しく見る」というスタイルに。
人は“怪しい棚”だけを確認すればよくなります。
活用例 2：売上トレンドの「早期シグナル」検知
天候・イベント・SNS・客数などを組み合わせて、
AIが「いつもと違う動き」を検出。
スマホに「この商品が伸びそう」「このカテゴリが弱い」といった
具体的なシグナルを早めに通知します。
活用例 3：会議のための“下ごしらえ”自動化
会議資料のドラフト作成・施策案のたたき台づくり・過去ログの要約など、
AIが「大量に出す・整理する」部分を担当。
人は選ぶ・組み合わせる・決めることに集中できます。
AIをチャットボットや“秘書アプリ”として前面に立たせるのではなく、
業務アプリやワークフローの中に組み込まれた「小さな専門メンバー」として使う。
その前提で、AIの役割と人の役割を一緒に設計していきます。
CONTACT
「AIを入れるべきかどうか」から、一緒に考えます。
すでにAIツールを試している企業だけでなく、
「そもそもウチにAIは必要なのか？」というところからのご相談も歓迎です。
現場の業務フローを一緒に眺めながら、
AIでやるべきこと / 人がやるべきこと / まだ手を付けなくてよいこと を整理していきます。
※ よくあるご相談例
- 生成AIエージェントの提案を受けているが、本当にそこまで必要か判断したい
- 画像認識・在庫管理・発注など、どこまでAIで自動化できるか整理したい
- 小さな店舗や部署から、リスクを抑えてAI活用を始めたい